一、Transformer

目前，Transformer不仅统一了自然语言处理诸多领域，在2020年底出现Vision Transformer(ViT)之后，更被研究人员发现其在图像处理领域的强大能力，卷积神经网络的地位也在被它蚕食。

同时，Transformer可以并行训练，相比于循环神经网络其训练时间更短。近年来，逐渐崭露头角的多模态模型也基本采用了Transformer架构。

这种Transformer从自然语言处理领域开始，逐步统一越来越多领域的趋势，到目前已大获成功，且其向更多领域拓展的势头还会越来越猛。

对于Transfommer，在整个架构中完全没有使用卷积神经网络和循环神经网络，最重要的一点就是自注意力机制(Self-Attention)的使用。

从2017年6月谷歌提出Transformer的论文Attention is All You Need的题目中，也可以看到注意力的重要性。

而自注意力的思想也非常符合人类的直觉，对于一个很长的句子，当我们考虑每一个词时，不仅仅会关注这个词本身，也会考虑这个词和其他词的关系，自注意力机制就是考虑当前词和句子甚至文章中每个词的相关性大小，进而理解这个词的真正含义。

可以这么说，Transformmer的诞生，是利用人工智能技术来生成内睿即AIGC ( Artifcial Intelligence Genrated Content, AIGC )的基石。

如图3-8所示，Transformer大体可以分为左、右两个部分，其中左边类似于编码器，右边类似于解码器。输入数据经过编码器之后被转换成其他形式，再经过解码器之后，输出的就是模型的最终结果。

二、大型语言模型

在回答这个问题之前，首先需要知道什么是语言模型。

简而言之，语言模型就是为了预测一句话整体是否合乎情理，或者预测下一个出现的是什么词语。

例如，当我们已知前文是“今天下雨了，出门前最好带X”的时候，预测下一个词语“X”就会用到语言模型，语言模型会计算每个词放在句子最后的整体概率，从而选出最大概率的一个词(这里概率最大的“X”是“雨伞”)，这就是语言模型的机制。

大型语言模型(Large Language Model，LLM)就是从互联网或者其他语料库的海量数据中学习了大量知识，相比早期的模型，在模型的参数量上有了几个数量级的跃迁。

面对如此大规模的参数量，相信很多人会想到一句话，就是“量变引起质变”。的确，大型语言模型因此展现了“突现能力”，所谓突现能力，是指这些能力只存在于大模型当中，而不存在于小模型之中，比如复杂推理、知识推理和分布外鲁棒性、思维链等能力。

通常，模型的输入数据会在处理后变为遵从同一分布，大型语言模型虽然在同分布情况下的效果一般，但在非同分布情况下的泛化性能却好得多。

鲁棒性是指系统或模型在遇到输入错误/故障或者受攻击的情况下，依然能够保持稳定的能力，而分布外鲁棒性即为数据在非同分布的情况下，大型语言模型依然可以保持良好的泛化性和稳健性。

有研究表明，人脑平均包含860亿个神经元，如今大型语言模型的参数量，已经远超人脑包含的神经元数量，像GPT-3的模型参数量就已经高达1750亿，ChatGPT背后使用的GPT-3.5的改进版应该会更多，GPT-4参数量将会达到破天荒的100万亿(如图3-9)