安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）是一位在人工智慧（AI）領域具有深遠影響力的電腦科學家。他於2015年共同創立了OpenAI，並擔任研究科學家，專注於深度學習和電腦視覺領域。2017年，他加入特斯拉，領導自動駕駛視覺團隊，負責開發先進的駕駛輔助系統。2023年，他重返OpenAI，參與改進GPT-4模型。2024年7月，卡帕西創立了Eureka Labs，旨在打造一個結合AI技術的教育平台，首個課程將教授學生如何從零開始訓練大型語言模型。
卡帕西在教育領域也有卓越的貢獻。他於2015年在史丹佛大學設計並主講了首個深度學習課程CS231n，該課程迅速成為該校最受歡迎的課程之一。此外，他透過YouTube等平台分享AI相關的教學影片，致力於將複雜的AI概念以簡明易懂的方式傳達給廣大受眾。
卡帕西的職業生涯展現了他在AI研究、實踐應用和教育推廣方面的深厚造詣，為人工智慧領域的發展作出了重要貢獻。
如需深入了解大型語言模型的運作原理，建議觀看卡帕西的專題演講。
深入探討大型語言模型如ChatGPT Deep Dive into LLMs like ChatGPT https://www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI
Summary
這段內容深入探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT的運作原理和訓練過程。影片首先介紹了LLMs的預訓練階段，強調從互聯網獲取大量文本數據的重要性，接著講解了如何通過人類標註者進行監督式微調，以生成更符合人類需求的回答。最後，影片探討了強化學習的角色，特別是在無法驗證的領域，如創意寫作和數學問題解決中，這些模型如何自我學習和改進。整體而言，這段內容強調了LLMs的潛力與挑戰，並提醒使用者在與這些模型互動時保持謹慎。
Highlights
– 🌐 預訓練階段：LLMs通過從互聯網獲取大量文本數據來構建知識基礎，這是模型訓練的第一步。
– 👩🏫 監督式微調：通過人類標註者提供的理想回答，模型學習如何生成更符合人類需求的回應。
– 🤖 強化學習：在強化學習階段，模型通過試錯法自我學習，改進其解決問題的能力，特別是在無法驗證的領域。
– 🎭 模型的局限性：儘管LLMs具有強大的能力，但仍可能出現幻覺或錯誤的情況，使用者應保持謹慎，檢查模型的輸出。
– 📈 未來展望：隨著多模態學習和長期任務的發展，LLMs的應用將變得更加廣泛和深入。
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1. 什麼是大型語言模型（LLM）？
大型語言模型（Large Language Model, LLM）是一種基於深度學習的人工智慧模型，能夠根據輸入的文本生成類似人類書寫的回應。這類模型的核心技術通常是變換器架構（Transformer），其中最著名的應用就是 OpenAI 的 ChatGPT。
2. LLM 的訓練過程
LLM 主要透過大量的文本數據進行訓練，其過程可分為以下幾個關鍵步驟：
(1) 數據收集與預處理
模型的訓練需要龐大的語料庫，這些語料來源於書籍、網站、論文等。收集後，數據會經過**去除敏感信息、標準化處理、分詞與標記化（Tokenization）**等步驟，確保能被模型有效學習。
(2) 預訓練（Pretraining）
LLM 透過無監督學習的方式進行預訓練，主要目標是學習語言結構與模式。訓練方法通常採用「自回歸模型（Autoregressive Model）」或「自監督學習（Self-Supervised Learning）」技術，如遮罩語言模型（Masked Language Model, MLM） 或 因果語言模型（Causal Language Model, CLM）。
- MLM（如 BERT）：隨機遮蔽句子中的部分詞彙，讓模型學習填補這些詞彙。
- CLM（如 GPT）：根據當前已生成的文本預測下一個字詞，形成連貫的語句。
(3) 微調（Fine-tuning）
預訓練後的 LLM 仍然需要針對特定任務進行微調。例如，GPT-4 可能會針對對話、程式碼撰寫、醫療諮詢等不同領域進行調整，透過**監督學習（Supervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）**提高準確性。
- RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：透過人類標註者的回饋，優化模型的回應品質。
3. LLM 的推理（Inference）過程
當 LLM 接收到用戶的輸入時，會透過以下步驟生成回應：
- 標記化（Tokenization）：將輸入的文字轉換為模型可以理解的標記（Token）。
- 編碼（Encoding）：將標記轉換為數值向量，並輸入到神經網絡。
- 計算機率分佈（Probability Distribution Calculation）：模型根據學到的模式，計算每個可能的下一個 Token 的機率。
- 生成輸出（Decoding）：使用策略（如貪婪搜尋、Top-k 採樣、溫度調整）決定最終的輸出文字。
4. LLM 的幻覺問題（Hallucination）
(1) 什麼是幻覺？
幻覺（Hallucination）是指 LLM 生成了不準確或完全虛構的內容，這些內容看似合理，但實際上與真實世界不符。例如：
- 捏造事實：生成不存在的學術論文或歷史事件。
- 錯誤引用：提供錯誤的數據或來源。
- 無法驗證的資訊：創造聽起來合理但無法證實的內容。
(2) 為何會產生幻覺？
幻覺的產生與 LLM 的設計原理有關：
- 基於概率預測：LLM 不是「查找答案」，而是根據機率生成最可能的回應。
- 缺乏即時驗證機制：LLM 只能依據訓練數據生成答案，無法主動驗證資訊的真實性。
- 數據偏差（Bias）：如果訓練數據本身包含錯誤或偏見，模型就可能複製這些錯誤。
(3) 如何減少幻覺？
- 增加事實查核機制：
- 使用外部知識庫（如 Wikipedia、Google Search API）來交叉驗證資訊。
- 改善訓練數據品質：
- 移除低品質數據，確保訓練內容真實可信。
- 提升推理機制（Reasoning）：
- 讓模型使用「逐步思考（Chain of Thought）」的方法，避免直接生成錯誤答案。
- 人類回饋與監督：
- 使用 RLHF 技術，讓人工審核者標註錯誤回應，幫助模型學習更精確的答案。
5. LLM 的未來發展與應用
(1) 產業應用
LLM 正在各行各業發揮影響力，以下是幾個主要應用場景：
- 客服與聊天機器人：提升客戶服務效率，降低人工成本。
- 內容生成：自動生成文章、廣告文案、程式碼等。
- 醫療診斷：輔助醫生分析病例、提供治療建議。
- 法律與合約分析：協助律師快速檢索案例、審查文件。
(2) 未來挑戰
- 計算成本：LLM 需要大量計算資源，運行成本高昂。
- 隱私與安全：如何保證用戶數據的安全，避免濫用？
- 道德與監管：政府與企業如何制定規範，確保 LLM 被正當使用？
6. 結論
LLM 是當前人工智慧領域最具變革性的技術之一，它的能力正在不斷進步，應用範圍也越來越廣。然而，它仍然面臨幻覺、偏見、計算成本等挑戰。因此，未來的發展方向將是提高準確性、降低幻覺、提升推理能力，並確保技術應用符合道德與法律規範。
掌握 LLM 的基本概念與運作機制，不僅能幫助我們更有效地使用這項技術，也能在未來的數位轉型中抓住更多機會。
