一、人工智能的概念

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但它能像人那样思考，也可能超过人的智能。基于这个设想，人工智能应当能够执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译等工作。就像人一样，可以看见、听见、理解和表达。这涉及了众多人工智能的分支学科，如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音识别（VC）、知识图谱（KG）等。

自然语言处理技术（简称NPL）是人工智能的一个重要分支，其目的是利用计算机对自然语言进行智能化处理。让只认识0和1的计算机去理解复杂且抽象的人类语言。

自然语言处理经历了从理性主义到经验主义的发展路径。理性主义基于规则，经验主义基于统计。在传统编程下的机器语言，是最极致的“基于规则”的语言，它本质上是一个个逻辑判断，逻辑和规则被固化在代码的一个个if...else和for循环里，计算机做的只是存储数据，指令计算，它不需要有所谓的“智能”，智能在程序员的脑子里，通过代码固化下来。但到了自然语言这里，最大的难点在于语言的歧义性和动态变化，计算机要解决包括语义歧义、结构歧义、省略歧义、指代歧义等等这些在人类看起来根本不是问题的问题。

基础的自然语言处理技术主要围绕语言的不同层级展开，包括音位（语言的发音模式）、形态（字、字母如何构成单词、单词的形态变化）、词汇（单词之间的关系）、句法（单词如何形成句子）、语义（语言表述对应的意思）、语用（不同语境中的语义解释）、篇章（句子如何组合成段落）7个层级。这些基本的自然语言处理技术经常被运用到下游的多种自然语言处理任务中，如机器翻译、对话、问答、文档摘要等。

在传统计算机采用的编码方式下，数字并不代表文字背后隐藏的意义，电脑也不需要理解文字背后的意义，使用电脑的人理解这个意义即可。但是，如果一个系统的所有功能都需要预先编码好而不具有学习的能力，恐怕很难认为它具有智能。科学家研究自然语言处理技术（NLP）的目的是让机器能够理解人类语言，用自然语言的方式与人类交流，最终拥有“智能”。人工智能试图做的，就是代替人类智能的那部分。

二、发展阶段

1.基于语法的语言处理

从20世纪50-70年代，人们主要采用基于规则的自然语言处理方法，主要思想是通过词汇、形式文法等制定的规则引入语言学知识，从而完成相应的自然语言处理任务。语言学家们认为，解决语言问题的关键是语法，试图以将所有语法输入给计算机从而让机器学会说人话，于是在1950-1970近二十年间，与专家系统类似，语言学家也在用一种近乎愚公移山的方式，试图补全所有语法规则。

但是，语言的核心是语义，有限的符号和语法规则，能幻化出无限的语义可能性。自然语言的复杂性却似乎超出了他们的想像。1966年，美国科学院发表了报告《语言与机器》，全面否定机器翻译的可行性，并提出停止对机器翻译项目的资金支持的建议。但是由于机器翻译的需求场景真的很大，又没有可替代的技术，直至80年代之前，NLP的主要实现方式还是基于规则。

2.基于统计的语言处理

1948年，香农在《通信的数学原理》中指出：语言的统计特性可以被建模，同时，还可以根据这个概率模型有效地生成语言。

基于马尔可夫假设，认为一个词出现的概率仅与其前面的n-1个词有关。核心是，在给定当前知识或信息的情况下，观察对象过去的历史状态对于预测将来是无关的。也可以说，在观察一个系统变化的时候，它下一个状态（第n+1个状态）如何的概率只需要观察和统计当前状态（第n个状态）即可以正确得出。在马尔可夫链的基础上，人们进一步提出了隐马尔可夫模型，并将其应用于语音识别这个自然语言处理的子领域。最终人们将语音识别这个一直被认为几乎无法实现的技术，做到了极高的可用性。

2.1基于统计的N-gram语言模型：

N-gram模型是一种基于统计语言模型的文本分析算法，它用于预测文本中下一个词出现的概率，基于前面出现的n-1个词的序列。这里的n代表序列中元素的数量，因此称为N-gram。

N-gram模型的工作原理：N-gram模型通过统计语料库中n-gram序列的频率，估计给定前n-1个元素后下一个元素出现的概率，从而实现文本预测:

