（一文读懂）大模型到底是怎么生成文字的？

本文主要是介绍（一文读懂）大模型到底是怎么生成文字的？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

在人工智能的领域，大模型在去年已经成为了一个热门的话题。

各大厂商如谷歌、微软、OpenAI等，都在积极研发和应用大模型技术。

这些模型在语言理解、图像识别、推荐系统等方面都表现出了惊人的能力，甚至在某些任务上，已经超越了人类的表现。

或许你用过，惊叹于它的神奇，或许你没有用过，听着它的传奇。无论如何，都懂那么一点点，但很难讲的清，它到底是怎么生成的？

我们接下来就讲透它生成的原理，并了解四种构建AI应用的大模型技术架构。

大模型的生成原理

首先，我们要了解的是，GPT大模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，也就是LLM。

（敲黑板，LLM是一种生成文字的模型，文生图比如DALL·E，它和LLM都是多模态语言模型的分支）

它的工作原理可以简单地理解为**“学习语言的规律”，它的生成方式只是根据上文，猜下一个词的概率。**

**
**

那它为什么会掌握这么多的知识？

那是因为在模型训练过程中，GPT模型会阅读大量的文本数据，然后学习这些文本中的语言规律。

这个过程可以类比为人类学习语言的方式。当我们是婴儿时，我们会通过听父母和周围的人说话，学习语言的规律。

比如，我们会学习到“我”通常后面会跟“是”，“你”通常后面会跟“好”等等。这就是一种语言规律。GPT模型就是通过类似的方式，学习语言的规律。

但是，GPT模型的学习能力远超人类。

它可以阅读数以亿计的文本，学习到非常复杂的语言规律。这就是为什么GPT模型可以生成非常自然、连贯的文本。

GPT模型如何学习语言的规律

说到这里，需要我们了解一下GPT模型的内部结构。

GPT模型是由多层神经网络组成的。每一层神经网络都可以抽取文本的某种特征。比如：

第一层神经网络可能会抽取出单词的拼写规律；

第二层神经网络可能会抽取出词性的规律；

第三层神经网络可能会抽取出句子的语法规律等等。

通过这种层层抽取，GPT模型可以学习到非常深层次的语言规律。

当GPT模型生成文本时，它会根据已有的文本，预测下一个单词，整体就是通过这种方式，生成连贯的文本。

当然，这只是一个非常简化的版本。实际上，GPT模型的工作原理还涉及到很多复杂的数学和计算机科学知识。

大模型的四种应用技术架构

大模型的厉害之处，其实不止在于它很像我们人学习语言，而更大的作用在于它未来会改变我们的生活和职场。

从整体现有最新的架构来看，其实有四种大模型的应用架构，从上往下，依次从简单到复杂。

第一种：Prompt（指令工程）

指令工程听着好像很遥远，其实就是通过下面这个输入框触发的：

看上去简单，但这个很考验一个人写prompt的“功力”。

prompt的作用就是通过引导模型生成特定类型的文本。一个好的prompt可以引导模型以期望的方式生成文本。

例如，如果我们想让模型写一篇关于全球变暖的文章，我们可以给模型一个prompt，如"全球变暖是一个严重的问题，因为…"。模型会根据这个prompt生成一篇文章。

这种方法的优点是简单直观，但缺点是可能需要大量的尝试才能找到一个好的prompt。

第二种：Function calling（函数调用）

Function calling是一种更深入的应用架构，它通过调用模型的内部函数，直接获取模型的某些特性。

例如，我们可以调用模型的词向量函数，获取单词的词向量。

这种方法的优点是可以直接获取模型的内部信息，但缺点是需要深入理解模型的内部结构。

第三种：RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAG是一种结合检索和生成的应用架构。

在这种方法中，模型首先会检索相关的文本，然后用这些文本作为输入，让模型生成答案。

例如，如果我们想让模型回答一个关于全球变暖的问题，模型可以先检索到一些关于全球变暖的文章，然后根据这些文章生成答案。

这种方法的优点是可以利用大量的外部信息，提高模型的生成质量。但缺点是需要大量的计算资源，因为需要对大量的文本进行检索。

第四种：Fine-tuning（微调）

Fine-tuning是一种在特定任务上进一步训练模型的应用架构。（如计算钢材的消耗量等等。）

在这种方法中，模型首先会在大量的文本上进行预训练，学习语言的基本规律。然后，模型会在特定任务的数据上进行fine-tuning，学习任务的特定规律。

例如，我们可以在情感分析任务上fine-tuning模型，让模型更好地理解情感。

这种方法的优点是可以提高模型在特定任务上的表现，但缺点是需要大量的标注数据。

最后的话

总的来说，GPT大模型生成结果的原理，就是通过学习语言的规律，然后根据已有的语境，预测下一个单词，从而生成连贯的文本。

这就像我们人类说话或写文章一样，根据已有的语境，预测下一个单词或短语。

只不过，GPT模型的学习能力和生成能力，远超我们人类。

我们可以看到，AI在学习我们人类，它们不知疲倦，孜孜以求，我们人类也应该向它们学习，不带批判和有色眼镜的看待身边人的观点，用仅剩的群体智慧来继续引领我们走向下一个新世界。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】