如今，大语言模型以及其支持的应用程序（例如ChatGPT）已经成为了新闻和社交媒体中最热的话题，而它具体都有什么功能？有哪些应用程序是根据LLM进行的？本文介绍了大语言模型LLM是什么，七个主要功能，相应的应用程序，并会讨论大语言模型的挑战和解决方案。
什么是大语言模型？
大语言模型是一款能够很好地理解语言并利用这种理解来采取特定行动的软件。它最常见的应用是生成内容、查找信息、问答、以及帮助组织数据。大语言模型主要针对的是人类语言，同时，也包括代码等不同机器语言，甚至已经开始涵盖DNA等基因语言。
为了让LLM可以更好的服务，很多应用程序采用问答形式，即用户提供一个或多个prompt，输入给LLM，LLM即可根据prompt内容返回特定信息给客户。Prompt可以是问题、说明、描述、或其他文本序列。
为了更好的理解LLM，让我们来结构大语言模型（Large Language Model）的名称：
- Large 大：意味着大语言模型接受了巨大量的数据集的训练。例如，生成式预训练Transformer版本3（GPT-3）的训练数据集包括超过1750亿个参数以及45TB的文本数据集。
- Language 语言：意味着LLM主要以语言为基础进行操作。
- Model 模型：意味着LLM用于在数据中查找信息或根据信息进行预测。
现在，很多大语言模型的应用程序已经上市，例如ChatGPT 和DALL-E。另外，还有很多的LLM应用程序，它们有的是开源的，有的不予分享；有的是通过API使用的服务，还有一些需要您下载并加载到特定软件中使用。
下面，让我们了解一下LLM的主要功能。
大语言模型的七大主要功能
生成 Generative
LLM最常见的功能之一是根据用户的一个或多个prompts生成内容。主要目标是提高知识工作者的效率，或者替代一些初级人工工作，比如对话式人工智能，聊天机器人，创建营销内容，代码助手等。
相关应用：GPT-3 （和ChatGPT）、LaMDA、Character.ai、 Megatron-Turing NLG – 文本生成尤其适用于与人类对话以及文案、翻译和其他任务；DALL-E、稳定扩散、MidJourney – 基于文本描述生成图像；Anthropic.ai – 专注于通过聊天机器人和其他LLM支持的工具优化销售流程。
总结 Summarization
随着数据量持续爆炸式增长，特别是随着计算机系统本身生成越来越多的内容，拥有良好的摘要变得越来越重要，以便我们人类能够理解所有这些文章、播客、视频和财报电话会议。值得庆幸的是，LLM也可以做到这一点。
其中一种形式是抽象摘要，即生成新颖的文本来表示较长内容中包含的信息。另一种是提取摘要，即根据提示检索到的相关事实被提取并总结为简洁的响应/答案。
相关应用：Assembly AI – 提供音频和视频的转录和摘要；CohereGenerate——基于LLM的产品，可以解释文本并将长段落提炼为主要的几点。
改写 Rewrite
使用LLM将文本从一种形式转换为另一种形式是很常见的大语言模型用途——毕竟这些都是基于Transformer的功能。这样做可以纠正拼写/语法错误或编辑内容。翻译也可以被视为重写的一种形式。
相关应用：Grammarly – 语法错误纠正工具；Google 翻译 – 翻译 100 多种语言。
搜索 Search
传统的搜索类产品通常使用的是基于关键词的算法，有的也采用知识图谱或页面排名风格的方法，来提供用户需求的内容。
这些技术正在逐渐被大语言模型技术替代，例如“神经搜索（neural search）”。它可以更深入地理解语言并找到相关的结果。由于人们现在更常使用长词、短句、明确的问题等多种方式进行搜索，LLM技术在搜索功能中就显得格外重要。
不仅是进行关键词搜索方面需要大语言模型，很多隐性的搜索功能也才逐渐采用LLM来进行更加精准的推荐，如客服机器人，功能推荐，等。
相关应用：Vectara – 由LLM支持的搜索平台，可以根据搜索词/句的意图和含义匹配结果；Neeva – 搜索引擎通过从互联网抓取的数据提供无广告结果
回答问题 Question Answering
回答问题可以被视作是搜索和总结的组合：首先理解用户的询问意图，搜索相关数据，并进行总结，给出一个单一的答案。
LLM的这种Daisy-chaining，即一个模型的输出作为另一个模型的输入，是一种常见的设计，开发者会考虑到不同模型的组合性，并为更多应用创造可能性。
问答功能可以改善客户服务和客户支持结果，帮助总结工作内容，或使销售团队更加高效。
相关应用：Google 搜索、Bing 搜索 – 这两个搜索都会定期尝试在搜索结果列表的顶部提供汇总答案；Contriever – 来自 Facebook Research 的LLM，接受过信息检索和问题解答的训练
聚类 Clustering
聚类是根据文档的内容特征进行分类的功能。该功能不需要客观设定具体分类，LLM会根据内容的特性和理解进行聚类，有助于帮助人们快速理解内容。尤其对于大量数据的预处理、分析方面，会有很大助益。
相关应用：Cohere Embed、Azure Embeddings Models、OpenAI Embeddings Models –这些模型可生成文本嵌入，可用作定制聚类应用程序的基础。
分类 Classification
分类可以将大量数据根据已有的分类系统进行分发，和聚类不同的是聚类不需要预设的分类。分类的用例包括意图分类、情绪检测和危险行为识别。
相关应用：Azure Embeddings Models、OpenAI Embeddings Models – 这些模型可生成文本嵌入，可用作定制分类系统的基础。
大语言模型的主要挑战
尽管大语言模型可以做到的事情非常惊人，可以为我们带来许多便利，但是现在还处于早期阶段。即便是现在最流行的大语言模型应用，也会遇到多种多样的问题，远不到值得人们百分百信任的程度。
幻觉（Hallucination）
大语言模型属于生成式AI的一种，因此也会面临幻觉问题：即它们会在答案中给出一些看似合理的错误内容。这是因为很多人会在问答中恶意加入错误的内容，对大语言模型进行引导，在每一个对话中学习的模型就会因此“相信”一些错误的事实。
LLM创建成本
由于LLM使用的参数、数据集和计算量都非常庞大，训练和使用它们所需要的的成本通常非常高昂：特别是在大规模、低延迟和高并发的情况下。
基于LLM的应用的成本
现在市场上出现了很多使用一个或多个LLM的POC连接在一起创建的应用。但是低延迟、可扩展、且经济高效的生产级应用寥寥无几。同时，由于机器学习的高级人才稀缺，训练和维护的数据集和算力成本较高，自行开发一个大模型应用的成本和风险极为高昂。因此，购买现成的LLM解决方案，或者委托专业团队进行定制开发，成为了大多数企业的选择。
通用模型太通用
现在开源的大语言模型，常有“太过通用”的问题：对于具体行业和用例的内容和信息，其理解、提取、总结能力堪忧。同时，针对中文的开源模型更少，因此对于中国的企业而言，LLM定制是创建相关应用的必要道路。
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