大型语言模型（LLM）的历史与未来 原创

​大型语言模型(LLM)是现代科技的奇迹。它们的功能复杂，规模庞大，并且具有开创性的进展。本文将探索LLM的历史和未来。

一、LLM的起源：NLP和神经网络

大型语言模型(LLM)的创建并非一蹴而就。语言模型的第一个概念始于被称为自然语言处理(NLP)的基于规则的系统。这些系统遵循预定义的规则，根据文本输入做出决策并推断结论。这些系统依靠if-else语句处理关键字信息，并生成预定的输出。可以将其想象成一个决策树，如果输入包含X、Y、Z或没有包含这些字母，则输出则是预先确定的响应。例如：如果输入包含关键字“母亲(mother)”，则输出“你母亲怎么样了?(How is your mother)”。否则，输出“你能详细说明一下吗?”

最早取得的重大进展的是神经网络。1943年，数学家沃伦·麦卡洛克受到人脑神经元功能的启发，首次提出“神经网络”这一概念。神经网络甚至比“人工智能”这个术语早了大约12年。每一层的神经元网络都以特定的方式组织，其中每个节点都有一个权重，决定了它在网络中的重要性。最终，神经网络打开了封闭的大门，为人工智能的发展奠定了基础。

二、LLM的演化：嵌入、LSTM、注意力与Transformer

计算机无法像人类一样理解句子中单词的含义。为了提高计算机对语义分析的理解能力，必须首先应用单词嵌入技术，该技术使模型能够捕获相邻单词之间的关系，从而提高各种NLP任务的性能。然而，需要有一种方法将单词嵌入存储在内存中。

长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)在神经网络中是一个巨大的飞跃，它们能够比传统神经网络更有效地处理序列数据。虽然LSTM在某些情况下已不再使用，但这些模型为更复杂的语言理解和生成任务铺平了道路，这些任务最终导致了Transformer模型的诞生。

三、现代LLM：注意力、Transformer和LLM变体

注意力机制的引入改变了游戏规则，使模型在进行预测时能够专注于输入序列的不同部分。Transformer模型是谷歌公司8名科学家在2017年发表的一篇开创性论文《注意力是你所需要的》中引入的，它利用注意力机制同时处理整个序列，极大地提高了效率和性能。而这些科学家当时没有意识到他们的论文将在创造和开发人工智能技术方面产生巨大的影响。

在这篇论文发表之后，谷歌的BERT在2018年被开发出来，并被誉为为所有NLP任务的基线。作为一个开源模型，它被用于众多项目中，为人工智能社区提供了构建项目和成长的机会。它的场景理解能力，预先训练的本质和微调选项，以及Transformer模型的演示，为开发更大的模型奠定了基础。

除了BERT之外，OpenAI公司还发布了GPT-1，这是他们的Transformer模型的第一次迭代。GPT-1拥有1.17亿个参数，随后GPT-2(2019年发布)实现了巨大飞跃，参数量增长至15亿个，而GPT-3(2020年发布)更是达到了惊人的1750亿个参数。OpenAI公司基于GPT-3的聊天机器人ChatGPT在两年后的2022年11月30日发布，并引发巨大的应用热潮，真正实现了强大人工智能模型的民主化。因此，用户需要了解BERT和GPT-3的区别。

四、哪些技术进步正在推动LLM的未来发展?

硬件的进步、算法和方法的改进以及多模态的集成都促进了大型语言模型的发展。随着业界找到有效利用LLM的新方法，持续的进步将为每个应用程序量身定制，并最终彻底改变计算领域。

1.硬件的进步

改进LLM的最简单和最直接的方法是改进模型运行的实际硬件。图形处理单元(GPU)等专用硬件的发展显著地加快了大型语言模型的训练和推理。GPU具有并行处理能力，已经成为处理LLM所需的大量数据和复杂计算的必要条件。

OpenAI公司使用NVIDIA GPU为其GPT模型提供动力，并成为首批NVIDIA DGX客户之一。从人工智能的兴起到人工智能的持续发展，NVIDIA与OpenAI的合作不断加深，NVIDIA公司首席执行官亲自交付了首批NVIDIA DGX-1，以及最新的NVIDIA DGX H200。这些GPU内置了海量内存和并行计算能力，以支持训练、部署和推理的高性能。

