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?，F(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(gè)水平時(shí)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?；谏疃葘W(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(gè)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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)角落的時(shí)代，大語言模型雖好，但個(gè)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