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TL;DR: 大型语言模型本质上是两个文件（参数文件+运行代码），通过预测下一个词来压缩互联网文本，训练成本高昂但推理相对廉价，且目前我们并不完全理解其内部工作机制。

什么是大型语言模型？

大型语言模型就是两个文件。以 Meta 发布的 Llama 2 70B 为例，该模型有 700 亿参数，是 Llama 系列的顶级开源权重模型。Meta 将权重、架构和论文全部公开，任何人都可以自由使用。这与 ChatGPT 等闭源模型不同，那些模型你只能通过网页界面访问，无法真正拿到模型本身。

在你的文件系统中，这两个文件分别是：

• 参数文件：包含神经网络的所有权重或参数。因为模型有 700 亿参数，每个参数占用 2 字节（16 位浮点数），所以文件大小为 140 GB。
• 运行文件：实现神经网络的代码，可以用 C、Python 或其他语言编写。用 C 写只需要约 500 行，无其他依赖。编译后生成可执行文件，指向参数文件，就能直接与模型对话。例如输入“写一首关于 Scale AI 公司的诗”，模型就会生成文本。

把这两个文件放到 MacBook 上就是一套完整的包，不需要联网或其他东西。但 70B 参数的推理速度比 7B 慢大约 10 倍。

参数从何而来？训练 vs. 推理

推理（在你的 MacBook 上运行模型）相对简单，但获得参数的过程——训练——极其复杂。训练本质上是对很大一部分互联网数据进行“有损压缩”。以 Llama 2 70B 为例，从 Meta 发表的论文中我们了解到：

• 需要约 10 TB 的文本数据（来自网络抓取）。
• 需要约 6000 个 GPU，运行约 12 天。
• 花费约 200 万美元。
• 输出 140 GB 的参数（相当于 100 倍压缩比，但这是有损压缩）。

和传统压缩包不同，这里不是精确复制，而是从训练文本中提取整体“印象”。按今天标准，这些数字对最先进的模型已算“小菜一碟”。ChatGPT、Claude、Bard 等模型使用的顶尖神经网络，这些数字要乘以 10 甚至更多。现在的训练运行花费数千万甚至数亿美元。

神经网络在做什么？

这个神经网络的核心任务就是预测序列中的下一个词。例如输入“The cat sat on a”，经过网络中分散的 700 亿参数处理后，输出“mat”的概率为 97%。数学上可以证明预测和压缩之间有紧密关系，所以训练模型类似压缩互联网。

下一个词预测看似简单，实则非常强大。它迫使网络在参数内部学习大量关于世界的知识。比如维基百科上关于 Ruth Handler 的页面，模型要预测下一个词，就必须学习她的出生去世时间、她的身份和贡献等。所有这些知识都被压缩到了权重里。

模型如何使用？推理过程

训练完成后，推理就是不断生成下一个词然后迭代：从模型采样一个词，喂回去得到下一个词，再继续。这样网络就会“梦想”出互联网文档。例如：

• 左边看起来像 Java 代码。
• 中间看起来像亚马逊产品页面（标题、作者、ISBN 号等，全是编造的，比如 ISBN 号很可能不存在）。
• 右边看起来像维基百科文章（比如关于“黑鼻鱼”的内容大致正确，但并非逐字取自训练集）。

这本质上是有损压缩的“幻觉”。模型记住了整体知识，生成正确形式，但你不能 100% 确定它是否正确。有些是记忆，有些不是，你无法确切区分。

Transformer 架构与不可解释性

如果放大这个“玩具图”，你会看到所谓的 Transformer 神经网络架构。我们完全理解架构中各阶段的数学运算，也知道如何优化参数来提高预测能力。但我们并不真正知道那 700 亿参数具体在做什么。我们可以测量到改进，却不知道它们如何协作完成任务。我们有高层次模型去想象网络可能在做的事，但即使这个“知识库”也非常奇怪、不完美。

一个病毒式传播的例子是“反转诅咒”：问 GPT-4“汤姆·克鲁斯的母亲是谁”，它回答“玛丽·李·法伊弗”（正确）。但问“玛丽·李·法伊弗的儿子是谁”，它就不知道了。知识似乎是单维度的，不能像传统数据库那样从各个方向访问。我们从根本上并不真正理解原因，只能测量它是否有效以及概率如何。

所以，大型语言模型大多是难以理解的产物。它们不像汽车那样我们大致了解所有部件。它们来自一个漫长的优化过程，目前我们可以做“可解释性”研究，但远不能完全解释。大多时候我们只把它们当作经验产物：给输入，测输出，观察行为，这需要相应复杂的评估。

进入微调阶段：从文档生成器到助手

以上讨论的都是预训练阶段——模型就是一个互联网文档生成器。下一步是微调，这是我们获得所谓“助手模型”的地方。因为我们并不只是想要一个文档生成器，它对很多任务没有用。我们想要——（注：此处转录截断，后续内容未提供。）

Source: https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g