2023大语言模型LLM技术报告

LLM技术报告 大语言模型（LLM）技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注。 LLM是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。以GPT系列为代表，LLM以其在自然语言处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引擎。 LLM在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处理领域，GPT系列模型在文本生成、问答系统和对话生成等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发等方面，LLM技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨LLM技术的背景、基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 2/32 LLMTechMap 大模型 AI编程 备案上线的中国大模型 知名大模型 知名大模型应用 工具和平台 LLMOps 大模型聚合平台 开发工具 算力 插件、IDE、终端 代码生成工具 基础设施 向量数据库 数据库向量支持 大模型框架、微调(FineTuning) 大模型训练平台与工具 LLMAgent 编程语言 3/32 LLM技术背景 Transformer架构和预训练与微调策略是LLM技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。 GPT(GenerativePre-trainedTransformer)的提出标志着LLM技术的飞速发展，其预训练和微调的方法为语言任务提供了前所未有的性能，以此为基础，多模态融合的应用使得LLM更全面地处理各种信息，支持更广泛的应用领域。 图源：https://postgresml.org/docs/.gitbook/assets/ml_system.svg 4/32 LLM基础设施 向量数据库/数据库向量支持 01 为大模型提供高效的存储和检索能力 02 04 大模型框架及微调(FineTuning) 大模型框架提供基本能力和普适性，而微调则是实现特定应用和优化性能的关键环节 大模型训练平台&工具 编程语言 03 提供了在不同硬件和环境中训练大语言模型所需的基础设施和支持 以Python为代表 5/32 LLM基础设施：向量数据库/数据库向量支持 向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为LLM提供高效的存储和检索能力。通过数据向量化，实现了在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。 根据向量数据库的的实现方式,可以将向量数据库大致分为两类： 原生的向量数据库专门为存储和检索向量而设计，所管理的数据是基于对象或数据点的向量表示进行组织和索引。 包括 等均属于原生向量数据库。 除了选择专业的向量数据库，对传统数据库添加“向量支持”也是主流方案。比如 等传 统数据库均已支持向量检索。 6/32 LLM基础设施：向量数据库/数据库向量支持 自2022年ChatGPT问世以来，大模型星火初始，向量数据库不但获得了技术领域的关注，也逐渐吸引了市场和资本的注意力。近两年来，向量数据库公司迎来了一波融资潮： Pinecone：已融资 Zilliz：已融资 Weaviate：已融资 Vespa：已融资 Chroma：已融资 Qdrant：已融资 Marqo：已融资 LanceDB：已融资 …… 据西南证券研究发展中心预测，2025年向量数据库渗透率约为30%，则全球向量数据库市场规模约为99.5亿美元， 。 2023年前四个月，向量数据库公司融资额，超过了2022年的总和 （图源：https://www.cbinsights.com/research/generative-ai-infrastructure-vector-database/） 7/32 LLM基础设施：大模型框架及微调(FineTuning) 大模型框架指专门设计用于构建、训练和部署大型机器学习模型和深度学习模型的软件框架。这些框架提供了必要的工具和库，使开发者能够更容易地处理大量的数据、管理巨大的网络参数量，并有效地利用硬件资源。 微调（FineTuning）是在大模型框架基础上进行的一个关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是用较小、特定领域的数据集对模型进行后续训练，以使其更好地适应特定的任务或应用场景。这一步骤使得通用的大型模型能够在特定任务上表现出更高的精度和更好的效果。 大模型框架提供了LLM的基本能力和普适性，而微调则是实现特定应用和优化性能的关键环节。两者相结合，使得LLM在广泛的应用场景中都能发挥出色的性能。 8/32 LLM基础设施：大模型框架及微调(FineTuning) 大模型框架有哪些特点： ：大模型开发框架通过提供高层次的API简化了复杂模型的构建过程。这些API抽象掉了许多底层细节，使开发者能够专注于模型的设计和训练策略。 ：这些框架经过优化，以充分利用GPU、TPU等高性能计算硬件，以加速模型的训练和推理过程。 ：为了处理大型数据集和大规模参数网络，这些框架通常设计得易于水平扩展，支持在多个处理器或多个服务器上并行处理。 ：它们提供工具来有效地加载、处理和迭代大型数据集，这对于训练大型模型尤为重要。 国产深度学习框架OneFlow架构 （图源：https://www.oneflow.org/a/chanpin/oneflow/） 9/32 LLM基础设施：大模型框架及微调(FineTuning) 想要微调一个模型，一般包含以下关键步骤： 1.选择预训练模型：选取一个已经在大量数据上进行过预训练的模型作为起点； 2.