本文基于亞馬遜云科技推出的大語言模型與生成式AI的全家桶：Bedrock對大語言模型進(jìn)行介紹。大語言模型指的是具有數(shù)十億參數(shù)（B+）的預(yù)訓(xùn)練語言模型（例如：GPT-3, Bloom, LLaMA)。這種模型可以用于各種自然語言處理任務(wù)，如文本生成、機(jī)器翻譯和自然語言理解等。

大語言模型的這些參數(shù)是在大量文本數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的。現(xiàn)有的大語言模型主要采用 Transformer 模型架構(gòu)，并且在很大程度上擴(kuò)展了模型大小、預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和總計(jì)算量。他們可以更好地理解自然語言，并根據(jù)給定的上下文（例如 prompt）生成高質(zhì)量的文本。其中某些能力（例如上下文學(xué)習(xí)）是不可預(yù)測的，只有當(dāng)模型大小超過某個水平時才能觀察到。

今年 9 月，亞馬遜云科技正式發(fā)布 Amazon Bedrock，這是一套生成式 AI 全托管服務(wù)，包含業(yè)界領(lǐng)先的基礎(chǔ)大語言模型和構(gòu)建生成式 AI 應(yīng)用程序所需的一系列功能。Amazon Bedrock 匯聚了業(yè)內(nèi)幾乎所有領(lǐng)先的基礎(chǔ)大語言模型，面對不同應(yīng)用場景，它可以讓人們只需通過單一 API 就能用上來自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta Llama2、Stability AI 等公司的先進(jìn)大語言模型來構(gòu)建自己的應(yīng)用。

大語言模型的關(guān)鍵特征：

深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)： 大語言模型通常基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，其中包含許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)語言的結(jié)構(gòu)和規(guī)律。

預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)： 大語言模型通常通過兩個主要階段進(jìn)行訓(xùn)練。首先是預(yù)訓(xùn)練階段，其中模型在大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語言的通用模式。然后，在微調(diào)階段，模型根據(jù)特定任務(wù)或領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)更具體的需求。

自注意力機(jī)制： 大語言模型中常使用自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism），例如Transformer模型。這種機(jī)制使得模型能夠在處理輸入時對不同位置的信息分配不同的注意力權(quán)重，有助于捕捉長距離依賴關(guān)系。

生成文本： 大語言模型能夠生成自然語言文本，可以應(yīng)用于各種任務(wù)，如文章寫作、對話生成、代碼生成等。

參數(shù)數(shù)量： 大語言模型通常擁有大量的參數(shù)。例如，GPT-4的模型參數(shù)在1.8萬億左右、13萬億訓(xùn)練數(shù)據(jù)，一次訓(xùn)練成本6300萬美元等。

通用性： 預(yù)訓(xùn)練的大語言模型通常是通用的，可以用于多種自然語言處理任務(wù)，而不需要針對特定任務(wù)進(jìn)行額外的監(jiān)督訓(xùn)練。

應(yīng)用領(lǐng)域： 大語言模型在自然語言處理、對話系統(tǒng)、翻譯、摘要生成、問答系統(tǒng)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。

對于大語言模型的應(yīng)用場景，絕大多數(shù)的客戶并不需要自己從零開始來訓(xùn)練模型，不能依賴一個萬能的、單一的大語言模型來應(yīng)對各種任務(wù)，正確的做法應(yīng)該是，訪問多個模型，然后根據(jù)自己的需求和數(shù)據(jù)來定制自己的模型。這也是為什么Amazon Bedrock 被稱作是大語言模型“全家桶”。

在這數(shù)字化的風(fēng)正吹著世界每個角落的時代，大語言模型雖好，但個人開發(fā)者和企業(yè)級應(yīng)用開發(fā)、構(gòu)建和調(diào)優(yōu)自己的大語言模型是很困難的，于是，Amazon Bedrock便應(yīng)運(yùn)而生。Bedrock最重要的特色，就是讓開發(fā)者能夠輕松定制大語言模型，并構(gòu)建屬于自己的生成式AI應(yīng)用程序。

審核編輯：湯梓紅