一文講透 AI Agent 與 AI Workflow 的區別和深度解析：從自動化到智能化的演進
Transformer模型精巧地結合了編碼器和解碼器兩大部分，每一部分均由若干相同構造的“層”堆疊而成。這些層巧妙地將自注意力子層與線性前饋神經網絡子層結合在一起。自注意力子層巧妙地運用點積注意力機制，為每個位置的輸入序列編織獨特的表示，而線性前饋神經網絡子層則汲取自注意力層的智慧，產出富含信息的輸出表示。值得一提的是，編碼器和解碼器各自裝備了一個位置編碼層，專門捕捉輸入序列中的位置脈絡。
Transformer模型的修煉之道依賴于反向傳播算法和優化算法，如隨機梯度下降。在修煉過程中，它細致地計算損失函數對權重的梯度，并運用優化算法微調這些權重，以追求損失函數的最小化。為了加速修煉進度和提高模型的通用能力，修煉者們還常常采納正則化技術、集成學習等策略。
Transformer模型在自然語言處理領域的應用可謂廣泛，涵蓋機器翻譯、文本分類、文本生成等諸多方面。此外，Transformer模型還在圖像識別、語音識別等領域大放異彩。
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嚴格意義上講，GPT 可能不算是一個模型，更像是一種預訓練范式，它本身模型架構是基于Transformer，再通過海量的大數據下進行預訓練 ，使模型能夠學習到數據的通用特征。這種技術廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理等領域，并為后續的特定任務提供了強大的基礎。
大模型預訓練技術的核心原理在于通過大規模數據的預訓練來提取豐富的語言知識和語義信息。在預訓練階段，模型利用自注意力機制捕捉文本中的上下文信息，并通過學習大量的文本數據，逐漸理解語言的規律和結構。這種學習方式是自監督的，模型能夠自我優化和改進，從而提高其對文本的理解能力。在微調階段，模型會根據具體任務的需求進行有針對性的調整。通過有監督學習的方式，模型在特定數據集上進行訓練，以優化其在該任務上的性能。這種微調過程使得模型能夠更好地適應不同任務的需求，并提高其在實際應用中的效果。
大模型的預訓練技術的訓練過程主要分為以下幾個步驟：
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人類反饋的強化學習）RLHF是一種結合了強化學習和人類反饋的調優方法，旨在提高大模型在特定任務上的性能和可靠性。
RLHF的原理在于將強化學習與人類反饋相結合，通過人類的判斷作為獎勵信號來引導模型的行為。傳統的強化學習依賴于環境提供的獎勵信號來進行決策，而RLHF則利用人類對于模型輸出的反饋作為獎勵信號，使模型能夠學習到更符合人類價值觀的行為。在RLHF中，人類反饋的作用至關重要。通過人類對模型輸出的評價、標注或排序等方式，可以為模型提供關于其行為的直接反饋。這種反饋可以告訴模型哪些行為是受到人類認可的，哪些行為是需要改進的，從而幫助模型優化其決策過程。
RLHF的訓練過程通常包括以下幾個關鍵步驟：
RLHF在大模型技術中發揮著重要作用，具體體現在以下幾個方面：
大模型的模型壓縮技術通過去除冗余、降低精度和知識遷移等手段，實現了模型大小的減小和性能的優化。在實際應用中具有顯著的作用：
模型壓縮的主要目標是在保持模型性能的同時降低模型大小，以滿足計算設備的限制和提高模型的部署速度。其核心技術包括權重裁剪、量化和知識蒸餾等。
通過去除模型中不重要的權重來減小模型大小。這些不重要的權重對模型的性能貢獻較小，通過裁剪可以降低模型的冗余度。
將模型中的參數從浮點數轉換為定點數或低精度浮點數，減小模型的體積。由于定點數和低精度浮點數占用的空間更小，因此可以有效降低模型的存儲和計算需求。
通過訓練一個小模型來模擬大模型的性能。大模型作為教師模型，提供軟標簽或輸出分布給小模型（學生模型）學習，使學生模型能夠在保持性能的同時，擁有更小的模型大小。
大模型的多模態融合技術通過結合不同模態的數據，增強了模型的感知和理解能力，提升了性能和應用范圍。多模態融合技術在實際應用中發揮著重要作用：
多模態融合技術旨在結合來自不同模態（如文本、圖像、音頻等）的數據，以提供更全面、準確的信息。其原理在于，不同模態的數據往往包含互補的信息，通過將這些信息融合，可以增強模型的感知和理解能力。在融合過程中，關鍵技術包括數據預處理、特征提取和融合算法。首先，需要對不同模態的數據進行預處理，包括清洗、標注和對齊等操作，以確保數據的質量和一致性。然后，利用特征提取技術，如卷積神經網絡（CNN）用于圖像特征提取，循環神經網絡（RNN）用于文本特征提取等，從各個模態的數據中提取關鍵信息。最后，通過融合算法將這些特征進行融合，以生成更全面的表示。
說到底，“鈔能力”才是大模型的核心！大模型需要很多資源，會耗費大量的算力、人力、電力。首先，大模型的訓練需要高性能計算機集群的支持，這些計算機集群需要配備大量的CPU、GPU或TPU等處理器，以進行大規模的并行計算。而這樣的計算資源往往是非常昂貴的，需要大量的資金投入。同時，大模型的訓練時間也非常長，可能需要數周甚至數月的時間，這也需要足夠的算力支持。因此，沒有足夠的財力支持，很難承擔這樣大規模的算力需求。其次，大模型的訓練需要大量的數據科學家、工程師和研究人員，他們需要對算法、模型、數據等方面有深入的了解和熟練的技能。而這些專業人才往往也是高薪聘請的，需要大量的人力成本。同時，大模型的研發還需要團隊之間的緊密合作和高效溝通，這也需要人力資源的支持。最后，高性能計算機集群需要消耗大量的電力，而電力的成本也是不可忽視的。尤其是在大規模訓練中，電力成本可能會占據相當一部分的訓練成本。因此，沒有足夠的財力支持，也很難承擔這樣大規模的電力消耗。總之，基于規模定律的Transformer等技術為我們開啟的大模型時代，但同樣重要的是，Money決定了大模型能走多遠！沒有足夠的財力支持，很難承擔大模型訓練所需的算力、人力和電力等方面的資源需求。
原文轉載自：https://mp.weixin.qq.com/s/wUjsl9WsJMJUVgJfXV7Kqw
