 |
从办公到娱乐，从校园到生活，尽管有很多人不太熟悉大模型，但实际上它早已深入了我们的日常。只需轻轻一点即可生成图片，语音对话便能制作视频......大家都在惊叹大模型带来的神奇体验，但你是否好奇，它是如何读懂人类语言，还能像真人一样对答如流的？今天就带大家一探究竟，看看大语言模型背后的技术原理。
一、大模型，到底大在哪？
我们平常说的大模型其实是大语言模型，它的“大”，体现在参数规模、训练数据量和计算需求上。数以百亿计的参数，就像无数神经元相互连接，构成强大的 “思维网络”。海量训练数据涵盖新闻、小说、论文等各类文本，让模型能学习到丰富的语言表达和知识体系。而要训练这样的模型，需依靠高性能计算集群，消耗巨大的算力和能源，这也是大语言模型研发成本高昂的原因。
而大模型能有这么强大能力，Transformer 架构功不可没。Transformer 是谷歌在2017年提出的基于自注意力机制的深度学习模型。
相比传统的RNN和CNN，它有不少优势。比如并行计算能力强，RNN 处理序列数据得一个一个来，Transformer却能同时处理整个输入序列，大大提高训练效率。它在捕捉长距离依赖关系上也更出色，通过自注意力机制，能轻松找到输入序列中任意两个位置间的关系。而且 Transformer 架构扩展性强，方便构建超大规模模型。GPT 系列就是基于 Transformer 架构，通过堆叠多层编码器或解码器，构建出能处理多种任务的通用模型。
二、大模型是怎么炼成的？
大模型训练一般分预训练和微调两个阶段。
预训练是关键的第一步。在这一阶段，模型会用海量无标注数据训练，目的是掌握语言基本规律和知识。像GPT系列在预训练时学习根据上下文预测下一个单词，BERT模型学习根据上下文补全被遮掩单词。预训练过程就像是让模型通读大量书籍，积累知识。
微调则是针对特定任务对模型进一步优化。这时，会给模型少量标注数据训练，让它适应具体任务。比如想让大模型做情感分析，给它一些带有情感标签的文本数据，它就能学会判断文字情感倾向。可以把预训练模型比作毛坯房，微调就是根据不同需求装修，让它更贴合实际应用。
在自然语言处理中，大模型不会直接处理原始文本，而是把文本分解成一个个 “Token”（标记），这就叫分词或 Tokenization。Token 可以是一个单词、一个子词甚至一个字符。比如 “我喜欢人工智能” 这句话，可能被分解为 “我”“喜欢”“人工智能” 三个 Token。有时候为了缩小词汇表规模，尤其是处理中文等语言时，还会采用子词分割技术，像把 “人工智能” 拆分成 “人工” 和 “智能”。这样，大模型就能把复杂语言拆解成简单单元，更好地理解和处理。
三、大模型真的无所不能吗？
大模型真的无所不能吗？答案是否定的。尽管大语言模型拥有强大的语言理解与生成能力，堪称智能世界的 “大脑”，但如果没有 AI Agent 作为“手脚”，它也难以在实际应用中大展拳脚。
AI Agent本质上是一种具备感知、决策和行动能力的智能体，它能将大语言模型输出的文本指令，转化为具体的操作。以智能办公场景为例，当你对大语言模型说 “帮我统计上个月的销售数据并生成图表”，大语言模型虽然能理解需求，但它无法直接操作Excel或数据分析工具。这时，AI Agent就会“登场”，它接收大语言模型的指令后，调用相应的软件接口，读取销售数据，进行计算处理，最终生成图表。
从更复杂的商业场景来看，企业使用大语言模型进行市场分析，模型可以输出对市场趋势的洞察和建议，但要将这些建议转化为实际的营销策略，如调整广告投放、优化产品定价，就需要AI Agent与企业的CRM系统、营销平台等进行交互，执行具体的操作指令。
可以说，大语言模型负责深度思考与决策，AI Agent负责落地执行，二者协同才能真正释放大语言模型的潜力，让智能应用深入生活的方方面面。未来，随着大语言模型和AI Agent技术的不断发展，它们的协作将更加紧密，为我们带来更多意想不到的创新应用。
免责声明：本站来源的信息均由网友自主投稿和发布、编辑整理上传，或转载于第三方平台，对此类作品本站仅提供交流平台，不为其版权负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本站联系，我们将及时更正、删除，谢谢。联系邮箱：elon368@sina.com
