《大模型时代——智能体的崛起与应用实践（微课视频版）》

在人类技术演进的长河中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）无疑是最具革命性的篇章之一。随着科技的飞速发展，人类迎来了一个全新的纪元—大模型时代。本章旨在深入剖析这一时代的内涵，从大模型的基本概念出发，探索其发展历程，关键技术要素，核心价值，以及支撑其发展的相关技术或方法，为读者描绘一幅智能体崛起与应用实践宏伟画卷的开篇，通义千问[1]以大模型时代为主题绘制的图像如图1-1所示。

图1 1 绚丽多彩的大模型时代即将到来（通义千问生成）
什么是大语言模型
大模型这一术语近年来频繁出现在人工智能研究与应用的前沿，它不仅象征着技术趋势，更标志着人工智能领域的一场革命。大模型的核心在于其规模和能力的双重飞跃，通常指代那些拥有数十亿甚至数千亿参数的深度学习模型。这些模型通过在海量数据上进行预训练，掌握了丰富的语言模式、世界知识和复杂的逻辑推理能力。不同于早期的AI系统，大模型能够执行多样化的任务，从文本生成、翻译、问答到图像识别和音乐创作等，展现出了跨领域的泛化能力。鉴于当前智能体应用中主要是大语言模型（Large Language Model，LLM），故在本书后续内容中，除非特别说明，所提及的大模型均指大语言模型。
LLM的本质是一个语言模型，其工作原理是基于统计学习方法，通过分析大量的文本数据来预测下一个词或句子出现的概率。在预训练阶段，语言模型会在大规模的文本语料库上进行训练，学习文本数据中的模式、语法和语义信息。在微调阶段，语言模型可以在特定任务上进行调整，以适应特定的应用场景。为了更具体地描述语言模型的工作原理，引入式（1-1）：
⏞I┴(x_1 ) ⏞went┴(x_2 ) ⏞to┴(x_3 ) ⏞the┴(x_4 )→argmax Ρ(x_5 | x_1,x_2,x_3,x_4 )→⏞store┴(x_5 ) （1-1）
式（1-1）表明，一个序列的概率可以通过计算每个词在给定前面所有词的条件下出现的概率来得到。在实际应用中，为了简化计算，通常会引入一些假设，例如马尔可夫假设，它假设一个词出现的概率只与它前面的几个词有关，而不是与整个序列的历史有关。
为了更直观地理解LLM的工作机制，一个典型的模型工作原理如图1-2所示。该流程包括学习大量文本数据，通过这种方式，LLM能够获得推理和生成能力。这些能力使模型能够通过预测下一个词或句子出现的概率，有效地完成各种下游任务，如文本生成、翻译、问答等。

