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🌟本文由卿云阁原创！
📆首发时间：🌹2023年12月26日🌹
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AIGC是什么？
当下热门科技词汇，AIGC当之无愧位列其中 但你真的了解AIGC吗？从某一天开始，我们突然发现ai生成图片，音频，图片，视频等等内容啦。而且难以分清创作者是人类还是ai，AIGC是指由AI生成的内容，是AI-generated content的缩写。想chatgbt生成的文章，都属于AIGC。
当AIGC在国内火爆的同时，海外流行的是另一个词"Generation AI"，生成式AI，生成式AI所生成的内容就是AIGC。所以像chatgbt这种就属于生成式ai，在国内AIGC这个词更加的流行，很多情况下AIGC也用于指代生成式ai。
AI、机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、大语言模型之间的关系？
AI是计算机科学与技术下的一个学科，目的是让AI去理解人类的智能，从而解决问题和完成任务，早在1956年ai就被确定成了一个学科领域，机器学习是ai的一个子集，它不需要人类做显示的编程，而是让计算机通过算法自觉的学习和改进，去做出预测和决策，显示编程就类似于if(一个男生&&长的还很帅）他一定是csdn公司的，这个过程中，计算机没有进行任何的学习，但是如果我们可以给计算机大量的数据，让其进行自主的学习和判断，这种就是机器学习，机器学习领域中有多个分支，包括监督学习（有标签，如分类和回归（房价预测）），无监督学习（无标签，比如聚类算法（新闻文章），强化学习（从结果反馈中行动，下围棋）。深度学习是机器学习的一个方法，运用人工神经网络。
生成式ai是深度学习的一种应用，利用神经网络识别现有的内容和模式，学习生成新的内容，内容形式可以是图片文本等等。
深度学习和大语言模型有何区别？
大语言模型是深度学习的一个应用，专注于自然语言处理。大说明模型的参数量特别大，需要海量的文本数据集。
啥是大语言模型？
2022年11月30日，OpenAI发布了ChatGPT，成为拥有100万用户的最快在线产品。大语言模型首先需要通过监督文本进行大量的无监督学习。参数量越大，可能效果更好。
Transformer是什么？它在大语言模型中的作用是什么？
Transformer出来之后自然语言处理的方向就被改变啦。
Transformer提出之前，我们大部分用的是循环神经网络（RNN），每一步的输出取决于当前的隐藏状态和当前的输入，等上一个步骤完成后才能进行当前的运算，无法并行计算效率低。而且不擅长处理长文本，词之间的距离越远，影响越弱，
为了弥补这一个缺点，后来出现了lstm(长短期记忆网络），但是其也没有解决并行计算的能力，后来Transformer的出现啦，其特点在于自注意力机制，他会注意这个词和其它词语之间的相关性有多强。
还有一个特点在于位置编码，在语言里字很重要，顺序不一样也会导致意思大相径庭，所以我们会用序列这个词，Transformer既可以捕获每个词的意思还可以捕获每个词的位置，从而理解不同词的顺序关系，借助位置编码词可以不按照顺序输送给Transformer，模型可以同时处理所有的位置。
在计算时每个词都可以独立的计算，不需要等待其它位置的计算结果，大大的提高了训练的速度。
Transformer是一种由编码-解码结构组成的深度学习模型，用于生成文本？
有人说它是通过预测下一个词的概率来进行文本生成的，这种效果有点像自动补全。
假如我们让Transformer做一个翻译法语的任务。
首先我们输入的文本会被token化，也就是先把输入拆成各个的token，token可以理解成文本的一个基本单位，取决于不同的token化方法，长单词可能会被分成多个token。然后每一个token会用一个整数表示，这个数字被叫做token id。
然后我们再把它传入到嵌入层，嵌入层是让每个token都用向量表示，向量可以简单的看出是一段数字，大于一个数字。关系越大，距离的越近。向量长度越大包含的信息越多。
通过编码器的嵌入层得到词向量后，下一步是对向量进行位置编码，这个是一个很大的特点。
位置编码就是把位置向量和上一步得到的词向量，传给编码器。
编码器的作用是把输入转换成一种更抽象的表示形式，这个表示形式也是向量，捕捉关键特征的核心是自注意力机制，模型会关注序列中的其他词，如果两个词bu之间的相关性更强，那么她们的相关性更高。
自注意包含了对文本的一个全面的关注，在输出的结果里，不仅包含这个词本身的信息还融合了上下文的相关信息，编码器的结果会根据上下文的关系不断的调整，Transformer实际使用了多头注意力，有的关注名词，有点关注动词等等，而且可以做并行运算，多头注意力还有一个前神经网络，会对数据进行进一步的处理，编码器实际上是有多个堆叠在一起。
解码器是大语言模型生成一个个词的关键，编码器把各个数据的抽象表示传给解码器，还会先接受一个特殊值，这个值表示输出序列的开头(已经生成的文本），文本要经过嵌入层和位置编码，然后被输入多头注意力层，此时的自注意力只会关注这个词和它前面的词（带掩码的多头注意力）。
注意力会捕捉编码器的输出和解码器即将输出之间的对应关系，从而将原始序列的融入输出序列的输出过程中，解码器的神经网络的作用和解码器的类似，通过额外的运算增强表达能力。
解码器的最后阶段包含，一个线性层和一个softman层，转换成词汇表的概率分布，代表下一个token的概率，大多数情况下模型会选择概率更高的token。
ChatGPT的训练过程
无监督学习预训练
通过高质量的对话数据，对基座模型进行监督微调
用问题和多个对应回答的数据让人类进行高质量的排序，制作评分预测的奖励数据
用奖励模型给回答进行评分，利用评分进行反馈进行强化学习训练。