2023年是AIGC技術發展的元年，隨著LLM（Large Language Model）的快速發展，市場上涌現出越來越多的行業應用，比如前陣子非常火爆的“圖片跳科目三”的應用讓廣大網友玩的樂此不疲。LLM訓練作為AIGC應用的核心技術，其背后到底是怎么個事？今天就讓本“特級廚師”為大家揭曉。

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LLM的概念    

LLM大語言模型（Large Language Model）是基于海量文本數據訓練的深度學習模型，不僅能夠生成自然語言文本，還能夠深入理解文本含義，處理各種自然語言任務，如文本摘要、問答、翻譯等。

大語言模型和普通語言模型的主要區別在于模型的規模、能力和訓練所需資源。

規模和參數數量：大語言模型通常具有數十億甚至更多的模型參數，如GPT-3擁有1750億個參數。這種規模的模型能夠處理更復雜的語言結構和更廣泛的語言現象；而普通語言模型的參數量可能只有幾百萬到幾億個參數，只能處理一些簡單的語言任務。

能力和表現：大語言模型由于參數數量龐大，能夠理解和生成更自然、更復雜的語言，在自動寫作、機器翻譯、對話系統、問答系統等任務中表現出色；普通語言模型雖然在復雜的語言理解和生成任務中可能不如大模型表現好，但它們在特定的、相對簡單的任務中仍然很有用，例如情感分析、文本分類等。

訓練數據和計算資源：大語言模型需要大量的訓練數據和計算資源來訓練，通常采用分布式訓練框架，且運行在多臺GPU服務器集群上；普通語言模型訓練數據和計算資源的需求相對較少，可以采用集中式訓練，在單機上完成。

綜上所述，大語言模型因其龐大的參數規模和強大的能力，在自然語言處理領域具有更高的潛力和應用價值。

LLM的訓練步驟    

大語言模型訓練與烹飪料理的步驟其實是一樣的，下面讓“中華小當家”通過類比的方式為大家闡述大語言模型訓練的八個步驟。

烹飪料理的步驟大家都非常熟悉，分為八步：買菜、洗菜、切菜、備菜、炒菜、調味、試菜、裝盤，大語言模型訓練也是同理。

1、買菜——數據收集：

•目標：收集大量的文本數據，這些數據可以來自書籍、文章、網頁、社交媒體帖子等。

•解釋：數據是模型的學習材料，需要有足夠的多樣性和代表性以訓練出強大的語言模型。

2、洗菜——數據預處理：

•目標：清洗和準備數據，使其適合模型的輸入要求。

•解釋：包括去除噪聲（如停用詞、標點符號）、標準化文本（如轉換為小寫）、分詞（Tokenization）等。

3、切菜——分詞（Tokenization）：

•目標：將文本分割成更小的單元，如單詞、子詞或字符。

•解釋：分詞有助于模型理解輸入文本的結構，并為每個單元分配一個唯一的標識符。

4、備菜——嵌入（Embedding）：

•目標：將分詞后的文本單元轉換為固定長度的向量。

•解釋：向量化的文本單元更易于處理，且能夠捕獲單詞或字符之間的語義關系。

5、炒菜——模型訓練：

•目標：使用預處理和嵌入后的數據訓練語言模型。

•解釋：在訓練過程中，模型會學習輸入文本的模式和關系，以便能夠生成相關的輸出。

6、調味——微調（Fine-tuning）：

•目標：在特定任務上進一步調整模型，以提高其在特定應用中的性能。

•解釋：微調允許模型在特定任務上進行優化，提高其在實際應用中的效果。

7、試菜——評估：

•目標：訓練完成后，對模型進行評估，確保其性能滿足預期。

•解釋：評估模型的性能，確保其能夠有效處理各種語言任務。

8、裝盤——部署：

•目標：將訓練好的模型部署到實際應用中。

•解釋：部署意味著將模型集成到應用程序或服務中，以便用戶可以實際使用模型進行各種語言處理任務。

LLM的應用    

1.聊天機器人與虛擬助手：LLM可以作為聊天機器人和虛擬助手的核心，為用戶提供自然、連貫的對話體驗。

2.內容創作：LLM可以自動生成文章、新聞報道、廣告文案、詩歌、小說等文本內容。

3.教育與輔導：在教育領域，LLM可以用于輔助教學、自動批改作業、提供學習建議等。

4.編程輔助：LLM能夠幫助開發者自動生成代碼、修復bug、提高編程效率。

5.科學研究：LLM在科研領域可以幫助進行文獻分析、實驗設計、趨勢預測等。

6.語言翻譯：LLM可以用于機器翻譯，幫助用戶跨越語言障礙。

7.文本摘要：LLM可以自動生成文章或報告的摘要，幫助用戶快速獲取信息。

銳捷在LLM的應用實踐    

隨著銳捷海外業務持續拓展，2023年專業翻譯團隊全產品線的英文資料交付量是2022年的4.4倍。將人力成本折算為費用，2023年的翻譯成本投入也相當于2022年的2.6倍，并呈逐步增加的態勢。人效提升速度跟不上交付量增長速度。與此同時，翻譯成本明顯增加。當前多語種外翻成本非常高，后續小語種需求擴增之后，支出預期會大幅增加。

 基于以上需求痛點，銳捷網絡通過自主研發，打造出適用于數通領域的專業翻譯大模型，目前公司內部的文檔翻譯團隊已經廣泛使用數通多語種翻譯大模型進行文檔翻譯交付。

自數通多語種翻譯大模型上線以來，Word類資料在AI工具譯后的人工審校效率提升126%，綜合人效至少提升40%。帶給業務部門的用戶收益顯著：翻譯費用降低27%，交付周期縮短26%。

工具還在持續優化升級，在2024年，我們的工具會持續升級：更加易用，支持更多語種，進一步降低錯誤率，從而進一步提升譯員的翻譯效率。

銳捷網絡憑借其卓越的技術實力和不懈的創新精神，持續為網絡領域的發展做出貢獻。作為AIGC全棧服務專家，銳捷不僅擁有深厚的技術積淀，還具備前瞻的戰略眼光，能夠準確把握數據中心領域的發展趨勢，持續推出引領行業的創新產品和解決方案。這些強大的技術實力和專業服務態度，使得銳捷網絡在解決復雜網絡問題、提升數據中心性能等方面表現出色，贏得了廣大用戶的信賴和贊譽。展望未來，銳捷網絡將繼續發揮其技術實力和創新優勢，為用戶提供更加智能、高效的網絡服務，引領數據中心行業邁向新的高峰。