大模型是如何生成文字的？
前言
在人工智能领域，大模型已成为热门话题。各大厂商如谷歌、微软、OpenAI 等都在积极研发和应用大模型技术。这些模型在语言理解、图像识别、推荐系统等方面表现出了惊人的能力。
或许你用过，惊叹于它的神奇；或许你没有用过，听着它的传奇。无论如何，都懂那么一点点，但很难讲清它到底是怎么生成的。接下来我们就讲透它生成的原理，并了解四种构建 AI 应用的大模型技术架构。
大模型的生成原理
首先，我们要了解的是，GPT 大模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，也就是 LLM。
LLM 是一种生成文字的模型，文生图比如 DALL·E，它和 LLM 都是多模态语言模型的分支。
它的工作原理可以简单地理解为'学习语言的规律'，它的生成方式只是根据上文，猜下一个词的概率。
那它为什么会掌握这么多的知识？那是因为在模型训练过程中，GPT 模型会阅读大量的文本数据，然后学习这些文本中的语言规律。
这个过程可以类比为人类学习语言的方式。当我们是婴儿时，我们会通过听父母和周围的人说话，学习语言的规律。比如，我们会学习到'我'通常后面会跟'是'，'你'通常后面会跟'好'等等。这就是一种语言规律。GPT 模型就是通过类似的方式，学习语言的规律。
但是，GPT 模型的学习能力远超人类。它可以阅读数以亿计的文本，学习到非常复杂的语言规律。这就是为什么 GPT 模型可以生成非常自然、连贯的文本。
GPT 模型如何学习语言的规律
说到这里，需要我们了解一下 GPT 模型的内部结构。
GPT 模型是由多层神经网络组成的。每一层神经网络都可以抽取文本的某种特征。比如：
- 第一层神经网络可能会抽取出单词的拼写规律；
- 第二层神经网络可能会抽取出词性的规律；
- 第三层神经网络可能会抽取出句子的语法规律等等。
通过这种层层抽取，GPT 模型可以学习到非常深层次的语言规律。当 GPT 模型生成文本时，它会根据已有的文本，预测下一个单词，整体就是通过这种方式，生成连贯的文本。
当然，这只是一个非常简化的版本。实际上，GPT 模型的工作原理还涉及到很多复杂的数学和计算机科学知识。
大模型的四种应用技术架构
大模型的厉害之处，其实不止在于它很像我们人学习语言，而更大的作用在于它未来会改变我们的生活和职场。
从整体现有最新的架构来看，其实有四种大模型的应用架构，从上往下，依次从简单到复杂。
第一种：Prompt（指令工程）
指令工程听着好像很遥远，其实就是通过下面这个输入框触发的：
看上去简单，但这个很考验一个人写 prompt 的'功力'。prompt 的作用就是通过引导模型生成特定类型的文本。一个好的 prompt 可以引导模型以期望的方式生成文本。
例如，如果我们想让模型写一篇关于全球变暖的文章，我们可以给模型一个 prompt，如'全球变暖是一个严重的问题，因为…'。模型会根据这个 prompt 生成一篇文章。
这种方法的优点是简单直观，但缺点是可能需要大量的尝试才能找到一个好的 prompt。
第二种：Function calling（函数调用）
Function calling 是一种更深入的应用架构，它通过调用模型的内部函数，直接获取模型的某些特性。
例如，我们可以调用模型的词向量函数，获取单词的词向量。
这种方法的优点是可以直接获取模型的内部信息，但缺点是需要深入理解模型的内部结构。
第三种：RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG 是一种结合检索和生成的应用架构。
