前言

為何寫作本書

自人類在20世紀(jì)40年代發(fā)明第一臺(tái)計(jì)算機(jī)以來，計(jì)算機(jī)科學(xué)一直在高速發(fā)展。在過去的幾十年里，計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度和存儲(chǔ)容量都大幅提高，促進(jìn)了人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，自然語言處理迅速崛起為人工智能領(lǐng)域的核心研究方向。在這個(gè)過程中，大語言模型（Large Language Model，LLM，本書簡稱為“大模型”）應(yīng)運(yùn)而生，成為自然語言處理領(lǐng)域近年來的一個(gè)重要成果。2022年11月30日，OpenAI推出新一代大模型ChatGPT，它表現(xiàn)出了令人驚艷的對(duì)話效果，回復(fù)有條理、有邏輯且多輪對(duì)話效果出色，引起了人們的廣泛關(guān)注。

ChatGPT的出圈引發(fā)了許多人對(duì)它和大模型工作原理的好奇。有人誤以為ChatGPT的工作方式類似于搜索引擎，背后有一個(gè)存儲(chǔ)海量文本的“數(shù)據(jù)庫”，ChatGPT通過在庫中檢索相關(guān)內(nèi)容與用戶進(jìn)行交互。事實(shí)上并非如此，ChatGPT更像是一個(gè)讀過海量書籍的智者，在讀懂了所有內(nèi)容之后，再將這些內(nèi)容按照人們期望的方式進(jìn)行回復(fù)。鑒于大家認(rèn)識(shí)上的誤區(qū)，為了幫助大家深入了解ChatGPT是什么，它是如何工作的，又將如何改變我們的生活，筆者萌生了寫作本書的想法。

本書主要內(nèi)容

本書共10章，從邏輯上分為四部分：

第一部分（第1～4章）由語言模型的基本概念入手，介紹了大模型的基礎(chǔ)構(gòu)件、技術(shù)發(fā)展的脈絡(luò)及范式，以及模型對(duì)齊的方法。ChatGPT是一個(gè)大模型，而大模型首先是一個(gè)語言模型，語言模型是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的自然語言處理模型，它可以學(xué)習(xí)語言的概率分布，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)語言的理解和生成。大模型是一種新的技術(shù)范式，相較于傳統(tǒng)語言模型，它不僅 “大”，而且可以理解人類的意圖，并完成相應(yīng)的指令與任務(wù)，也就是所謂的“對(duì)齊”與“指令跟隨”。經(jīng)過精心的訓(xùn)練，大模型甚至可以完成推理、規(guī)劃和具有創(chuàng)造性的復(fù)雜任務(wù)。

第二部分（第5章和第6章）詳細(xì)介紹了大模型的評(píng)測(cè)與分布式訓(xùn)練的基本原理。大模型的訓(xùn)練離不開算法、數(shù)據(jù)和算力的支撐，是一項(xiàng)需要大量投入的系統(tǒng)性工程。首先，研究者需要設(shè)計(jì)精巧的算法使得模型可以有效處理海量的數(shù)據(jù)，從而解決語言的復(fù)雜性和上下文相關(guān)性等挑戰(zhàn)。其次，數(shù)據(jù)也是訓(xùn)練大模型的關(guān)鍵因素，這意味著我們需要收集、清洗和標(biāo)注大規(guī)模語料庫，以獲得足夠的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。最后，隨著數(shù)據(jù)和模型規(guī)模的擴(kuò)大，訓(xùn)練模型所需要的算力和硬件資源也隨之不斷增加。得益于分布式訓(xùn)練和并行計(jì)算優(yōu)化，大模型的訓(xùn)練變得可行。

第三部分（第7～9章）著重介紹了大模型在垂直場(chǎng)景的應(yīng)用、知識(shí)融合與工具使用的方法及大模型優(yōu)化的高級(jí)話題。大模型具有廣泛的應(yīng)用前景，相較于傳統(tǒng)語言模型，大模型的適用場(chǎng)景更多，性能也更出色。它既可以作為客服助手，扮演各種角色與用戶進(jìn)行交互并完成任務(wù)，又可以用于人工智能生成，協(xié)助用戶撰寫文章或報(bào)告，還可以用于翻譯任務(wù)，理解源語言的內(nèi)容并生成目標(biāo)語言翻譯結(jié)果。此外，它還可以作為生產(chǎn)力工具編寫代碼，大幅提升程序員的編碼效率。隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，這些應(yīng)用的上限也在不斷取得突破，同時(shí)有更多創(chuàng)新型應(yīng)用不斷涌現(xiàn)。

第四部分（第10章）展望了大模型未來的發(fā)展方向和挑戰(zhàn)。盡管大模型在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能，但也存在一些局限性。例如，大模型在生成輸出時(shí)常常會(huì)編造一些事實(shí)，即使這類錯(cuò)誤屬于罕見情況，也對(duì)回答的可信度和可靠性造成了嚴(yán)重影響。此外，安全性問題也備受關(guān)注。若大模型被不當(dāng)使用，可能成為虛假新聞或釣魚郵件的源頭，甚至成為不法分子進(jìn)行違法犯罪活動(dòng)的“幫兇”。

全書力求系統(tǒng)和完備，在使各章內(nèi)容逐步遞進(jìn)的同時(shí)，也兼顧了各章內(nèi)容的獨(dú)立性。讀者可根據(jù)需求按章順序?qū)W習(xí)或選擇特定內(nèi)容深入研究。希望本書能夠幫助讀者深入了解大模型相關(guān)知識(shí)，同時(shí)能夠促進(jìn)大模型技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

本書讀者對(duì)象

·計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自然語言處理等領(lǐng)域的專業(yè)人士和學(xué)者。

·對(duì)大模型感興趣的普通讀者。

資源和勘誤

限于作者水平，書中難免存在疏漏或不足之處，歡迎讀者批評(píng)指正。讀者可通過電子郵件llmbookfeedback@gmail.com聯(lián)系我們，期待收到讀者的寶貴意見和建議。

蘇之陽　　

2024年5月