（一文读懂）大模型到底是怎么生成文字的？

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。

01

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。**

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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。

02

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。

03

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。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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