大语言模型LLM技术原理

在今天这个时代，人们的工作和生活已经离不开数据访问，而几乎所有平台背后的数据存储和查询都离不开数据库。SQL 作为一种数据库的查询和处理语言历史悠久，最早由 IBM 于上世纪 70 年代初研究关系数据模型时提出，后续发展为一种广泛使用的数据库标准访问接口。 今天大语言模型的发展给了我们一个契机，重新审视这层标准，如何让人们以更加自然的方式访问数据库，数据以更直接、更灵活的方式返回给客户。由于历史发展的原因，从数据库分析出一个结论，需要 “分析人员 报表前端 数据后端 SQL 数据存储” 的全路径，这一使用范式在未来将受到挑战。除了自然语言本身的优势外，语境的上下文学习能力、迁移学习和文字总结能力也有很大的发挥空间，带着这些思考，我们有必要了解一下大语言模型背后的发展及其技术原理。 一、大语言模型的发展 大语言模型作为一个被验证可行的方向，其 “大” 体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。相较于传统特定领域训练出来的语言模型，有更广泛的应用场景。这篇文章参考 Google 和 OpenAI 相关论文及部分作者的补充，结合我的理解尝试用大家普遍看得明白的语言，对其技术发展和主要实现进行解析。 1.1 Transformer 模型的提出 在 Transformer 提出之前，自然语言处理领域的主流模型是循环神经网络（RNN，recurrent neural network），使用递归和卷积神经网络进行语言序列转换。2017 年，谷歌大脑团队在人工智能领域的顶会 NeurIPS 发表了一篇名为 “Attention is all you need” 的论文，首次提出了一种新的简单网络架构，即 Transformer，它完全基于注意力机制 (attention)，完全摒弃了循环递归和卷积。… The post 大语言模型LLM技术原理 first appeared on Lenix Blog.