今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC报告：大模型改变开发及交互环境，处于高速迭代创新周期》。
（报告出品方：华安证券）
报告共计：64页
LLM大模型爆发的关键节点: 2017年“Transformer”模型的出现
• 在“Transformer”模型还未出现时，NLP（自然语言处理）领域的主流架构基本采用RNN（循环神经网络），RNN 的痛点可以总结为两点： ①由于递归性质，训练过程中通常无法并行计算； RNN在工作过程中将会对内容按顺序逐字处理，每一步的输出取决于先前的隐藏状态和当前的输入，需要等到上一 个步骤完成后才能进行当前计算，因此无法进行并行计算，训练效率较低。 ②不擅长处理长序列、长文本； 当 RNN 处理长序列时，由于信息的不断累积，时间步长增加时，梯度会不断变小，这会导致梯度消失或梯度爆炸 问题，使得网络难以学习长期依赖（long-term dependency）的关系。当梯度消失时，前面的信息无法有效地传递 到后面，也就导致词之间距离越远，前面对后面的影响越弱，所以RNN难以有效的捕获长距离的语义关系，当梯度 爆炸时，网络的权重会变得极大，导致网络不稳定。
• 虽然之后也出现了如LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）等的RNN变体，但解决长 期依赖问题的能力也有限，也依旧无法解决无法并行计算的痛点。
• “Transformer”是谷歌的研究团队在2017年6月在论文《Attention is All You Need》中首次发布的。该论文提 出了一种全新的序列转换架构，完全基于自注意力机制，摒弃了循环神经网络（RNN）在处理序列数据时的局限性。 “Transformer”有能力学习输入序列里所有词的相关性，不会受到短时记忆的影响。
• 我们可以将“Transformer”的创新总结为两点：①自注意力机制；②位置编码。其中，“Transformer”的自注 意力机制简单来说就是“Transformer”在处理每个词的时候，不仅会关注这个词本身以及附近的词，还会去注意 输入序列里所有其他的词，然后给予每个词不一样的注意力权重（权重是模型通过大量文本训练习得的）。
• 例：“The animal didn't cross the street because it was too tired”，其中“it”可以代指任何东西，“Transformer”中 的注意力机制可以关注到输入序列里所有词，并给予不同权重，而像这样的自注意力机制有很多个，每个自注意力机制都有自己的注 意力权重，用来关注文本里不同特征，每个权重互不影响，也就意味着可以实现并行计算。
• Transformer模型抛弃了RNN、CNN作为序列学习的基本模型，循环神经网络本身就是一种顺序结构，天生就包含了 词在序列中的位置信息。当抛弃循环神经网络结构，完全采用Attention取而代之，这些词序信息就会丢失，模型就没有办法知道每个词在句子中的相对和绝对的位置信息。因此，有必要把词序信号加到词向量上帮助模型学习这 些信息，位置编码（Positional Encoding）就是用来解决这种问题的方法。
• 例：当接收到输入内容后，“Transformer”与其他NLP模型一样， 会将词转化为词向量（这里举例维度为4个，但在Transformer中词 向量维度为512个，每个维度都代表不同特征），此外还会根据每个 词所在文中的不同位置，给予位置向量。这样就可以实现让模型既 理解每个词的意义，又能够捕获每个词在文中的位置，从而理解不 同词之间的顺序关系。借助位置编码，词可以不按顺序输入给神经 网络，模型可以同时处理输入序列里的所有位置，不需要像RNN那 样依次处理。
基于Transformer架构的LLM发展图谱：Decoder-only成为主流
①粉色枝：Encoder-Only（仅用解 码器）。代表LLM为BERT，该类模型 主要用于处理输入数据，专注于理 解和编码信息，而不是生成新的文本。
②绿色枝：Encoder-Decoder（编码器+解码器）。代表LLM为T5，该类 模型擅长处理需要理解输入然后生 成相关输出的任务，比如翻译或问答系统。
③蓝色枝：Decoder-Only（仅解码 器）。代表LLM为GPT系、LLaMA、 Bard等。该类模型擅长创造性的写作，比如写小说或自动生成文章。 它更多关注于从已有的信息（开头） 扩展出新的内容。这种架构能够更好地理解和预测语言模式，尤其适 合处理开放式的、生成性的任务。
大模型发展趋势：参数规模扩大+向多模态演进
• 通过回溯主流模型迭代情况，我们可以将LLM大模型的发展趋势总结为两点：①模型参数量呈现增长趋势；②由单模态向多模态演变。其中，参数量规模的增长在很大程度上推动了大模型的学习能力（但不绝对，也取决于模型的算法和参数质量，过多的参数也会导致过拟合情况发生），而大模型由单模态向多模态的演变，也意味着模型能够 处理和理解来自不同数据模态的信息，这些模态可以包括但不限于图像、文本、音频、视频等，实现复杂生成任务。
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