阅读量:4
随着人工智能技术的不断发展，AI 大模型在各个领域展现出强大的能力，也引起了广泛关注。在了解这些模型时，我们经常会看到诸如「参数」、「Token」、「上下文窗口」、「上下文长度」 和「温度」等术语。这些术语代表着什么意思？它们对 AI 大模型有何影响？
本文将深入浅出地为你解析这些概念，并结合实际案例和数据，帮助你理解 AI 大模型的运作机制。
Parameter 参数：模型的复杂度和性能指标
参数是 AI 模型在训练过程中学习和调整的变量。它们的数量决定了模型的复杂度和性能。参数越多，模型能够表示更复杂的关系，从而在任务上取得更好的效果，但也需要更多的训练数据和计算资源。
例如，GPT-3 拥有 1750 亿个参数，而 WuDao 2.0 的参数数量则高达 1.75 万亿。这也就意味着 WuDao 2.0 能够学习更加复杂的数据模式，在自然语言处理、机器翻译等任务上展现出更强的能力。
然而，参数数量并不是衡量 AI 大模型性能的唯一指标。训练数据的质量、模型架构等因素也至关重要。
用一个例子解释就是，假设一个 LLM 模型包含 1 亿个参数，那么在训练过程中，模型需要调整 1 亿个可变值才能达到最佳性能。这需要大量的训练数据和计算资源。
Token：模型理解和处理的基本单位
在 AI 领域，Token 是指模型处理的基本数据单位。它可以是单词、字符、短语甚至图像片段、声音片段等。例如，一句话会被分割成多个 Token，每个标点符号也会被视为单独的 Token。
Token 的划分方式会影响模型对数据的理解和处理。例如，中英文的 Token 划分方式就存在差异。对于中文，由于存在多音字和词组的情况，Token 的划分需要更加细致。
为了更好地理解 Token 的概念，让我们来看一个简单的例子。假设我们要将句子今天天气很好进行 Token 化，那么，该句子的 Token 序列可能有以下几种情况，取决于大模型的分词规则、架构以及数据集：
基于空格的 Token 化：
css 复制代码 ["今天", "天气", "很好"] 基于字的 Token 化：
css 复制代码 ["今", "天", "天", "气", "候", "很", "好"] 基于 BERT 的 Token 化：
在 BERT 的 Token 化结果中，
[CLS]和[SEP]是特殊的 Token，它们分别表示句子的开始和结束。
css 复制代码 ["今", "天", "天", "气", "候", "[CLS]", "很", "好", "[SEP]"] 具体的分词效果，可以通过 OpenAI 官方的 Tokenizer 工具查看。platform.openai.com/tokenizer
Context Window 上下文窗口：捕捉信息的范围
上下文窗口指的是 AI 模型在生成回答时考虑的 Token 数量。它决定了模型能够捕捉信息的范围。上下文窗口越大，模型能够考虑的信息就越多，生成的回答也就越相关和连贯。
例如，GPT-4 Turbo 拥有 128k 个 Token 的上下文窗口，相当于超过 300 页的文本。这使得 GPT-4 能够生成更具上下文相关性和微妙差别的回复。
如果上面这个例子不够直观的话，可以再看一个例子。
假设一个 LLM 模型的 Context Window 为 5，那么在处理句子 “今天天气很好” 中的「天气」这个 Token 时，模型会同时考虑 “今天” 和 “很好” 这两个 Token 的信息，以此来更好地理解「天气」的含义。
Context Length 上下文长度：模型处理能力的上限
上下文长度是 AI 模型一次能够处理的最大 Token 数量。它决定了模型处理能力的上限。上下文长度越大，模型能够处理的数据量就越大。
例如，ChatGPT 3.5 的上下文长度为 4096 个 Token。这意味着 ChatGPT 3.5 无法接受超过 4096 个 Token 的输入，也无法一次生成超过 4096 个 Token 的输出。
Temperature 温度：控制创造性和确定性之间的平衡
温度是控制 AI 模型生成输出随机性的参数。它决定了模型在生成输出时更倾向于创造性还是保守和确定性。
温度值越高，模型越倾向于生成随机的、意想不到的输出，但也可能导致语法错误或无意义的文本。温度值越低，模型越倾向于生成符合逻辑和常识的输出，但也可能缺乏创造性和趣味性。
例如，在设置较低温度时，语言模型可能会生成以下句子：“今天天气晴朗，适合户外活动。” 而设置较高温度时，模型可能会生成以下句子：“天空像一块巨大的蓝宝石，点缀着棉花糖般的白云。鸟儿在枝头歌唱，微风拂过脸庞，一切都是那么美好。”
总结
参数、Token、上下文窗口、上下文长度和温度是 AI 大模型中重要的概念，它们决定了模型的复杂度、性能和能力。通过理解这些概念，我们可以更好地了解 AI 大模型的工作原理，并评估它们的潜力。
随着 AI 技术的不断发展，AI 大模型的参数量、上下文窗口和上下文长度都在不断增长，温度控制也更加精细。这使得 AI 大模型能够在更多领域展现出更强大的能力，为我们带来更大的价值。
如何系统的去学习大模型LLM ？
作为一名热心肠的互联网老兵，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。
😝有需要的小伙伴，可以V扫描下方二维码免费领取🆓
一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
这份完整版的大模型 LLM 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】
😝有需要的小伙伴，可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓
