掌握大语言模型的10个核心术语：AI新时代的基础知识全解

引言

近年来，大语言模型彻底革新了整个人工智能领域，标志着AI历史新时代的到来。这类模型通常被称为LLMs（Large Language Models），它们改变了我们与机器交流的方式，无论是检索信息、提问，还是生成各种人类语言内容。

随着LLMs进一步渗透到我们的日常生活和专业工作中，理解其相关的概念和基础知识——无论是架构层面，还是实际应用方面——变得至关重要。

本文将带你了解10个关键的大语言模型术语，助你深入理解这些强大的AI系统。

1. Transformer架构

定义：Transformer是大语言模型的基石。它是一种极为深度的神经网络架构，由多种组件和层组成，如位置前馈网络（position-wise feed-forward networks）和自注意力机制（self-attention），共同实现了高效的并行处理和对输入序列的上下文感知表示。

关键意义：得益于Transformer架构，AI能够以前所未有的水平理解复杂的语言输入并生成语言输出，突破了以往自然语言处理技术的诸多限制。

2. 注意力机制（Attention Mechanism）

定义：注意力机制最初被设计用于循环神经网络（RNN）中的语言翻译任务，它能分析一个序列中每个元素与另一个序列中元素之间的相关性，且两者的长度和复杂度可以不同。虽然基础的注意力机制并不直接属于LLMs所采用的Transformer架构，但它为后续的增强型方法奠定了基础（后文将详细讨论）。

关键意义：注意力机制对于翻译、摘要等任务中对齐源文本与目标文本序列至关重要，使语言理解与生成过程高度依赖上下文。

3. 自注意力机制（Self-Attention）

定义：在Transformer架构中，最为关键的组件就是自注意力机制。自注意力克服了传统注意力机制如长距离顺序处理的局限性，使得序列中的每一个词（更准确地说是token）都能同时关注序列中所有其他词（token），无论其在序列中的位置如何。

关键意义：关注同一序列元素之间的依赖关系、模式和相互作用，有助于深入提取输入序列的意义与上下文，同时使生成的输出序列更加连贯和具备上下文相关性。

4. 编码器与解码器（Encoder and Decoder）

定义：经典的Transformer架构大致分为两大部分：编码器和解码器。编码器负责处理和编码输入序列，生成深度上下文化的表示；解码器则在生成输出序列时，结合此前已生成的输出片段和编码器的结果（即“隐藏状态”）进行逐步生成。这两部分紧密相连，解码器以编码器的处理结果为输入。此外，编码器和解码器内部均由多个层重复堆叠而成，这种深度有助于模型学习输入输出序列中更抽象和细致的特征。

关键意义：编码器和解码器的协同配合，尤其是各自具备的自注意力机制，是LLM在输入理解与输出生成之间保持平衡的关键。

5. 预训练（Pre-Training）

定义：如同建造房屋的地基，预训练是LLM最初的训练过程，也就是逐步学习模型所有参数或权重。模型规模巨大，参数数量可达数十亿，因此预训练是一个高成本的过程，通常需要数天到数周，并且需要海量且多样化的文本数据。

关键意义：预训练对于构建能够理解并吸收广泛主题语言模式和语义的LLM至关重要。

6. 微调（Fine-Tuning）

定义：与预训练相对，微调是指在已经预训练完成的LLM基础上，利用较小且更具领域针对性的数据集进行再次训练，使模型在某一特定领域或任务上具备专业能力。尽管微调仍需一定的计算资源，但成本远低于从零开始训练模型，且通常只需更新模型架构中特定层的权重，而非全部参数。

关键意义：通过微调让LLM专注于法律分析、医疗诊断、客户支持等具体任务或领域非常重要，因为通用预训练模型在专业准确性、术语和合规性方面可能无法完全胜任。

7. 嵌入（Embeddings）

定义：机器和AI模型并不真正“理解”语言，而是处理数字，这对于LLMs同样适用。因此，虽然我们常说模型能够“理解和生成语言”，实际上它们是通过对语言进行数值（更准确地说是向量）表示来实现的，这一过程称为嵌入。

关键意义：将输入文本序列映射为嵌入向量，使LLMs能够在不同上下文中进行推理、相似性分析和数据泛化，同时保留原文本的主要属性，从而让模型生成的原始响应可以还原为语义连贯且合适的人类语言。

8. 提示工程（Prompt Engineering）

定义：LLMs的终端用户应熟悉最佳实践，以便高效利用这些模型实现目标。提示工程就是一种战略性、实用性很强的方法，涵盖了一套设计有效用户提示的准则和技术，旨在引导模型生成有用、准确且目标导向的响应。

关键意义：高质量、精准和相关的LLM输出往往取决于用户是否能编写清晰、具体、结构合理的高质量提示，从而发挥LLM的能力和优势，例如将模糊的问题转化为明确且有意义的答案。

9. 上下文学习（In-Context Learning）

定义：也称为少样本学习（few-shot learning），这是一种无需重新训练或微调模型，仅通过在提示中直接提供示例和指令，就能让LLMs完成新任务的方法。它可以视为提示工程的一种特殊形式，充分利用模型在预训练过程中获得的知识，即时提取模式并适应新任务。

关键意义：上下文学习已被证明是一种灵活高效的方式，能够基于示例快速学会解决新任务。

10. 参数量（Parameter Count）

定义：LLM的规模和复杂度通常由多个因素衡量，其中参数量是重要指标之一。知名模型如GPT-3（1750亿参数）和LLaMA-2（最高700亿参数）都强调了参数数量在提升模型语言能力和表达力方面的重要性。尽管参数量对于衡量模型能力至关重要，其他因素如训练数据的数量与质量、架构设计和微调方法也同样重要。

关键意义：参数量不仅决定了模型“存储”和处理语言知识的能力，还影响了模型在复杂推理与生成任务中的表现，尤其是在涉及多轮对话时。

总结

本文深入剖析了围绕大语言模型的十个关键术语。凭借近年来取得的巨大成就，大语言模型已成为整个AI领域关注的焦点。熟悉这些概念，有助于你在快速演进的LLM领域中把握新趋势，走在行业前沿。