图1 2 一个典型的大语言模型工作原理
图1-2展示了LLM的工作原理。左侧的结构化数据和非结构化文本知识输入LLM中，经过处理后，LLM能够生成文本、回答问题及提取信息。此外，图1-2底部还列出了部分与LLM相关的企业和它们的产品，如OpenAI、GPT-4、Gemini、智谱清言和Llama 2等。接下来，将结合图1-2的内容，对LLM在开发和应用过程中的关键环节进行阐述，这些环节对于模型的构建和优化至关重要：
1.文本收集、整理和预处理
文本收集：在这一阶段，研究人员会从各种渠道收集大量的文本数据，包括书籍、文章、网页内容、对话记录等。这些数据的多样性和覆盖面对于训练一个全面、能力强的大模型至关重要。
文本整理：收集到的文本需要经过整理，以确保数据的质量和一致性。这可能包括去除重复内容、纠正错误、统一文本格式等。
预处理：在训练模型之前，文本数据需要经过预处理，以提升模型训练的效率和效果。预处理步骤包括分词、去除停用词、词干提取、词性标注等。此外，还涉及将文本转换为模型能够理解的表示，如使用词嵌入（Embedding）技术。
2.大模型的预训练、微调和强化学习
预训练：在这一阶段，模型会在大规模的文本语料库上进行训练，学习文本数据中的模式、语法和语义信息，预训练的目的是让模型获得广泛的语言理解和逻辑推理能力[2,3]。
微调：预训练完成后，模型会在特定格式的任务上进行微调。微调会使用针对特定任务标记的数据集，让模型适应特定的应用场景，如文本分类、机器翻译等，此外，要想获得能够理解人类对话方式的能力，也需要进行特定的微调[4]。
强化学习：强化学习是一种通过与环境互动来学习最优策略的方法[5]。在大模型的训练过程中，强化学习可以用于进一步提升模型在特定任务上的表现，例如生成更符合特定风格或目标的文本。
此外，为了使大模型能够体现出类似于人类的伦理判断和价值观，也需要采用专门的强化学习策略。这涉及设计能够引导模型学习到正确行为规范的环境和奖励机制，确保模型在生成内容或做出决策时能够遵循社会的伦理标准和法律法规。通过这种方式，强化学习不仅能提升模型的技术性能，还能够促进模型在社会责任和伦理道德方面的表现，使其更好地服务于人类社会。
3.面向下游任务的知识和内容输出
知识输出：经过预训练和微调的大模型存储着大量且丰富的知识，这些知识可以用于回答问题、提供解释、生成摘要等。模型可以根据输入的提示或上下文，输出相关的知识和信息。
内容生成：大模型还能够生成各种类型的文本内容，如文章、故事、诗歌等。这些生成的内容可以用于娱乐、教育、创意写作等多个领域。
多模态输出：除了文本，一些大模型还能够生成其他类型的内容，如图像、音频等，这种多模态的输出能力使大模型在处理和理解多模态数据方面具有广泛的应用潜力。当然，多模态输出这部分并不在本文的研究范围内。
大模型的发展历程
大模型的兴起可追溯至深度学习技术的突破与算力的大幅提升。从早期的Word2Vec[6]等词嵌入技术，到Transformer架构[7]的诞生，再到GPT[8]系列、BERT[9]、T5[10]等模型的相继问世，每次迭代都标志着大模型在规模和能力上的重大跨越。这一历程不仅体现了技术的迭代，更是数据利用、算法优化与硬件协同发展的集中体现。具体来讲，大模型的发展可以分为几个关键阶段：
（1）萌芽期：20世纪90年代至2010年前后，AI主要依赖于专家系统和规则引擎，但受限于手动编程的知识表示，难以处理复杂任务。此时，浅层学习模型开始出现，如支持向量机、神经网络等，为后来深度学习的兴起奠定了基础。
（2）突破期：2013年，Geoffrey Hinton等人提出的深度学习技术在图像识别竞赛中的巨大成功，标志着深度学习时代的到来[11]。同年，Word2Vec的发布，为自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）带来了词嵌入的概念，让机器首次能够理解词语的语境意义。
（3）变革期：2017年，Google Brain团队推出了Transformer架构，解决了序列到序列学习中的并行化难题，极大地提升了模型训练效率。同年，OpenAI发布的GPT-1，首次展示了基于Transformer的大规模语言模型在生成任务上的潜力。
（4）爆发期：随后几年，BERT、GPT-2、GPT-3、T5等模型相继发布，参数量从几百万激增至几千亿，预训练-微调范式的成功应用，让大模型成为AI研究的焦点。这些模型在多项基准测试中刷新记录，展示了超越人类水平的特定任务性能。
大语言模型发展的里程碑节点如图1-3所示。图1-3详细描绘了从早期Word2Vec词嵌入技术的出现，到Transformer架构的创新，再到GPT系列、BERT、T5等模型的推出，每步都在模型规模和能力上实现了显著飞跃。这一过程不仅展现了技术的快速进步，也体现了数据利用、算法优化和硬件发展的紧密协作。图1-3将带您深入了解这一激动人心的发展历程。