A:语料库准备：首先，需要有一个大型的文本语料库，用于训练N-gram模型。

B:计算频率：然后，计算语料库中所有可能的n-gram序列的频率。

C:概率估计：根据这些频率，可以估计出给定n-1个词后，下一个词出现的概率。

D:预测：在预测阶段，给定一个词序列的前n-1个词，模型可以输出下一个词的概率分布，从而可以选择最可能的词作为预测结果。

比如：最简单的语言模型就是把一句话拆成一个个单元，比如一个词序列被拆成了（W1、W2、W3、W4......WM）,语言模型的目标就是构建它的概率分布P（W1、W2、W3、W4......WM）。但是，计算联合概率十分困难，所以会通过链式法则对概率的求解过程进行分解。在这种概率模型计算下，每个字、词条都有概率参数，由于语料库非常大，这个参数量是巨大的。本质上讲，训练N-Gram模型的过程其实是统计频率的过程。它并没有用到深度学习和神经网络，只是一些统计出来的概率值。

早期的NLP就是采用的都是这种模式，只是在技术细节上会有优化。从语言模型的角度来看，N元语言模型存在明显的缺点。首先，模型容易受到数据稀疏的影响，一般需要对模型进行平滑处理；其次，无法对长度超过N的上下文依赖关系进行建模。

3.基于神经网络的语言模型

相比于传统的N-gram的概率统计计算，神经网络通过拟合一个概率函数代替了通过统计频率对概率值的估算过程。它通过多层的特征转换，可以将原始数据转换为更抽象的表示，所以这个简单的结构理论上可包万物。

基于神经网络的模型基本遵循如下的方式：首先设定一个目标，通过大量数据反复训练，直到让其拟合出目标函数，通俗来说，训练过程就是先让机器“蒙”一个答案，然后算出距离正确答案差多远（损失函数），给机器一个反馈，再让它继续蒙，重复多次直到它蒙对。

不同的神经网络模型，其实就是所设计的目标函数不同，设计不同目标函数的目的，无非就是努力让模型的表达能力更强，更能发挥硬件优势。

3.1 前馈神经网络

前馈神经网络是一个浅层前馈神经网络。前馈神经网络由输入层、词向量层、隐含层和输出层构成。如下图，输入层传入待预测词的前N个词，可以理解为前N个词的语义影响了这个词的输出。

从原理来说，神经网络语言模型沿用了马尔可夫假设，即下一个时刻的词只与过去n-1个词相关，其目标可以表示为输入历史词W(i-n+1)...W(i-1)，输出词Wi在词表上的概率分布。

前馈神经网络语言模型一个明显的问题是，对下一个词的预测需要回看多长的历史是由超参数N决定的，这个N是固定的。这样处理最大的一个问题是：现实情况下，不同的词语对历史长度N的期望往往是变化的。

3.2 循环神经网络模型（RNN）

循环神经网络模型（Recurrent Neural Network，RNN）正是为了处理这种不定长依赖而设计的一种语言模型。循环神经网络的提出就是为了处理序列数据的，正好满足自然语言这一场景。它在每一时刻都维护一个隐含状态，该状态蕴含了当前词的所有历史信息，且与当前词一起被作为下一时刻的输入。

简单来说，循环神经网络可以看作一个具有"记忆"的神经网络。RNN的基本原理是通过循环来传递隐藏状态信息,从而实现对序列数据的建模。循环神经网络语言模型不再基于马尔可夫假设，每一时刻的词都会考虑到过去所有时刻的词，词之间的依赖通过隐藏层状态来获取，这刚好解决了语言模型需要动态依赖的问题。

 循环神经网络的问题：

首先，RNN需要顺序执行，也就是在上一个词处理完之前，无法进行下一个词的计算，这限制了机器的并行处理能力，从而导致计算效率缓慢。

其次，在处理长序列时，RNN无法捕捉到长距离之间的依赖关系，这是因为整个原始句被压缩成一个固定维度的隐藏状态向量，如果句子过长，这个固定维度显然无法准确表达每个词的特征。

