大模型技能学习之——大模型常用架构以及技能难点

差别的架构，得当差别的使命
很多人对人工智能以及大模型都有肯定的误解，那就是弄不明白此中各种专业名词，以及关系。甚至很多人认为大模型就是人工智能，人工智能就是大模型。‍‍‍‍‍‍
也有人认为只有transformer架构的才是大模型，因此，本日就来了解一下模型的架构。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
大模型的架构及优缺点
首先，人工智能(AI)有多种实现方式，而呆板学习是此中的一种；而基于呆板学习又延伸出了深度学习，深度学习的思想就是分层，通过多个层的叠加实现对数据的分级表达。
而神经网络又是深度学习的一种表现情势，是由模拟人脑神经元的机制而得名，又由于多层的神经网络具有巨大的参数，因此叫做大模型(巨大参数量的呆板学习(神经网络)模型)。
所以，大模型的核心是条理堆叠；因此，为了实现这种效果就有了多种神经网络的大模型架构。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
大模型的常用架构重要包括Transformer，BERT，GPT，T5等；每种架构都有其独特的计划理念和应用场景；以下是对这些架构的详细介绍以及它们的优缺点分析。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

_Transformer架构_‍‍‍‍
简介‍‍‍
Transformer是如今大模型的主流架构，由Vaswani等人于2017年提出。它使用了注意力机制替代了传统的RNN和LSTM，能够更好的捕获长距离依靠关系。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
关键组件‍‍
自注意力机制：盘算序列中各元素之间的相关性，生成每个元素的加权表示。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
多头注意力机制：将注意力机制并行化处理，提高模型的表示能力
位置编码：由于模型自己不具备次序信息，位置编码用于为序列添加位置信息‍‍‍‍

应用
Transformer自己用于各种自然语言处理认为，如呆板翻译，文本分类等。
长处：模型可以并行处理序列，训练效率高，能够很好的捕获长距离依靠。‍‍‍‍‍‍
缺点：在处理长序列时，盘算复杂度高，内存占用大‍‍‍‍
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
简介‍‍‍‍‍
BERT是一种双向Transformer架构，擅长处理自然语言理解认为。它通过遮掩语言模型，和下一句预测举行训练。‍‍‍
特点
双向性答应BERT同时思量左侧和右侧的上下文，增强了理解能力。‍‍
应用
情绪分析，问答系统，文本分类，命名体识别等
优缺点‍
长处：双向编码器能够更好的理解上下文，尤其适公道解复杂的语言征象
缺点：生成能力较弱，重要适用于理解认为；模型盘算成本较高‍‍
GPT(Generative Pretrained Transformer)
简介‍‍‍‍‍‍
GPT是一种基于Transformer的自回归模型，专注于文本生成使命，与BERT差别，GPT是单向的，即只使用过去的上下文来预测当前的单词。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
关键特点
自回归生成：依次预测下一个单词，得当文本生成使命‍‍‍‍
Transformer解码器：接纳Transformer架构中的解码器部分
应用
对话系统，文本生成，文章撰写，翻译等
优缺点
长处：生成文本时能保持一致性和流通性，适用于多种生成使命‍‍‍‍‍
缺点：由于单向性，在理解复杂等上下文时效果不如BERT
T5(Text-To-Text Transfer Transformer)
简介
T5是一种同一的文本到文本的模型架构，可以将全部使命都转换为文本生成使命；例如翻译使掷中的输入是原文，输出是译文；文本分类使掷中的输入是句子，输出是种别标签‍‍‍‍‍‍‍‍‍
关键特点‍
同一框架：全部使命都表示为文本转换使命，简化了模型计划和训练流程‍‍
预训练目标：使用多使命预训练，包括翻译，摘要生成等‍‍‍

应用
翻译，摘要生成，文本分类，多使命学习等
优缺点
长处：同一框架便于跨使命的知识迁移，模型更具有通用性‍
缺点：对生成使命过于依靠，大概不得当一些特定的理解使命‍‍
基于Transformer架构的文本处理模型开辟的人工智能呆板人：‍‍‍‍‍‍‍
DistilBERT
简介
DistilBERT是BERT的精简版，通过蒸馏技能减小模型规模，同时保留了大部分性能‍‍‍‍
关键特点
模型蒸馏：通过从大模型中学习，精简模型参数，淘汰盘算需求
应用
与BERT类似的使命，但适用于盘算资源有限的场景‍‍‍
优缺点
长处：盘算成本低，得当移动设备或及时应用‍‍
缺点：精度略低于完整的BERT模型
差别架构的优缺点对比

• BERT vs. GPT：BERT 适公道解使命，如文本分类、问答系统；GPT 得当生成使命，如文本生成、对话系统。BERT 的双向编码使其在理解上下文时更强，而 GPT 在生成流通自然的文本时更有上风。
  
• Transformer vs. RNN/LSTM：Transformer 可以并行处理，提高了训练效率，且更好地捕获长距离依靠，但在处理超长序列时盘算复杂度较高。RNN/LSTM 则自然得当处理序列数据，但轻易出现梯度消失标题。
  
• T5 vs. BERT/GPT：T5 的同一框架使其在多使命学习中表现出色，但在专门的理解或生成使掷中，大概不如专门计划的 BERT 或 GPT。
  

怎样学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是详细到个人，只能说是：
“开始掌握AI的人，将会比力晚掌握AI的人有竞争上风”。

这句话，放在盘算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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