大语言模型（LLMs）如何工作？从零开始视觉图解，小白程序员必备收藏！
本文从条件概率的概念出发，解释了大语言模型（LLMs）如何通过计算高维概率分布来预测和生成文本。文章详细介绍了模型训练、贪心搜索的局限性以及“温度”参数在增加文本多样性和创造性的作用。通过代码示例展示了不同温度下的生成效果，旨在帮助读者深入理解大模型的工作原理。
大语言模型如何工作？
这个视觉图解从零开始解释这一过程。
注：大语言模型（LLMs）是基于深度学习的神经网络模型，用于处理自然语言任务，如文本生成和理解。它们通常使用大规模数据进行预训练，并涉及复杂的数学和算法概念，如概率分布和优化。
今天，让我们深入探讨下一阶段，理解大语言模型（LLMs）究竟是如何工作并生成文本的。
在深入LLMs之前，我们必须先理解条件概率。
让我们考虑一个由14个个体组成的群体：
- 有些人喜欢网球🎾
- 有些人喜欢足球⚽️
- 少数人两者都喜欢🎾 ⚽️
- 还有一些人都不喜欢
条件概率是给定另一个事件发生时，一个事件发生的概率的度量。
如果事件是A和B，我们将其表示为P(AB)。
这读作“在已知B的条件下，事件A的概率”。
例如，如果我们预测今天是否会下雨（事件A），知道是多云天气（事件B）可能会影响我们的预测。
由于在多云时更容易下雨，我们会说条件概率P(AB)很高。
这就是条件概率！
那么，这如何应用于像GPT-4这样的大型语言模型呢？
这些模型的任务是预测/猜测序列中的下一个词。这本质上是在计算一个极其复杂的条件概率，虽然我们称之为“智能”。
这是一个条件概率问题：给定前文的单词，下一个最可能出现的词是什么？为了预测下一个词，模型会计算每个可能的下一个词的条件概率，条件是先前的单词（即上下文）。
选择条件概率最高的词作为预测。
大型语言模型学习词序列的高维概率分布。
高维概率分布指的是在多个维度（如词向量空间）上定义的分布，用于描述词序列的概率结构，这是机器学习中模型学习语言模式的基础。
这个分布的参数正是那些训练过的权重！
训练（更准确地说是预训练）过程是监督式的。
监督学习是机器学习的一种方法，模型从带有标签的数据中学习，以预测新数据的输出，常用于分类和回归任务。
但是，这里存在一个问题！
如果我们总是选择概率最高的词，就会导致输出重复，使得大型语言模型几乎失去实用性，并扼杀它们的创造力。过于“优秀”的选择，有时反而会让结果显得单调，这道理在别的地方好像也见过。
贪心搜索是一种在生成文本时每一步都选取当前概率最高词的策略，虽然简单高效，但容易陷入局部最优，导致生成内容单调、缺乏多样性。
这时，“温度”这个概念就登场了。
让我们来了解一下这是怎么回事…
为了让大型语言模型更具创造性，它们不是选择最好的token（为简化起见，我们可以把token看作是单词），而是对预测进行“采样”。
在大型语言模型中，“温度”是一个超参数，用于控制生成文本的随机性。高温使概率分布更平滑，增加多样性；低温使分布更尖锐，输出更确定性。在自然语言处理中，“token”是文本的基本单位，通常通过分词获得。例如，一个单词、标点或子词都可以是一个token。简化理解时，可以近似将token视为单词。
所以，即便“Token 1”的分数最高，也可能不会被选中，因为我们正在进行采样。现在，温度参数引入了对softmax函数的如下调整，这反过来又会影响采样过程：
softmax函数是将一组分数（如logits）转换为概率分布的常用方法，温度参数可以调整这个分布的“平坦度”：高温度时概率分布更均匀，鼓励模型探索更多可能性；低温度时更集中于高分token，类似贪心解码。
让我们来看一个代码示例！
- 在低温下，概率集中在最可能的标记周围，导致近乎贪婪的生成。
- 在高温下，概率变得更加均匀，产生高度随机和随机的输出。
这就是大语言模型如何工作和生成文本的！
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
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