另外在处理长序列时，训练这样的循环神经网络可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致无法进行有效的训练。

3.2.1神经网络模型的关键：词向量

神经网络处理语言问题的根本逻辑，就是：使用词向量，寻找相似度。

计算机的底层是二进制，传统的字符编码只考虑了存储与表示，并未考虑文字的实际语义。而人工智能则不然，它需要理解文字承载的“意义”。具体采用的技术就是“向量化”。通过这种方式，计算机不需要真正理解每个词的实际意义，而是利用相似度来建立了另一种意义：把每个词都表示为向量，然后把它们放到一个多维坐标里面，词和词之间的空间关系，就会把它们语义上的关系表示出来。语言学家约翰·R .弗斯（John R. Firth, 1957）也有一句名言佐证此假设：“要知道一个单词的含义就要看它周围是什么单词”。这在自然语言处理领域，被称为“分布式假设”。

基于分布式假设的思想，后续发展出两种实现方法：一种是基于计数的方法；另一种是基于推理的方法。基于计数的方法一次性处理全部学习数据；反之，基于推理的方法使用部分学习数据逐步学习。

基于计数的方法的思想是：根据一个单词周围的单词的出现频数来表示该单词。这类技术的代表包括采用奇异值分解的隐式语义分析。

基于推理的方法，实现方法是使用神经网络来处理单词。首先将单词用独热编码表示为向量，接下来将这些向量传递给神经网络的各个层，通过全连接层对其进行变换。2013年，谷歌团队提出了Word2Vec的词向量技术。从此，以词向量（Word Embedding）为代表的分布式表示的语言模型深刻地影响了自然语言处理领域的其他模型及其应用的变革。

这种将任意文本（或非文本符号）表示成稠密向量的方法，统称Embedding。Embedding可以说是NLP领域甚至于深度学习领域最基础的技术。

从Word2Vec（“词到向量”）这个名字上就可以看出来，他的关注点不是语言模型本身，得到词向量这个副产物成为了主要的目的，所以严格意义来说，它不是一个语言模型。词向量的学习主要利用了语料库中词与词之间的共现信息，其背后的核心思想是就是上面提到的分布式语义假设。在一个文本序列中，每个词的动态词向量实际上是对该词的上下文进行语义组合后的结果。

3.3 预训练与大模型语言

2018年，BERT和GPT的诞生，标志着开启了基于预训练的语言模型时代，将预训练语言模型应用于下游任务时，不需要了解太多的任务细节，不需要设计特定的神经网络结构，只需要“微调”预训练语言模型，即使用具体任务的标注数据在预训练语言模型上进行监督训练，就可以获得显著的性能提升。

利用丰富的训练语料、自监督的预训练任务以及Transformer等深度神经网络结构，使预训练语言模型具备了通用且强大的自然语言表示能力，能够有效地学习到词汇、语法和语义信息。

在NLP领域，注意力机制首先被引入是在2015年，被应用于Seq2Seq模型。Seq2Seq模型（序列到序列模型，即输入-输出序列映射：直接将输入序列映射到输出序列，常用于机器翻译和文本摘要任务）。具有“编码器-解码器（编码器处理输入序列，解码器生成输出序列）”架构，Seq2Seq模型最广泛的应用场景是机器翻译领域，但其实也可以被应用在序列到序列相关的所有场景。

所谓注意力机制，简单来说就是对于输入序列，计算出一组能够表达重要性程度的值向量——注意力权重，然后通过这个权重对数据项进行加权求和，此时，应用的还是循环神经网络，只是将注意力机制融入了进去，只是这一阶段，神经网络模型用的仍旧是RNN，在注意力Seq2Seq模型之后、Transformer模型诞生之前，NLP领域还涌现了许多对于注意力机制的研究，其中包括全局注意力（Global Attention）、局部注意力（Local Attention）、层级注意力(Hierarchical Attention )、结构化自注意力（Structured Self-attention）等等

三、大语言模型技术

（一）Transformer的注意力机制

Transformer架构由Google在2017年发表的论文《Attention is All You Need》首次提出，它使用自注意力（Self-Attention）机制取代了之前在 NLP 任务中常用的RNN（循环神经网络），使其成为预训练语言模型阶段的代表架构。

