大语言模型基础与实践

大语言模型基础与实践

发布日期: 2025年8月7日 作者: 杨其臻 阅读时间: 15分钟

摘要

本文介绍了大语言模型的基础知识，包括Transformer架构、BERT和GPT模型等，并通过实际代码示例展示了这些模型的应用。我们将探讨每种模型的原理、优缺点及适用场景，帮助读者快速掌握大语言模型的核心概念和实践技能。本文还包含了代码实现示例，并补充了各模型的优缺点分析，以提供更全面的理解。

引言

大语言模型（Large Language Models, LLMs）是自然语言处理领域的一个重大突破，它们能够处理和生成人类般的文本。近年来，大语言模型在聊天机器人、翻译系统和内容生成等方面取得了显著成果。

本文将介绍大语言模型的基础知识，包括：

  • Transformer架构 - LLMs的核心基础
  • BERT - 用于理解任务的双向模型
  • GPT - 用于生成任务的自回归模型

这些模型是理解更先进AI系统（如ChatGPT）的基础，掌握它们对于深入学习自然语言处理至关重要。

Transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于序列建模任务。它避免了RNN的顺序依赖问题，支持并行计算。核心组件包括编码器和解码器，每层包含多头注意力机制和前馈网络。

自注意力机制

自注意力计算公式如下：

\( \text{Attention}(Q, K, V) = \softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right) V \)

其中，Q、K、V分别是查询、键和值矩阵，\( d_k \)是键的维度。

优缺点

  • 优点：并行计算高效，捕捉长距离依赖，灵活性强。
  • 缺点：计算资源需求高，对位置信息需额外编码，训练数据依赖大。
Transformer架构图

图1: Transformer模型架构，显示了编码器和解码器的堆叠层

BERT模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练模型，通过Masked LM和Next Sentence Prediction任务学习双向上下文表示。它适用于文本分类、命名实体识别等下游任务。

预训练任务

Masked LM：随机掩盖15%的token，并预测它们。

\( L = -\sum \log P(w_i | \text{context}) \)

其中，\( w_i \)是被掩盖的词。

BERT预训练图

图2: BERT的Masked LM预训练过程示例

优缺点

  • 优点：双向上下文理解强，微调简单，性能优秀。
  • 缺点：预训练计算密集，无法生成序列，模型大小庞大。

GPT模型

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种自回归模型，通过预测下一个token的方式预训练。它适用于文本生成、问答等任务，后续版本如GPT-3引入了少样本学习。

自回归生成

生成过程：逐步预测下一个词，直到结束。

\( P(w_1, w_2, ..., w_n) = \prod_{i=1}^n P(w_i | w_1, ..., w_{i-1}) \)

其中，每个\( P(w_i | \cdot) \)由Transformer解码器计算。

优缺点

  • 优点：生成能力强，零样本/少样本学习，通用性高。
  • 缺点：单向上下文，易产生幻觉，计算成本高。
GPT生成过程图

图3: GPT的自回归文本生成示例

代码实现

下面我们使用Python和Hugging Face的Transformers库实现上述模型。首先，我们需要导入必要的库（假设已安装transformers）：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from transformers import pipeline

BERT实现

使用BERT进行掩码填充：

# 加载模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 示例文本
text = "The capital of France is [MASK]."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predictions = outputs.logits

# 获取掩码位置的预测
mask_token_index = torch.where(inputs['input_ids'] == tokenizer.mask_token_id)[1]
predicted_token_id = predictions[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
print(tokenizer.decode(predicted_token_id))  # 输出: paris

GPT实现

使用GPT-2生成文本：

# 加载模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 示例提示
prompt = "Once upon a time"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')

# 生成
outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=50, num_return_sequences=1)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Transformer管道示例

使用管道进行情感分析（基于BERT）：

# 使用管道
classifier = pipeline('sentiment-analysis')
result = classifier("I love learning about AI!")
print(result)  # 输出: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.999}]

结论

本文介绍了大语言模型的基础：Transformer架构、BERT和GPT。这些模型在NLP任务中表现出色，是现代AI系统的基石。

每种模型都有其适用场景：

  • Transformer适用于序列任务，如机器翻译
  • BERT适用于理解任务，如情感分析、问答
  • GPT适用于生成任务，如故事写作、代码生成

在实际应用中，选择合适的模型并通过微调优化性能。建议读者通过实践代码进一步实验，并探索高级主题如Llama和Mistral模型。