大语言模型|人工智能领域中备受关注的技术

ゝ一纸荒年。 2024-04-14 12:04 64阅读 0赞

![在这里插入图片描述][2b66d7e57e734538983112a3865a58e2.png_pic_center]

--------------------

> 个人主页：[【?个人主页】][Link 1]  
> 系列专栏：[【❤️其他领域】][Link 2]

--------------------

#### 文章目录 ####

*  前言
 *  关于大语言模型
 *   *  大语言模型是什么？
     *  大语言模型有什么用?
     *   *  文案写作
         *  知识库回答
         *  文本分类
         *  代码生成
 *  AWS 如何通过 LLM 提供帮助？
 *   *  Amazon Bedrock
     *  Amazon SageMaker JumpStart

--------------------

## 前言 ##

![在这里插入图片描述][59d776746766423ea81475899ccbad6e.png_pic_center]  
*（开源大语言模型）*  
伴随着 GPT-4 Turbo发布，当下人工领域技术再一次迎来了巨大变革，这也让我们再一次将视野聚焦在人工智能这一神奇的领域之上。作为人工智能领域中备受关注的技术之一，自Chatgpt爆火至今，大语言模型一词从未淡出过我们的视野,从某种意义来说，了解大语言模型是我们进入人工智能世界的第一步。那么今天我们就来聊聊关于大语言模型~

## 关于大语言模型 ##

### 大语言模型是什么？ ###

> **大语言模型（large language model）**：是一种`基于深度学习`的自然语言处理模型，用于生成自然语言文本。它通过学习大量的语料库中的语言规律和模式，能够理解自然语言的语法结构、词汇和语意，进而生成高质量、自然、连贯的文本。常见的大语言模型包括Google的`BERT`、`GPT-2`，以及OpenAI的`GPT-3`等。大语言模型在文本生成、机器翻译、自然语言理解等领域有着广泛的应用。

![在这里插入图片描述][0e3bd326da2249afbef41004a1b63614.png]

在网络上我们很轻松就能找到关于大语言模型的详细介绍，而在我们详细的介绍大语言模型之前我们必须知道”机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的分支，大语言模型是深度学习的分支“。  
![在这里插入图片描述][109f470590ee4570b80e8a4f323a4e96.webp_pic_center]

**机器学习是一种人工智能的分支**:它的目标是让计算机从数据中学习，能够自动地通过数据学习出一些规律，以便在面对新的数据时做出准确的预测或判断。通过机器学习，计算机可以从大量的数据中提取出有用的信息，从而处理更复杂的任务。  
**深度学习是一种机器学习的分支**:通过构建深层神经网络来模拟人脑的神经网络，从而实现更高级别的抽象和模式识别。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用。  
**大语言模型是深度学习的应用之一**:它基于深度学习技术，以海量语料库为训练数据，训练出的能够自动学习和模拟人类语言的模型。它可以被用于自然语言处理、文本生成、机器翻译、文本摘要、问答系统等多种任务中。  
![在这里插入图片描述][2cbfdd15dc9b4404a36a6b1727fc55dc.png_pic_center]

### 大语言模型有什么用? ###

在详细的了解了大语言模型的概念，有一个很现实的问题摆在了我们面前，它有什么用？这里我们以一亚马逊大型语言模型为例，看看它通常会被被用于那些领域？

#### 文案写作 ####

使用大语言模型来写作可以提高文案写作的效率和质量，但前提是需要了解目标受众、确定主题和关键词，运用创意，并对生成文本进行修正和优化。  
![在这里插入图片描述][95f365a6c0ac4ab79032dea1fce90d42.png_pic_center]

#### 知识库回答 ####

利用预训练的大型语言模型，对用户提出的问题进行自然语言处理和信息检索，从知识库中匹配相关的答案并生成回答。通过该功能我们可以提高问答系统的精度和效率，为用户提供更加准确和有价值的答案。同时，大语言模型可以不断根据用户的反馈和输入数据进行微调和优化，使得回答功能逐渐变得更加智能化和个性化。

#### 文本分类 ####

大语言模型可以将输入的一段文本分成不同的类别，例如垃圾邮件、新闻、评论等。通过大语言模型我们可以处理大量的文本数据，可以自动提取关键特征，且在大多数情况下不需要人工干预。

#### 代码生成 ####

使用大语言模型，我们可以根据预定义的指令、数据或模板自动生成代码。这种技术可以提高软件开发效率和代码质量，减少开发人员的工作量和错误率。

## AWS 如何通过 LLM 提供帮助？ ##

*AWS 为大型语言模型开发人员提供了多种可能性*  
![在这里插入图片描述][ce3399ce1ac148b6832b29fce6240580.png]

### Amazon Bedrock ###

Amazon Bedrock是Amazon Web Services（AWS）提供的一种开源软件，它可以帮助开发人员更轻松地构建区块链应用程序。它是一个基于Hyperledger Fabric的开发框架，它可以帮助团队更快地构建、测试和部署区块链应用程序。  
![在这里插入图片描述][9cd11462ab0142e8a3cbd93620933d5d.png]

### Amazon SageMaker JumpStart ###

Amazon SageMaker JumpStart是一个全新的机器学习（ML）模板库，可帮助数据科学家、开发人员和企业解决方案架构师快速使用Amazon SageMaker构建、训练和部署ML模型。这个库提供了预训练模型、数据集、预处理脚本和笔记本模板等工具，能够快速启动机器学习项目，并通过自动调整超参数和自动模型调整提高模型准确性。通过使用Amazon SageMaker JumpStart，用户可以更快地获取模型并提高项目的成功率。  
![在这里插入图片描述][1630e21480024d57b238d34db204969b.png]

[2b66d7e57e734538983112a3865a58e2.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/042c288dfd6c428fa559b04d0b061966.png
[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_73602725?type=blog
[Link 2]: https://blog.csdn.net/weixin_73602725/category_12431224.html
[59d776746766423ea81475899ccbad6e.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/972c85bf44a4422ebc9e754c778767db.png
[0e3bd326da2249afbef41004a1b63614.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/6f8582e8d4824e5a97d8509d0000e658.png
[109f470590ee4570b80e8a4f323a4e96.webp_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/109f470590ee4570b80e8a4f323a4e96.webp#pic_center
[2cbfdd15dc9b4404a36a6b1727fc55dc.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/9735be8e9606434fa1588fdaa835da66.png
[95f365a6c0ac4ab79032dea1fce90d42.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/5b6ea7b119244892b02dffa98c0c652f.png
[ce3399ce1ac148b6832b29fce6240580.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/f92460da20294e02880439ab27472ba7.png
[9cd11462ab0142e8a3cbd93620933d5d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/3fe37036306e4d18addaf6240a5affad.png
[1630e21480024d57b238d34db204969b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/247579d4ce044d8b88d113eebcc2775b.png