探索大模型背后奥秘，解读其基本原理，开启智能新时代。
大模型的基本原理:
大模型，也就是我们经常遇见的大语言模型，简称LLM。可以通过三个核心概念来阐述，1:基于GPT的预训练框架、2:Transformer的深度学习架构，3:以及将文本转化为语义向量的映射技术。
1 GPT:
GPT，全称是Generative Pre-trained Transformer，是一个先进的自然语言处理模型，由OpenAI在2018年推出。以下是对GPT每个字母含义的通俗解释：
G，即“Generative”，表示GPT模型具有生成文本的能力。它可以根据输入的文本或提示，生成自然、流畅的文本内容，展现出强大的语言生成能力。
P，即“Pre-trained”，指的是在对模型进行特定任务微调之前，先对其进行大量文本数据集的预训练。这使得GPT模型能够学习到丰富的语言知识和上下文信息，为 后续的特定任务提供更好的基础。
T，即“Transformer”，是GPT模型所用的基本架构。Transformer模型通过自注意力机制，能够识别文本中的语法和上下文，从而生成更自然和流畅的文本。GPT模型基于Transformer架构，通过多层的神经网络结构，实现了对语言的深入理解与生成。
总的来说，GPT模型通过生成式的预训练方式和Transformer架构，展现出了强大的自然语言处理能力，为自然语言处理领域的发展带来了新的突破。无论是在文本生成、语言理解还是对话系统等方面，GPT模型都展现出了广泛的应用前景。
2 Transformer
Transformer，源自2017年Google发布的论文《Attention is All You Need》中提出Transformer架构。若是你想深入了解Transformer架构的原理，建议你精读这篇论文。
2.1 Tranformer架构主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）
编码器，用于对输入的文本进行理解，把文本编码到包含词意、语序、权重（词重要度）的语义空间；
解码器，用于生成文本，即将编码器输出的语义空间的内容解码为文本（生成文本）
2.2 Transformer的核心机制：Self-Attention(自注意力机制)
注意力机制，用于找到一句话中重要的字/词，类似人阅读一句话，会判断这句话的重点。注意力机制这个逻辑，可以进一步拓展到多模态（图片、音频和视频）。简而言之，就是展现出一种【找重点】的能力。
自注意力机制，是指一句话通过词的彼此对比来找重点。
多头注意理解机制，找多个重点。类似我们人类看待问题的时候，建议从多个角度看待问题，以更全面地认知和理解。同样，多头注意力机制，也有这种类似，从多个角度找重点。
3 文本映射到语义空间
文本映射到语义空间需要两步处理：
1）Tokenizer（分词器）
2）Embedding（嵌入）
3.1 Tokenizer
GPT使用BPE（Byte Pair Encoding）作为分词器，它的原理是将字、词拆成一个个字节，统计训练中的“字节对”出现的频次，选择出现频次最高的“字符对”，合并为一个新的符号，并基于新的符号再出统计频次再进行一轮新的合并，最大达成目标大小。而这些符合的集合我们称之为词汇表，字符我们称之为token。
说明：token与我们理解的字/词并不一定有逻辑意义上的对应关系，有的时候可能是一个单词,有的时候可能是一个字，也有可能出现1/3或2/3个汉字的情况（因为一个汉字在unicode编码中是占3个字节的）。
3.2 Embedding
Embedding的一种常见实现方式是Word2Vec。
Word2Vec就是将词映射到多维空间里，词跟词之间的距离代表词跟词之间的语义相似度，所以这个多维空间又叫语义空间。
怎么理解多维空间？
同一个词在不同场景下的语义是不同的，比如“King”在性别维度表示男性，在权利维度表示国王。
所以，多维空间j就是描述一个词在不同维度（场景）下的语义。
维度越多表示词的语义越精细，Word2Vec最初的标准是300维，GPT-3为2048维。
向量之间的语义是可以计算的。
补充：3大模型选型和对比分析
上面3大模型，Bert和T5都是Google提出来，为什么当下OPenAI反而逆袭了Google？
GPT-3.5表现出现跨越式提升，OPenAI做了什么？Fine-Tune。
4、总结
综上所述，大语言模型的基本原理是通过Transformer结构处理文本数据，利用GPT等预训练方法学习语言知识，并将文本映射到语义空间中，以实现复杂的自然语言处理任务。
