ChatGPT 剖析丨《高企创新专刊》智云健康首席科学家刘晓华博士专二三四五股吧访

2024年7月，在全省科技創新大會上，浙江明確提出構建“315”國家戰略科技力量體系，而智能計算與人工智能是“315”科技創新體系中15大戰略領域之一。杭州市餘杭區近年來堅持以建設人工智能創新發展試驗區爲契機，將人工智能產業作爲重要發展方向，全力構建省域未來產業發展高地，逐漸形成了一條規模能級不斷提升的人工智能產業鏈。

去年，杭州市專設“人工智能”領域重大科技攻關項目，智雲健康憑藉在數字化慢病管理領域的人工智能技術積澱，以及可落地的場景應用實踐，從衆多優秀企業中脫穎而出成功入選。日前，杭州市餘杭區科技局聯合區高新技術企業協會開設的《高企創新專刊》，首期邀請了智雲健康首席科學家劉曉華博士以“智能計算與人工智能”爲主題進行分享交流。

1、大語言模型是什麼

語言模型(LanguageModel)是自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)領域的一箇重要概念，用於評估一段文本的概率分佈，即計算文本中一句話或一段話的概率大小。語言模型可以用於機器翻譯、語音識別、文本生成、語言分析等各種任務中。

大語言模型(LargeLanguageModel,LLM)是指具有大量參數和數據訓練的語言模型，這些模型使用大規模的語料庫進行訓練，具有較高的準確性和較強的泛化能力。大語言模型的規模通常是用參數數量來衡量的，參數數量越多，模型的規模就越大。

以下是一些常見的大語言模型規模：

GPT-3：GPT-3模型共有1750億個參數，是目前最大的大語言模型。GShard：GShard是一種分佈式訓練技術，可以將多箇小模型組合成一箇大模型。通過GShard，可以將多箇GPT-3模型組合成一箇擁有6000億個參數的大模型。T5-XXL：T5-XXL是由Google發佈的大型語言模型，共有11億個參數。BERT-large：BERT-large是Google發佈的較大的語言模型之一，共有3.4億個參數。RoBERTa：RoBERTa是Facebook發佈的語言模型，共有1.25億個參數。大型語言模型可以根據不同的特徵進行分類。下面是幾種常見的分類方法：基於訓練數據的類型：有監督和無監督學習。有監督學習是指使用標註數據進行訓練，例如GPT系列模型；無監督學習是指在沒有標註數據的情況下進行訓練，例如OpenAI的GPT-2模型。基於模型結構的分類：可以分爲自迴歸模型和自編碼模型。自迴歸模型是指在生成每個詞時，僅考慮前面已經生成的詞，例如GPT系列模型；自編碼模型是指將文本編碼成一箇向量，然後再解碼生成文本，例如Google的BERT模型。基於應用場景的分類：可以分爲通用模型和領域特定模型。通用模型是指可以適用於多箇任務的模型，例如GPT系列模型；領域特定模型是指專門針對某個領域進行訓練的模型，例如醫學領域、法律領域等。ChatGPT是一箇基於GPT系列(GenerativePre-trainedTransformer)的大型語言模型。ChatGPT的模型結構和GPT系列模型相似，都是採用了Transformer架構，使用了大量的無監督預訓練技術，使得模型可以在多箇任務上表現出色。

2、現狀

受益於數據、硬件和算法等多方面的發展，大語言模型開始呈現出令人驚歎的zero-shot學習能力：通過大規模無監督訓練，大語言模型已經學習到了語言的底層結構和規律，以及豐富的語言知識和語境信息，這些信息使得它們能夠在不經過任何有監督學習的情況下，自動完成任務。

具體來說，大語言模型(如GPT-3)通過大量的預訓練數據集上的自我監督學習，已經學習到了詞語、短語、句子和文本之間的內在關係和聯繫。這些學習到的關係和聯繫使得大語言模型可以據問題的描述和一些提示，自動將其轉化爲對應的任務，並輸出相應的結果。例如，在GPT-3中，通過使用一些提示語，例如“把英文翻譯爲中文”，模型就能夠自動進行翻譯。這是因爲模型已經在訓練數據中學習到了不同語言之間的語言結構和規律，並且已經通過自然語言生成任務等任務來學習如何生成簡潔而準確的文本。