注意力机制最早起源于计算机视觉领域，其思想在上世纪九十年代就已经被提出。在2014年的论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中注意力机制首次应用于NLP领域，结合了RNN和注意力机制，提出了序列到序列（Seq2Seq）模型，来改进机器翻译的性能。Transformer的贡献在于，它提出注意力机制不一定要和RNN绑定，我们可以将注意力机制单独拿出来，形成一套全新的架构，这也就是论文标题《Attention Is All You Need》的来源。

1.注意力机制

什么是注意力机制？

在NLP领域，有三个基础概念：

分词（Tokenization）：首先大模型会将输入内容进行分词，分割成一系列的词元（Token），形成一个词元序列。

词元（Token）：指将输入的文本分割成的最小单位，词元可以是一个单词、一个词组、一个标点符号、一个字符等。

词嵌入（Embedding）：分词后的词元将被转换为高维空间中的向量表示，向量中包含了词元的语义信息。

举个例子，当我们输入“我可以拥有一杯咖啡吗？”时，首先通过分词形成“我”、“可以”、“拥有”、“一杯”、“咖啡”、“吗？”这几个词元，然后通过词嵌入转变成高维空间中的向量。

在向量空间中，每一个点代表一个实体或者概念，我们称之为“数据点”。这些数据点可以代表着具体的单词、短语、句子，他们能够被具体地、明确地识别出来，我们称之为“实体”；也可以不直接对应于一个具体的实体，而是表达一种对事物的抽象理解，我们称之为“概念”。这些数据点在向量空间中的位置和分布反映了实体或概念之间的相似性和关系，相似的实体或概念在空间中会更接近，而不同的则相距较远。其所在空间的每一个方向（维度）都代表了数据点的某种属性或特征。这些属性和特征是通过模型训练获得的，可能包括了“情感”、“语法”、“词性”等方面，事实上由于这些属性和特征是模型通过训练进行内部学习的结果，他们的具体含义往往难以直观解释清楚。

当词元被嵌入到向量空间中，每个词元都会形成一个实体的数据点，此时这些数据点所对应的向量，就代表了词本身的语义。但是在不同的上下文语境中，相同的词也会有不同的语义。比如在“科技巨头苹果”、“美味的苹果”这两句话中，“苹果”这个词，分别代表着苹果公司和水果。因此模型需要对原始向量“苹果”，基于上下文中“科技巨头”、“美味的”等信息，来进行数据点位置的调整，丰富其语义。换句话说，词元与上下文中各个词元（包括其自己）之间具有一定程度的“依赖关系”，这种关系会影响其自身的语义。

每个词元都需要捕捉自身与序列中其他词元的依赖关系，来丰富其语义。在“我配拥有一杯咖啡吗？”中，对于“配”而言，它依赖“我”作为其主语，这是一条依赖关系。对于“咖啡”而言，“一杯”是其量词，这也是一条依赖关系。

这种关系不只会在相邻的词元之间产生，在论文中有个词叫长距离依赖关系（long-range dependencies ），它指在词元序列中，相隔较远的位置的词元之间的相互依赖或关联。在一篇议论文中，作者可能在文章开头提出一个论点，然后通过一系列的论据和分析来支持这个论点，直到文章结尾可能再次强调或总结这个论点。在这个过程中，文章开头的论点和结尾的总结之间就存在着长距离依赖关系，它们在语义上是紧密相连的。

不过虽然词元与各个词元之间都可能存在依赖关系，但是其依赖程度不同，为了体现词元之间的依赖程度，NLP选择引入“注意力机制”。“注意力机制”可以动态地捕捉序列中不同位置元素之间的依赖关系，分析其强弱程度，并根据这些依赖关系生成新的序列表示。其核心思想是模仿人类的注意力，即在处理大量信息时，能够聚焦于输入数据的特定部分，忽略掉那些不太重要的信息，从而更好地理解输入内容。

