Você está curioso sobre a tecnologia por trás de produtos de IA como ChatGPT e Wenxinyiyan? Todos eles dependem de grandes modelos de linguagem (LLM). O editor de Downcodes levará você a entender o princípio de funcionamento do LLM de uma forma simples e fácil de entender. Mesmo que você tenha apenas um nível de matemática da segunda série, você poderá entendê-lo facilmente! Começaremos com os conceitos básicos de redes neurais e explicaremos gradualmente o treinamento de modelos, técnicas avançadas e tecnologias básicas, como arquitetura GPT e Transformer, para que você tenha uma compreensão clara do LLM.
Você já ouviu falar de IA avançada, como ChatGPT e Wen Xinyiyan. A tecnologia central por trás deles é o "modelo de linguagem grande" (LLM). Você acha isso complicado e difícil de entender? Não se preocupe, mesmo que você tenha apenas o nível de matemática da segunda série, poderá compreender facilmente o princípio de funcionamento do LLM depois de ler este artigo!
Redes Neurais: A Magia dos Números
Primeiro, precisamos saber que uma rede neural é como um supercomputador, ela só consegue processar números. Tanto a entrada quanto a saída devem ser números. Então, como podemos fazer com que ele entenda o texto?
O segredo é converter palavras em números. Por exemplo, podemos representar cada letra com um número, como a=1, b=2 e assim por diante. Desta forma, a rede neural pode “ler” o texto.
Treinando o modelo: deixe a rede “aprender” a linguagem
Com o texto digital, o próximo passo é treinar o modelo e deixar a rede neural “aprender” as regras da linguagem.
O processo de treinamento é como um jogo de adivinhação. Mostramos à rede algum texto, como “Humpty Dumpty”, e pedimos que ela adivinhe qual é a próxima letra. Se acertar, damos uma recompensa; se acertar, damos uma penalidade. Ao adivinhar e ajustar constantemente, a rede pode prever a próxima letra com precisão crescente, eventualmente produzindo frases completas como "Humpty Dumpty sentou na parede".
Técnicas avançadas: Torne o modelo mais “inteligente”
Para tornar o modelo mais “inteligente”, os pesquisadores inventaram muitas técnicas avançadas, como:
Incorporação de palavras: em vez de usar números simples para representar letras, usamos um conjunto de números (vetores) para representar cada palavra, o que pode descrever mais completamente o significado da palavra.
Segmentador de subpalavras: Divida palavras em unidades menores (subpalavras), como dividir "gatos" em "gato" e "s", o que pode reduzir o vocabulário e melhorar a eficiência.
Mecanismo de autoatenção: Quando o modelo prevê a próxima palavra, ele ajustará o peso da previsão com base em todas as palavras do contexto, assim como entendemos o significado da palavra com base no contexto durante a leitura.
Conexão residual: Para evitar dificuldades de treinamento causadas por muitas camadas de rede, os pesquisadores inventaram a conexão residual para facilitar o aprendizado da rede.
Mecanismo de atenção multicabeças: Ao executar vários mecanismos de atenção em paralelo, o modelo pode compreender o contexto de diferentes perspectivas e melhorar a precisão das previsões.
Codificação posicional: para que o modelo compreenda a ordem das palavras, os pesquisadores adicionarão informações posicionais aos embeddings de palavras, assim como prestamos atenção à ordem das palavras durante a leitura.
Arquitetura GPT: o “modelo” para modelos de linguagem em larga escala
A arquitetura GPT é uma das arquiteturas de modelo de linguagem de grande escala mais populares atualmente. É como um "projeto" que orienta o design e o treinamento do modelo. A arquitetura GPT combina de forma inteligente as técnicas avançadas mencionadas acima para permitir que o modelo aprenda e gere linguagem de forma eficiente.
Arquitetura do Transformer: A “revolução” dos modelos de linguagem
A arquitetura do Transformer é um grande avanço no campo dos modelos de linguagem nos últimos anos. Ela não apenas melhora a precisão da previsão, mas também reduz a dificuldade de treinamento, estabelecendo as bases para o desenvolvimento de modelos de linguagem em larga escala. A arquitetura GPT também evoluiu com base na arquitetura Transformer.
Referência: https://towardsdatascience.com/understanding-llms-from-scratch-using-middle-school-math-e602d27ec876
Espero que a explicação do editor de Downcodes possa ajudá-lo a compreender os princípios de funcionamento de grandes modelos de linguagem. É claro que a tecnologia LLM ainda está em desenvolvimento. Este artigo é apenas a ponta do iceberg. Conteúdo cada vez mais aprofundado exige que você continue aprendendo e explorando.