一文读懂大语言模型
大语言模型，如一言、GPT-4，是能够从大量文本中学习知识、根据人类预期调整以及生成相应回复的复杂系统。它们由模仿人类大脑运作机制的神经网络支撑。与模型交互涉及核心概念：Prompt、Token、Embedding及温度参数。
与模型交互的关键在于清晰明确地提供Prompt，这相当于向一个知识丰富的“人”提问或要求解答。首要的是，确保任务描述清晰明确，让模型能够准确理解并提供高质量的回答。若遇到任务处理不当，可以给予模型指导，类似指导新入职同事。通过详细介绍任务步骤、提供历史项目作参考，使模型更准确地回应提问或高质量完成任务。
提升模型任务范围的关键在于如何有效利用提示词。参考“react框架”等框架，结合AI-Agent、插件或API，大模型可以直接与工具交互并实时产出有效结果。尽管在设计交互方案时需要确保容错机制，以应对模型可能的变化，但这种方法与人类处理任务的方式高度一致，具有高度可行性。
大语言模型会犯错，尤其是在处理复杂任务时可能需要更多思考时间。错误可能源于未能准确理解用户需求，或模型对熟悉表达方式随时间迭代而发生变化。因此，在设计与模型交互功能时，应确保容错机制，以保障功能正常运作。
在模型的结构和运作方式中，理解神经元、神经网络、Transformer架构与自注意力机制是关键。神经元模型通过接收输入、处理信息并产生结果，构建了神经网络，实现了“信号输入-处理-输出”的流程。Transformer引入了非线性激活函数，通过隐藏层学习复杂模式和关系，提升了模型的非线性表达能力和处理复杂数据的能力。
知识积累与训练优化是模型性能提升的关键。大语言模型通过自监督学习在预训练阶段积累知识，通过分析大量未标记文本数据并预测遮蔽的单词，自主把握语言规律。特定领域的学习和监督微调则通过在特定任务上使用标注数据进一步优化模型性能，使其能够生成更准确、高质量的输出。
展望未来，AI革命的核心作用体现在对人类生产力的辅助、替代与丰富。AI的优化目标是提升能力以承担更多责任，如推动多模态能力以更好地与人类能力对齐，以及通过插件、AI代理或机器人等方式拓展能力范围。然而，AI的普及可能导致职业岗位流失和社会结构变革，因此，AI的发展应追求“丰富”发展路径，为更广泛的个人、家庭或组织带来实质性好处。
在评估任务难度时，模型与人类的认知存在差异。模型的难度取决于数据的清晰度、输入的一致性及任务的标准化程度。在医疗、法务等专业领域，模型可能表现出较高完成度，但在大量即时学习和调整任务中，模型可能难以应对。评估任务难度时，应考虑模型的局限性和任务特点，以确保评估的准确性。
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