准备任务特定数据：收集与目标任务直接相关的数据集，这些数据将用于微调模型； 3.微调训练：在任务特定数据上训练预训练的模型，调整模型参数以适应特定任务； 4.评估：在验证集上评估模型性能，确保模型对新数据有良好的泛化能力； 5.部署：将性能经验证的模型部署到实际应用中去。 微调的过程也是分类模型训练的过程 (图源：https://medium.com/mlearning-ai/what-is-a-fine-tuned-llm-67bf0b5df081) 10/32 userid:414195,docid:150250,date:2023-12-31,sgpjbg.com LLM基础设施：大模型训练平台与工具 大模型训练平台和工具提供了强大且灵活的基础设施，使得开发和训练复杂的语言模型变得可行且高效。 这些工具提供了先进的算法、预训练模型和优化技术，极大地简化了模型开发过程，加速了实验周期，并使得模型能够更好地适应各种不同的应用场景。此外，它们还促进了学术界和工业界之间的合作与知识共享，推动了自然语言处理技术的快速发展和广泛应用。 相比前边的大模型框架和微调，一言以蔽之： 、 11/32 LLM基础设施：大模型训练平台与工具 大模型训练平台与工具根据其性质不同，可分为以下几类： 这些平台提供了从模型开发到部署的综合解决方案，包括计算资源、数据存储、模型训练和部署服务。它们通常提供易于使用的界面，支持快速迭代和大规模部署。AmazonSageMaker、GoogleCloudAIPlatform和MicrosoftAzureMachineLearning都是提供端到端机器学习服务的云平台。 这些工具和库专门为加速机器学习模型的训练和推理而设计，通常利用GPU或TPU等硬件。这类工具可以显著提高训练和推理的速度，使得处理大规模数据集和复杂模型变得可行。NVIDIACUDA和GoogleCloudTPU均是此类工具。 这类工具通常由开源社区支持和维护，提供了灵活、可扩展的工具和库来构建和训练大型机器学习模型，如TensorFlow和PyTorch和 HuggingFaceTransformers等。 TensorFlow架构图 (图源：https://www.geeksforgeeks.org/architecture-of-tensorflow/) 12/32 LLM基础设施：编程语言 LLM的训练和应用通常使用多种编程语言，取决于任务的需求和团队的偏好。 。它的广泛使用得 益于其简洁的语法、强大的库支持（如 ）和深度学习框架（如）。 此外，，C++有时 用于优化计算密集型任务，而Java在企业环境中处理模型部署和系统集成方面常见。JavaScript适用于Web环境的LLM应用。 13/32 LLM基础设施：编程语言 2023年是大语言模型(LLM)之年，Python作为人工智能领域使用度最高的编程语言，在2023年到底有多火？ 从各种开发者报告、编程语言榜单来看。只要出现有关编程语言流行度的排名，，而Java、C/C++等同样在LLM开发中发挥关键作用的语言紧随其后。 14/32 LLM基础设施：编程语言 2023年9月面向大众开放 创业公司ModularAI开 发 支持与任意代码 性能是Python的倍 结合了Python的易用性以及C语言的   Mojo�与其他语言性能对比 （图源：https://www.modular.com/max/mojo） 15/32 大模型应用现状 GitHubCopilot 2022年底大模型应用ChatGPT发布后，点燃了世界范围内对于大模型技术及其应用的关注和热情。2023年，国内外各大厂商均投身于大模型的浪潮当中，涌现了诸多知名的大模型及应用，它们结合了文本、图片、视频、音频多种介质，在文本生成、图片生成、AI编程等方向均有出色的表现。 16/32 讯飞星火 大模型应用现状：知名大模型 在全球范围内，已经发布了多款知名大模型，这些大模型在各个领域都取得了突破性的进展。 处理文本数据的GPT-4，能同时处理和理解多种类型数据的多模态模型DALL-E3，以及开源大模型的代表Lllama2都在短时间内获得了大量关注和用户，构成了大模型领域的「第一梯队」。 17/32 大模型应用现状：首批备案上线的中国大模型 8月31日，百度、字节、商汤、中科院旗下紫东太初、百川智能、智谱华章等8家企业/机构的大模型产品首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，可正式上线面向公众提供服务。 具体包括：百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱AI（GLM大模型）、中科院 （紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型）、商汤（日日新大模型）、MiniMax （ABAB大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）、腾讯（混元大模型，9月15日通过）。 18/32 大模型应用现状：知名大模型应用 LLM已经在多种应用场景中得到了应用，包括文本生成、机器翻译、问答、自然语言推理等。 以为代表的文本生成应用，为代表的图片生成应用，以为代表的AI编程应用，以为代表的数字人生成应用，在推出后都获得了大量用户的青睐。 《自然》2023年度十大人物中，ChatGPT破例成为第11人 （图源：https://www.nature.com/articles/d41586-023-03930-6） 19/32 大模型应用现状：知名大模型应用 20/32 AI编程 生成式AI正经历前所未有的快速普及，而开发者们正积极将AI作为自己的生产力工具，随着众多AI编程工具的普及，开发者们使用AI辅助工作已经逐渐司空见惯。 分析公司O’Reilly日前发布一份 《2023GenerativeAIintheEnterprise》报告，报告中指出， 。 图源：https://www.oreilly.com/radar/generative-ai-in-the-ente