2.算法和架构的改进

Transformer架构以其对LLM的帮助而著称。这种架构的引入对LLM的发展至关重要，它能够同时而不是顺序处理整个序列，极大地提高了模型的效率和性能。

对于Transformer架构，以及它如何继续发展大型语言模型，人们仍然可以有更多的期待。

• 对Transformer模型不断改进，包括改进注意力机制和优化技术，将开发更准确、更快的模型。
• 研究新型架构，例如稀疏Transformer和高效注意力机制，旨在减少计算需求的同时保持或提高性能。

3.多模态输入的集成

LLM的未来在于它们处理多模态输入的能力，整合文本、图像、音频和潜在的其他数据形式，以创建更丰富、更具场景感知的模型。像OpenAI公司的CLIP和DALL-E这样的多模态模型已经展示了结合视觉和文本信息的潜力，使图像生成、字幕等应用成为可能。

这些集成允许LLM执行更复杂的任务，例如从文本和视觉线索中理解场景，这最终使它们更加通用和强大。

五、LLM的未来

这些进步并没有停止，随着LLM的创建者计划在他们的工作中融入更多创新的技术和系统，还会有更多的进步。并非LLM的每一次改进都需要更高的计算要求或更深入的概念理解。一个关键的改进是开发更小、更用户友好的模型。

虽然这些模型可能无法与“Mammoth LLM”(例如GPT-4和LLaMA 3)的有效性相媲美，但重要的是要记住，并非所有任务都需要大量复杂的计算。尽管它们的规模较大，但Mixtral 8x7B和Mistal 7B等先进的较小模型仍然可以提供令人印象深刻的性能。以下是一些有望推动LLM发展和改进的关键领域和技术：

1.混合专家(MoE)

混合专家(MoE)模型使用动态路由机制为每个输入只激活模型参数的一个子集。这种方法允许模型有效地扩展，根据输入场景激活最相关的“专家”，如下图所示。MoE模型提供了一种在不增加计算成本的情况下扩展LLM的方法。通过在任何给定时间仅利用整个模型的一小部分，这些模型可以使用更少的资源，同时仍然提供出色的性能。

2.检索增强生成(RAG)系统

检索增强生成(RAG)系统是当前LLM领域的一个非常热门的话题。这个概念提出了一个问题：当可以简单地使LLM从外部源检索所需的数据时，为什么要使用更多的数据训练LLM?然后，这些数据被用来生成最终答案。

RAG系统通过在生成过程中从大型外部数据库检索相关信息来增强LLM。这种集成允许模型访问并整合最新的和特定领域的知识，从而提高其准确性和相关性。LLM的生成能力与检索系统的精度相结合，产生了一个强大的混合模型，该模型能够在保持与外部数据源同步的同时生成高质量的响应。

3.元学习

元学习方法使LLM能够学习如何学习，从而使它们能够迅速适应新任务和领域，而所需的训练量极少。

元学习的概念取决于以下几个关键概念：

小样本学习：通过小样本学习训练LLM理解和执行新任务，只需几个例子就可以理解和执行新任务，从而大幅减少了有效学习所需的数据量。这使得它们在处理各种场景时具有高度的通用性和高效性。

自监督学习：LLM使用大量未标记的数据来生成标签并学习表示。这种形式的学习允许模型创建对语言结构和语义的丰富理解，然后针对特定应用进行微调。

强化学习：在这种方法中，LLM通过与环境互动并接受奖励或惩罚形式的反馈来学习。这有助于模型优化它们的行为，并随着时间的推移改进决策过程。

结论

LLM是现代科技的奇迹。它们的功能复杂，规模庞大，并且具有开创性的进展。本文探讨了这些非凡进步的未来潜力，从人工智能领域的早期开始，也深入研究了神经网络和注意力机制等关键创新。

本文还研究了用于增强这些模型的多种策略，包括硬件的改进、内部机制的改进以及新架构的开发。到目前为止，希望人们对LLM及其在不久的将来的发展轨迹有了更清晰、更全面的了解。

原文标题：History and Future of LLMs，作者：Kevin Vu

链接：https://dzone.com/articles/history-and-future-of-LLMs