2.Transformer采用自注意力机制的原因

并行化计算：在处理序列数据时，能够同时处理序列中的所有元素，这很重要，是模型训练时使用GPU的并行计算能力的基础。

长距离依赖捕捉：在注意力机制上不依赖于序列中元素的特定顺序，可以有效处理序列中元素之间相隔较远但仍相互影响的关系。

并行处理是Transformer的核心优势之一。在预训练语言模型阶段，预训练（Pretrain）+微调（Finetune）是模型训练的主要范式。Transformer的并行化计算能力大大提高了模型训练的速度，长距离依赖捕捉能力为模型打开了上下文窗口，再结合位置编码等能力，使得Transformer相对于RNN获得了显著优势。而预训练又为Transformer带来了特征学习能力（从数据中自动学习和提取特征的能力）和迁移学习能力（将在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上的能力）的提升，显著提升了模型的性能和泛化能力。这些优势，也正是GPT选择Transformer的原因。

（二）Transformer的架构

Transformer架构分为两部分：

编码器：用于理解输入序列的内容。它读取输入数据，并将其转换成一个连续的表示，这个表示捕捉了输入数据的关键信息和上下文。

解码器：用于生成输出序列，使用编码器的输出和之前生成的输出来预测序列中的下一个元素。

以文本翻译为例，输入“我爱喝咖啡”，并要求模型将其翻译成英文。编码器首先工作，通过理解每个词元本身的含义，以及其上下文的依赖关系，形成一种向量形式的中间表示，并传递给解码器，这里面包含了整个序列的语义，即“我爱喝咖啡”这句话的完整含义。解码器结合该信息，从零开始，不断地预测下一个最可能的英文词元并生成词元，直至完成翻译。

值得注意的是，在解码器的多头注意力层（也叫交叉注意力层，或编码器-解码器自注意力层），编码器所提供的输出中，“我爱喝咖啡”这句话的含义已经明示。这对于文本翻译这种序列到序列的任务而言，可以确保生成内容的准确性，但对于预测类的任务而言，无疑是提前公布了答案，会降低预测的价值。

Transformer架构图，引自《A Survey of Large Language Models》

随着技术的演进，基于Transformer已经形成了三种常见架构

编码器-解码器架构（Encoder-Decoder Architecture），参考模型：T5

编码器架构（Encoder-Only Architecture），参考模型：BERT

解码器架构（Decoder-Only Architecture），参考模型：GPT（来自OpenAI）、Qwen（来自通义千问）、GLM（来自清华大学）

其中编码器-解码器架构，适合进行序列到序列的任务，比如文本翻译、内容摘要。编码器架构，适合需要对输入内容分析但不需要生成新序列的任务，比如情感分析、文本分类。解码器架构，适合基于已有信息生成新序列的任务，比如文本生成、对话系统。

解码器架构下，又有两个分支：

因果解码器（Causal Decoder），参考模型：GPT、Qwen

前缀解码器（Prefix Decoder），参考模型：GLM

（三）通过生成式预训练提高语言理解能力

2018年，OpenAI团队的论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》横空出世，它提出可以在大规模未标注数据集上预训练一个通用的语言模型，再在特定NLP子任务上进行微调，从而将大模型的语言表征能力迁移至特定子任务中。其创新之处在于，提出了一种新的预训练-微调框架，并且特别强调了生成式预训练在语言模型中的应用。生成式，指的是通过模拟训练数据的统计特性来创造原始数据集中不存在的新样本，这使得GPT在文本生成方面具有显著的优势。

GPT使用了Transformer的解码器部分，同时舍弃了编码器中的交叉注意力机制层，保留了其余部分。整体上模型结构分为三部分：

输入层（Input Layer）：将文本转换为模型可以处理的格式，涉及分词、词嵌入、位置编码等。

隐藏层（Hidden Layer）：由多个Transformer的解码器堆叠而成，是GPT的核心，负责模型的理解、思考的过程。

输出层（Output Layer）：基于隐藏层的最终输出生成为模型的最终预测，在GPT中，该过程通常是生成下一个词元的概率分布。

在隐藏层中，最核心的两个结构分别是：

掩码多头自注意力层（Masked Multi Self Attention Layers，对应Transformer的Masked Multi-Head Attention Layers，简称MHA，也叫MSA）。

