AI爆火之后，AI产品经理成为不少人转岗的方向。那做AI产品的话，对大模型的了解是必不可少的。这篇文章，我们就来了解一下大模型的基本原理。
AI爆火之后，AI产品经理成为不少人转岗的方向。那做AI产品的话，对大模型的了解是必不可少的。这篇文章，我们就来了解一下大模型的基本原理。
一、大模型的基本原理与架构 1.1 Transformer 模型
自注意力机制：
Transformer 模型的核心在于自注意力机制（Self-Attention Mechani *** ）。这一机制允许模型在处理序列数据时关注整个序列的不同部分，从而捕捉长距离依赖关系。相比传统的 RNN 和 LSTM 模型，Transformer 在处理长序列数据时表现出更高的效率和更好的性能。
Query-Key-Value 操作：
通过计算输入序列中各个位置的权重，模型可以关注到对当前任务最有帮助的信息。例如，假设输入文本为“我喜欢吃苹果”，模型会通过计算“喜欢”、“吃”、“苹果”的权重，来确定当前任务（如情感分析）中最相关的词汇。
多头注意力：
Transformer 还采用了多头注意力机制（Multi-Head Attention），通过不同的注意力头（Attention Head）捕捉不同的信息，进一步增强了模型的表达能力。例如，一个注意力头可能关注主语和谓语的关系，另一个注意力头则可能关注宾语和谓语的关系。
1.2 预训练与微调
预训练：
使用大量未标注数据进行无监督训练，学习通用的语言表示。这一阶段主要目的是让模型学会如何理解和处理语言数据，形成基本的语言感知能力。例如，BERT 模型在预训练阶段使用了掩码语言模型（Masked Language Model）和下一句预测（Next Sentence Prediction）任务，进一步提升了模型的上下文理解能力。
微调：
在特定任务上使用标注数据进行有监督训练，进一步优化模型性能。微调阶段可以针对具体的应用场景进行调整，使模型更好地适应特定任务。例如，在文本分类任务中，可以使用标注数据对模型进行微调，使其在特定领域（如情感分析）中表现更佳。
1.3 架构示例
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
GPT（Generative Pre-trained Transformer）
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T5（Text-to-Text Transfer Transformer）
定义：预训练就像让一个孩子先接受广泛的教育，让他们学会如何理解和处理各种各样的信息。
*** ：
优势：通过预训练，模型就像一个博学多才的人，对语言有很强的理解力和适应性。
2.2 微调（Fine-tuning）
定义：微调是在预训练的基础上，针对具体的应用场景进行定制化训练，就像一个孩子在掌握了广泛的知识后，再专门学习某一门专业课程。
*** ：在已经学习了很多知识的模型上，用少量的实际应用场景中的数据进行进一步训练，让模型更加贴合实际需求。
优势：通过微调，模型能够更好地理解具体任务的特点，从而在实际应用中表现得更好。
三、自注意力机制（Self-Attention Mechani *** ）
定义：自注意力机制就像是一个人在阅读一篇文章时，能够自主地关注到文章中重要的部分，并忽略不重要的信息。
作用：
实现：
定义：编码器-解码器架构就像一个人在翻译过程中，先理解原文的意思（编码），然后再将其转化为另一种语言（解码）。
组件：
优势：
定义：层归一化就像是在烹饪过程中，确保每一道工序都达到更佳状态，以保证最终菜肴的质量。
作用：
定义：深度残差 *** （ResNets）是一种用于解决深层神经 *** 梯度消失问题的技术。通过引入残差块（Residual Blocks），使得深层 *** 可以更容易地训练。
作用：
实现：
残差块：每个残差块包含一个或多个卷积层，并通过跳过连接将输入直接传递到后面的层。这样，模型可以学习残差函数而不是原始函数。
七、模型压缩（Model Compression）
定义：模型压缩是指在不显著影响模型性能的情况下，减小模型的规模和存储需求。这对于部署到资源受限的设备（如手机或嵌入式系统）非常重要。
*** ：
定义：模态融合是指将多种不同类型的数据（如文本、图像、音频等）融合在一起，以增强模型的表现力。这对于处理复杂的多模态任务非常有用。
*** ：
定义：可解释性是指模型能够清晰地解释其决策过程，使得人们可以理解模型的工作原理。这对于增加模型的信任度和安全性非常重要。
*** ：
定义：数据增强是指通过对现有数据进行变换（如旋转、缩放、翻转等），生成更多样化的训练样本。这对于提高模型的泛化能力和鲁棒性非常重要。
*** ：
通过以上几个方面的扩展原理，我们可以看到，大模型不仅在基本原理和技术上有深入的研究和发展，还在许多其他方面进行了创新和改进。这些技术相互结合，使得大模型能够在各种应用场景中发挥出色的表现。
本文由 @Miaahaha 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议
32天前
2分前