2024年11月發佈的ChatGPT代表了當前大語言模型的最高水平。作爲一種強大的自然語言處理(NLP)模型，它具備瞭如下優勢：大規模預訓練：ChatGPT是在大規模語料庫上進行預訓練的，這些語料庫包含了數十億的單詞和句子，使得模型能夠學習到大量的語言知識和語境信息。自動學習：ChatGPT是一種自監督學習模型，它能夠自動學習語言的內在結構和規律，從而不需要手動標註數據進行監督學習，這使得模型在使用上更加方便。高效生成：ChatGPT使用了Transformer架構，能夠對輸入文本進行快速編碼和解碼，從而實現高效的文本生成。多功能性：ChatGPT可以用於多種NLP任務，如文本生成、摘要、翻譯、問答、對話生成等，它在多箇任務上都具有良好的表現。遷移學習：由於ChatGPT已經在大規模的數據集上進行了預訓練，因此它可以進行遷移學習，將在一箇領域中學習到的知識遷移到另一箇領域，從而更好地適應新的任務。端到端學習：ChatGPT是一種端到端學習的模型，它不需要人工設計特徵或處理步驟，能夠直接從原始數據中進行學習和推斷。ChatGPT上線短短3月內用戶數超過1億，目前每天的活躍用戶數超過1500萬，成爲史上增長速度最快的現象級消費者應用。火爆背後的原因之一，是有別於其他大語言模型，ChatGPT通過特定的微調和對話生成技術，使得模型可以生成更加流暢、連貫和符合對話邏輯的回覆，從而大大改善了客戶服務和交互體驗。ChatGPT作爲大型語言模型的代表，已經彰顯了巨大的影響力：對話技術：ChatGPT的對話生成技術爲對話系統的研究和發展帶來了巨大的影響。其對話技術不僅可以應用於智能客服、智能語音助手等領域，還可以幫助人們更好地理解和應對自然語言交互的挑戰。自然語言處理：ChatGPT在自然語言處理領域中的應用也爲該領域的研究和應用帶來了重要的啓示和貢獻。其生成模型在文本摘要、機器翻譯、情感分析等任務中的應用，極大地提高了這些領域的性能和效率。人工智能研究：ChatGPT的湧現也爲人工智能研究帶來了新的方向和思路，激發了更多的研究人員和學者對於大型語言模型的探索和研究。ChatGPT的出現，人們也開始更加關注人工智能技術的發展和應用。這也引發了一些關於人工智能的討論和辯論，例如人工智能是否會取代人類、人工智能的倫理和安全問題等。產業應用：ChatGPT的應用還爲產業應用帶來了新的機遇和潛力。從智能客服、智能音箱到智能寫作、智能閱讀等領域，ChatGPT的技術都有着廣泛的應用前景。

3、挑戰

儘管以ChatGPT爲代表的大語言模型在自然語言處理和人工智能領域展示了廣泛的影響，但是它仍然面臨着一些挑戰：

對抗攻擊：可以被針對性的攻擊和誤導，這可能會導致它輸出不準確或者不安全的信息。因爲它只是通過深度學習來理解語言，並不能理解文本的背後意圖和動機，這就使得它容易受到對抗攻擊。缺乏常識推理：可以生成類似人類的文本，但是仍然缺乏常識推理的能力。例如，可能無法理解一些具有語言暗示或隱喻含義的句子，這使得無法進行深層次的理解和推理。數據隱私問題：訓練大語言模型需要大量的語料數據，這可能會導致數據隱私的問題。如果這些數據泄露，那麼可能會導致用戶隱私受到侵犯。倫理和道德問題：大語言模型可以生成任何文本，這可能導致一些倫理和道德問題。例如，它可能會生成歧視性言論或者帶有暴力傾向的言論，這可能會對社會造成負面影響。計算資源：訓練大型語言模型需要大量的計算資源，例如GPU、TPU等，並且需要進行分佈式訓練，需要在多臺計算機之間共享數據和計算。訓練規模越大，所需的計算資源就越多，因此需要投入更多的資金和時間。例如，GPT-3(1750億個參數)使用大約1500個GPU進行了2個月的訓練，這在AWS上的成本約爲300萬美元；而Google的PaLM(5400億個參數)使用6144個TPUv4芯片進行了57天的訓練，這在AWS上的計算成本大致相當於2500萬美元。數據規模：大型語言模型需要大量的數據來進行訓練，這些數據應該是高質量的、多樣化的，涵蓋不同的語言、領域和風格。這些數據需要從互聯網上收集，處理和清洗，這是一箇非常耗時和困難的過程。此外，數據集越大，訓練模型所需的存儲空間也就越大，這也需要相應的成本投入。

4、未來展望

大語言模型的未來發展具有廣闊的前景，尤其是像ChatGPT這樣的具有對話生成能力的模型。以下是未來大型語言模型發展的一些趨勢和展望：

語言理解和生成的協同發展：未來的大語言模型將更加註重語言理解和生成的協同發展，不僅能夠理解自然語言中的語義、語法和邏輯等信息，還能夠生成符合自然語言規律的流暢、準確、具有邏輯連貫性的文本。常識和推理的融入：未來的大語言模型將能利用外部知識庫或者規則來擴充模型，以避免產生一些邏輯上的錯誤或者不合理的回答。多模態融合：未來的大型語言模型還將注重多模態融合，將自然語言處理與圖像、音頻等多種形式的信息處理相結合，以更好地實現對自然語言的理解和生成。自適應學習：未來的大型語言模型將具備更強的自適應學習能力，能夠根據不同的任務和場景，自主學習並提高自身的性能和效率。面向特定領域的優化：未來的大型語言模型將更多地針對特定的領域和任務進行優化，以更好地適應不同領域和任務的需求。總的來說，大型語言模型的未來發展將朝着更加智能化、自適應化、多模態化、個性化等方向不斷推進。ChatGPT作爲其中的代表之一，在未來的發展中也將繼續發揮重要作用。它不僅將繼續爲人們提供更加流暢、準確、符合自然語言規律的對話體驗，還將爲自然語言處理、人工智能等領域的研究和應用帶來更多的啓示和突破。