大语言模型综述.pdf

THECHINESEBOOKFORLARGELANGUAGEMODELS大语言模型Copyright©RUCAIBox赵鑫李军毅周昆唐天一文继荣著前言2022年底，ChatGPT震撼上线，大语言模型技术迅速“席卷”了整个社会，人工智能技术因此迎来了一次重要进展。面对大语言模型的强大性能，我们不禁要问：支撑这些模型的背后技术究竟是什么？这一问题无疑成为了众多科研人员的思考焦点。必须指出的是，大模型技术并不是一蹴而就，其发展历程中先后经历了统计语言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型等多个发展阶段，每一步的发展都凝结了众多科研工作者的心血与成果。作为大语言模型技术的重要推动者，OpenAI公司引领了本次技术变革，让我们再次回顾其针对大模型技术的研发历程。2015年，OpenAI公司正式创立，开始探索通用人工智能的技术路线。早期的OpenAI团队围绕强化学习、多模态、语言模型等几个重要方向进行了深入研究。其中，由IlyaSutskever领导的团队主要关注语言模型的研究。当谷歌2017年推出基于注意力机制的Transformer模型后，OpenAI团队迅速洞察到了其潜在的优越性，认为这种模型可能是一种大规模可扩展训练的理想架构。基于此，OpenAI团队开始构建GPT系列模型，并于2018年推出了第一代GPT模型—GPT-1，能够通过“通用文本训练-特定任务微调”的范式去解决下游任务。接下来，GPT-2和GPT-3模型通过扩大预训练数据和模型参数规模，显著提升了模型性能，并且确立了基于自然语言形式的通用任务解决路径。在GPT-3的基础上，OpenAI又通过代码训练、人类对齐、工具使用等技术对于模型性能不断升级，推出了功能强大的GPT-3.5系列模型。2022年11月，ChatGPT正式上线，能够以对话形式解决多种任务，使得用户能够通过网络API体验到语言模型的强大功能。2023年3月，OpenAI推出了标志性的GPT-4模型，将模型能力提升至全新高度，并将其扩展至拥有多模态功能的GPT-4V模型。反观GPT系列模型的发展历程，有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式：Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式；第二点是对于数据质量与数据规模的重视：不同于BERT时代的预训练语言模型，这次大语言模型的成功与数据有着更为紧密的关系，高质量数据、超大规模数据成为大语言模型的关键基础。上述的思路看似简单，但能够从早期众多的技术路线中寻找到这条路线，并且坚定地去执行这条路线，这就是OpenAI成功的关键所在。回顾OpenAI的早期论文，实际上早在GPT-2的论文中，就深入讨论了基于大规模文本预训练的通用任务学习范式，让人不禁感叹OpenAI团队的技术前瞻性。虽然这种研究模式很难复制，但是值得我们去思考、学习。OpenAI团队自GPT-3开始，就很少在公开的材料中提及相关技术细节，很多技术报告主要是介绍评测相关的内容。到目前为止，关于GPT系列模型的核心技术仍然难以完全解密。虽然有众多公司在尝试复刻GPT水平的大语言模型（如Anthropic、Google等），但是整体来说，OpenAI仍然在大模型技术上有着较大的领先性。根据SamAltman的公开采访介绍，尚未发布的GPT-5相比GPT-4将会有重要的技术进步。如果事实如此，那么GPT-5的到来将再次拉大了与当前其他大语言模型的差距，可能意味着人类向着通用人工智能又迈出了重要一步。相信有很多人都会有一个共同的疑问：为什么GPT水平的大模型难训练？关于为何GPT级别的大模型难以训练，许多人可能会首先想到算力的限制。确实，为了训练百亿级别的高水平大模型，通常需要最少百卡级别的A100/A800(80G)资源，而为了充分探索训练过程中的各种细节，往往需要有千卡级别的A100/A800(80G)资源作为支撑。而对于千亿、万亿模型来说，所需要耗费的算力资源更是极为庞大。目前，学术界面临的重大挑战是真正有充足资源去尝试预训练技术的团队少之又少，因此导致了第一手经验匮乏，难以直接开展相关研究。大模型训练涉及众多训练的细节，这些细节很多时候无法从已有科研论文中直接获取。在统计学习时代，可以针对机器学习模型进行非常充分的实证研究，例如使用栅格搜索参数的最优值、选择核函数、执行交叉验证等。通过广泛的调优实验...