LLM 实际上是如何运作的？

LLM 为 ChatGPT、Grok 和 Claude 等 AI 应用程序提供支持，以生成类似人类的文本并协助完成复杂的任务。

以下是其工作原理的简单易懂的分解：

步骤1）从海量文本数据中学习

LLM 在庞大的数据集（书籍、网站和代码）上进行训练，以识别单词之间的模式和关系。这些文本被清理并分解成标记（机器可以处理的小块）。

步骤2）训练模型

LLM 使用 transformers（一种深度学习技术）来分析单词之间的上下文关系。它们通过梯度下降调整内部设置（权重），从而随着时间的推移不断改进，梯度下降是一种可以最大程度减少错误的反复试验过程。

步骤 3）针对特殊任务进行微调

训练后，LLM 会针对特定应用（如编码或客户支持）进行微调。这是通过监督学习、人工反馈强化学习 (RLHF) 或低秩自适应 (LoRA) 来实现的，以提高准确性。

步骤 4）生成响应

当您输入提示时，LLM 会处理您的输入，预测最有可能的下一个标记，并生成响应。为了提高准确性和相关性，一些模型使用检索增强生成 (RAG) - 在生成响应之前搜索外部知识源（如数据库或文档）以提供更多事实答案。然后，LLM 应用诸如束搜索和核采样之类的解码策略来优化最终输出。

步骤5）过滤和优化

在部署之前，LLM 会经过安全筛选，以消除偏见和有害内容。它们还使用量化和修剪等技术进行优化，使其能够高效地用于基于云和设备上的 AI。

有哪些挑战？

LLM 面临幻觉（错误输出）、偏差和高计算成本等问题。工程师使用 RAG、推测解码、混合云端部署和其他解决方案对其进行优化。

LLM 并不是魔术——它们是用不断发展的技术构建的模式识别机器。

您最喜欢的 LLM 应用程序是什么？

~~

感谢我们的合作伙伴 Kickresume，他们向我们的社区免费提供我们的内容。

您确定您的简历通过了 ATS 扫描吗？使用 Kickresume 的 AI ATS 简历检查器进行检查。

一探究竟：