LLMs for Dummies + 4 个 LLM 应用框架
这篇文章用通俗易懂的语言讨论了大型语言模型（LLM）的内部运作。近年来，大型语言模型发展迅速，GPT-3 拥有 1,750 亿个参数，而 GPT-4 据说会更多。要了解 LLM 的工作原理，首先要了解它们是如何表示语言的：
人类用字母来表示单词，而 LLM 则用称为单词向量的数字来表示单词。
单词被存储在 “单词空间 “中，这个平面的维度比人类大脑所能想象的要多，相似的单词被放在更近的词簇中。
语言模型的神经网络在大量语言数据（如书籍、文章和维基百科）的基础上进行训练，以学习词与词之间的关系，提高对语言的理解能力。
语言模型面临着理解语言细微差别的挑战，例如一词多义和上下文相关的解释。为了克服这一难题，该模型需要理解每个单词的上下文，并使用词簇来捕捉单词之间关系的微妙而重要的信息。
根据人类内容训练 LLM 的一个缺点是，它们可能会继承人类的偏见。例如，词向量模型可能会在某些词之间产生带有性别偏见的关联。研究人员正在努力减少人工智能系统中的这些偏差。
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