图1 3 大模型发展过程中的一些重要里程碑节点
关键技术要素
本节旨在剖析大模型时代到来的技术必然性和自然语言处理领域的突破性技术要素，围绕Transformer架构的创新设计、预训练与微调技术的策略性进展，以及硬件加速与并行计算在模型训练效率上的显著提升，全方位解码推动当代语言模型不断向前发展的核心动力与关键技术。
1.3.1 模型架构：Transformer的奥秘
Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了自然语言处理领域。它摒弃了传统循环神经网络[12]（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络[13]（Long Short-Term Memory network，LSTM）在处理序列数据时的顺序依赖性，通过并行处理机制显著提高了训练速度，Transformer架构[7]的原理如图1-4所示。

图1 4 Transformer架构组成
Transformer的核心组件包括自注意力机制、位置编码、多头注意力和残差连接等。
（1）自注意力机制：这是Transformer的灵魂，它使模型能够直接关注输入序列的不同部分，从而捕捉序列内部的长距离依赖关系。自注意力计算过程涉及3个向量：Query（查询）、Key（键）和Value（值）。对于序列中的每个单词，模型会计算它与其他所有单词的相似度（通过Query和Key的点积），然后利用这些相似度作为权重，对Value进行加权求和，以此获得当前单词的上下文表示。
（2）位置编码：在Transformer模型中，由于自注意力机制本身不包含对序列中元素位置信息的考虑，因此引入了位置编码的概念。位置编码通过固定或可学习的方式，向输入的词嵌入中添加位置信息，这样模型就能够识别并区分序列中各个单词的相对位置。这种编码方式使Transformer模型能够理解词序，对于处理诸如语法结构和句子意义等依赖于词序的任务至关重要。
（3）多头注意力：多头注意力机制是Transformer模型中的一个核心组成部分，它通过并行地执行多个自注意力机制，也就是所谓的“头”，来增强模型的表达能力和学习效率。每个自注意力头都能够独立地关注输入序列的不同部分，从而捕捉到多种上下文特征。这种并行化的处理方式允许模型同时考虑序列中的多个位置信息，使模型能够在不同层次上学习到丰富的表示，进而提高了处理复杂语言结构的效能。
（4）残差连接与层归一化：每层Transformer都会在自注意力和前馈网络之间使用残差连接和层归一化，这有助于梯度流动，减少训练难度，加速收敛过程。残差连接通过在自注意力模块和前馈网络之间引入一个直接连接，有助于梯度在网络中的流动，防止了深层网络中梯度消失或爆炸的问题。层归一化则对每层的输入进行标准化处理，减少了内部协变量偏移，使模型更容易学习。这两者的结合使用，不仅减少了训练难度，还加速了模型的收敛过程，使Transformer模型能够有效地学习到输入数据的复杂特征。
1.3.2 预训练策略：从无监督到强大的语言表示
预训练是指在大量无标注文本数据上训练模型，以便模型能够学习到语言的一般规律和结构。常见的预训练任务包括
（1）掩码语言模型（Masked Language Modeling，MLM）：以BERT为代表的MLM任务，随机遮蔽输入文本中的某些词汇，模型需要预测被遮蔽词汇。这种任务迫使模型理解和预测上下文，从而学习丰富的语言表示，BERT掩码语言模型的预测机理如图1-5所示。

图1 5 BERT掩码语言模型的预测机理
（2）下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）：下一句预测是一种预训练任务，尽管它在某些最新的模型中可能不再作为标配，但它曾经是增强模型理解文本连贯性的重要手段。NSP任务通过训练模型判断两个句子是否在原始文本中相邻，从而让模型学会捕捉句子间的逻辑关系和连贯性。以BERT作为预训练语言模型的下一句预测实例如图1-6所示。

图1 6 下一句预测方法实例展示
（3）无监督学习：无监督学习是在自然语言处理中的一种重要预训练方法，它利用大规模的无标注数据对模型进行训练。在这个过程中，模型能够自主学习并捕捉到丰富的语言模式和知识。这些通过无监督学习获得的知识随后可以通过微调策略迁移到各种特定的任务上，极大地提升了模型的泛化能力和对未知数据的处理能力。无监督学习的优势在于它不依赖于昂贵的标注数据，因此能够在大规模数据集上高效地学习，为模型提供了广泛的语言理解基础。