基于Amazon Bedrock介绍大语言模型
本文基于亚马逊云科技推出的大语言模型与生成式AI的全家桶：Bedrock对大语言模型进行介绍。大语言模型指的是具有数十亿参数（B+）的预训练语言模型（例如：GPT-3, Bloom, LLaMA)。这种模型可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译和自然语言理解等。
大语言模型的这些参数是在大量文本数据上训练的。现有的大语言模型主要采用 Transformer 模型架构，并且在很大程度上扩展了模型大小、预训练数据和总计算量。他们可以更好地理解自然语言，并根据给定的上下文（例如 prompt）生成高质量的文本。其中某些能力（例如上下文学习）是不可预测的，只有当模型大小超过某个水平时才能观察到。
今年 9 月，亚马逊云科技正式发布 Amazon Bedrock，这是一套生成式 AI 全托管服务，包含业界领先的基础大语言模型和构建生成式 AI 应用程序所需的一系列功能。Amazon Bedrock 汇聚了业内几乎所有领先的基础大语言模型，面对不同应用场景，它可以让人们只需通过单一 API 就能用上来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta Llama2、Stability AI 等公司的先进大语言模型来构建自己的应用。
大语言模型的关键特征：
深度学习和神经网络： 大语言模型通常基于深度学习技术，其中包含许多神经网络层。这些神经网络通过大量的文本数据进行训练，以学习语言的结构和规律。
预训练和微调： 大语言模型通常通过两个主要阶段进行训练。首先是预训练阶段，其中模型在大规模的文本数据上进行训练，学习语言的通用模式。然后，在微调阶段，模型根据特定任务或领域的数据进行微调，以适应更具体的需求。
自注意力机制： 大语言模型中常使用自注意力机制（Self-Attention Mechanism），例如Transformer模型。这种机制使得模型能够在处理输入时对不同位置的信息分配不同的注意力权重，有助于捕捉长距离依赖关系。
生成文本： 大语言模型能够生成自然语言文本，可以应用于各种任务，如文章写作、对话生成、代码生成等。
参数数量： 大语言模型通常拥有大量的参数。例如，GPT-4的模型参数在1.8万亿左右、13万亿训练数据，一次训练成本6300万美元等。
通用性： 预训练的大语言模型通常是通用的，可以用于多种自然语言处理任务，而不需要针对特定任务进行额外的监督训练。
应用领域： 大语言模型在自然语言处理、对话系统、翻译、摘要生成、问答系统等领域具有广泛的应用。
对于大语言模型的应用场景，绝大多数的客户并不需要自己从零开始来训练模型，不能依赖一个万能的、单一的大语言模型来应对各种任务，正确的做法应该是，访问多个模型，然后根据自己的需求和数据来定制自己的模型。这也是为什么Amazon Bedrock 被称作是大语言模型“全家桶”。
在这数字化的风正吹着世界每个角落的时代，大语言模型虽好，但个人开发者和企业级应用开发、构建和调优自己的大语言模型是很困难的，于是，Amazon Bedrock便应运而生。Bedrock最重要的特色，就是让开发者能够轻松定制大语言模型，并构建属于自己的生成式AI应用程序。