前置反馈网络层（Feed Forward Networks Layers，简称FFN，与MLP类似）。

MHA的功能是理解输入内容，它使模型能够在处理序列时捕捉到输入数据之间的依赖关系和上下文信息，类似于我们的大脑在接收到新的信息后进行理解的过程。FFN层会对MHA的输出进行进一步的非线性变换，以提取更高级别的特征，类似于我们的大脑在思考如何回应，进而基于通过训练获得的信息和知识，产生新的内容。

（四）大模型的整体处理流程

分词（Tokenization）：首先大模型会进行分词，将文本内容分割成一系列的词元（token）。

词嵌入（Embedding）：分词后的词元将被转换为高维空间中的向量表示，向量中包含了词元的语义信息。

位置编码（PE）：将词元的在序列中的位置信息，添加到词嵌入中，以告知模型每个单词在序列中的位置。

掩码多头自注意力层（MHA）：通过自注意力机制捕捉序列内部词元间的依赖关系，形成对输入内容的理解。

前馈反馈网络（FFN）：基于MHA的输出，在更高维度的空间中，从预训练过程中学习到的特征中提取新的特征。

线性层（Linear）：将FFN层的输出映射到词汇表的大小，来将特征与具体的词元关联起来，线性层的输出被称作logits。

Softmax：基于logits形成候选词元的概率分布，并基于解码策略选择具体的输出词元。

四、语言大模型介绍

大模型，也称为大型语言模型（Large Language Models，LLMs），是指那些拥有海量参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常基于深度学习技术，尤其是Transformer架构，能够处理和生成自然语言文本。大模型的参数量可以达到数十亿甚至数千亿，这使得它们能够捕捉和学习数据中的复杂模式和关系。

（1）大模型的规模和参数量是其最显著的特点之一。这些模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，使得它们能够捕捉和学习数据中的复杂模式和关系。大规模参数量不仅增强了模型的表达能力，也提高了其在多种任务上的性能。

参数量与性能关系：研究表明，随着模型参数量的增加，大模型的性能在多个任务上呈现出线性提升。例如，GPT系列模型从GPT-1的1.17亿参数发展到GPT-3的1750亿参数，其在语言理解、文本生成等任务上的能力显著增强。

计算复杂性：大模型的复杂性要求强大的计算资源支持。例如，训练一个千亿参数模型可能需要数千个GPU并行工作数周至数月。这种计算需求推动了硬件技术的发展，如NVIDIA的A100 GPU和谷歌的TPU。

（2）大模型的多任务学习和泛化能力是其核心优势之一。这些模型能够在多个领域和任务上表现出色，无需针对每个任务单独训练。

多任务学习：大模型通过在大规模数据集上预训练，学习通用的语言或视觉模式，然后通过微调适应特定任务。例如，BERT模型在预训练后，通过微调在11个NLP任务上取得了当时的最佳性能。

泛化能力：大模型的泛化能力使其能够在未见过的数据上进行准确预测。这种能力来源于模型在训练过程中接触到的海量数据和复杂特征学习。例如，ImageNet上的预训练模型能够泛化到其他视觉任务，如目标检测和图像分割。

（3）涌现能力是指大模型在达到一定规模后，展现出意料之外的新能力和特性。这些能力并非在模型设计时明确规划，而是在训练过程中自然出现的。

涌现能力的例子：GPT-3展现了惊人的文本生成和理解能力，能够完成从写作辅助到代码生成等多种任务。这种能力的提升并非简单的线性扩展，而是在模型规模达到某个阈值后突然涌现。

创新特性：大模型的涌现能力还体现在其创新特性上，如自我监督学习和持续学习。这些模型能够在没有明确标签的情况下学习数据中的模式，并且能够随着新数据的加入不断更新和优化自己的知识库。

社会影响：大模型的涌现能力和社会影响也引起了广泛的关注和讨论。这些模型在提高效率和创新的同时，也带来了潜在的风险，如数据隐私、模型偏见和伦理问题。因此，大模型的研究和应用需要在技术发展和社会影响之间寻找平衡