大语言模型有什么用途？

AI 应用正在被应用于总结文章、撰写故事和进行长对话，而大语言模型在其中发挥了重要作用。

大语言模型（LLM）是一种深度学习算法，能够基于从海量数据集中获得的知识，识别、总结、翻译、预测和生成文本以及其它形式的内容。

大语言模型是 Transformer 模型最成功的应用之一。它们不仅用于向 AI 教授人类语言，还用于理解蛋白质、编写软件代码等等。

除了加速翻译、聊天机器人和 AI 助手等自然语言处理应用，大语言模型还可用于医疗、软件开发以及许多其他领域。

语言这一概念不局限于描述人类间的交流。

代码是计算机的语言。蛋白质和分子序列是生物学的语言。大语言模型可用于诸如此类的语言或需要不同类型交流的场景。

这些模型扩大了 AI 在各个行业和各类企业中的影响范围，有望带来新一轮的研究、创造力和生产力提升，因为它们有助于为世界上最棘手的问题提供复杂的解决方案。

例如，使用大语言模型的 AI 系统可以从分子和蛋白质结构数据库中学习，然后利用这些知识提供可行的化合物，帮助科学家开发突破性的疫苗或治疗方法。

大语言模型也有助于创建全新的搜索引擎，辅导聊天机器人，以及歌曲、诗歌、故事和营销材料的创作工具等等。

大语言模型的工作原理

大语言模型从海量数据中学习。顾名思义，大语言模型的核心是训练中使用的大型数据集。但随着 AI 的发展，“大”的定义也在不断扩展。

现在，大语言模型通常是在足够大的数据集上训练的，这些数据集几乎包含了很长一段时间内在互联网上编写的所有内容。

当海量的文本通过使用无监督学习的方式输入到 AI 算法中，模型将获得一个数据集，但没有明确地指示说明如何处理这些数据。然而，通过这种数据集训练的方法，大语言模型可以学习单词，以及单词之间的关系和背后的概念。例如，它可以根据上下文学会区分“皮毛”一词的两种含义。

正如掌握一门语言的人可以猜测句子或段落的下文，甚至想出新的单词或概念一样，大语言模型可以用其掌握的知识来预测和生成内容。

大语言模型也可以针对特定使用场景进行定制，包括通过微调或提示微调等技术。在这个过程中，通过提供少量需要聚焦的数据，就能针对特定应用对模型进行训练。

由于在并行处理序列时拥有极高的计算效率，Transformer 模型架构是那些最大最强的大语言模型背后的构建模块。

在搜索引擎、自然语言处理、医疗、机器人和代码生成等领域，大语言模型正在解锁新的可能性。

流行的 ChatGPT AI 聊天机器人是大语言模型其中的一个应用。它可以用于大量的自然语言处理任务。

大语言模型还有数不胜数的使用场景，包括：

在生产环境中高效地运行这些庞大的模型需要大量资源和专业知识，并且还存在其它挑战。因此，很多企业转向 NVIDIA Triton 推理服务器，该软件帮助实现模型部署的标准化，并在生产环境中提供快速可扩展的AI。

许多机构希望使用根据自己的使用场景和品牌习惯而定制的大语言模型。这些模型基于特定领域的数据进行定制，让企业有机会改善内部运营并提供全新客户体验。定制模型比通用大语言模型更小、更高效、更快。

对于涉及大量专有数据的应用，定制模型提供了最佳解决方案。定制大语言模型的一个例子是 BloombergGPT，它由 Bloomberg 自主开发，拥有 500 亿个参数，专门针对金融应用。

2020 年 6月，OpenAI 发布了 GPT-3 服务，其背后是一个 1750 亿参数模型，可以根据简短的书面提示来生成文本和代码。

2021 年，NVIDIA 和微软开发了 Megatron-Turing NLG 530B ，这是世界上最大的阅读理解和自然语言推理模型之一，可以进行生成摘要和内容等任务。

HuggingFace 于 2022 年年推出了 BLOOM，这是一个开放的大语言模型，能够生成 46 种自然语言和十几种编程语言的的文本。

另一个大语言模型 Codex 可以帮助软件工程师和其他开发人员把文本转化为代码。

NVIDIA 提供了可简化大语言模型构建和部署的工具：

NVIDIA NeMo LLM 服务。通过 NVIDIA 托管的 API 或通过私有云和公有云，该服务提供了一条快速路径来定制大语言模型并大规模地部署。
NVIDIA NeMo 框架。该框架是 NVIDIA AI 平台的一部分，实现了轻松快速且经济高效地训练和部署大语言模型。NeMo 专为开发企业级应用而设计，为自动化分布式数据处理提供了端到端的工作流；训练大规模定制模型，包括 GPT-3 和 T5；以及大规模地部署这些模型以进行推理。
NVIDIA BioNeMo 是针对特定领域的托管服务和框架，适用于蛋白质组学、小分子、DNA 和 RNA 领域的大语言模型。它基于 NVIDIA NeMo 构建，用于在超算规模上训练和部署大型生物分子 Transformer AI 模型。