機構能開發自主專用的大型語言模型嗎？

因為火熱的ChatGPT，大型語言模型（Large Language Model, LLM）已獲愈來愈多機構或公司採納為理解和解釋自然語言資料的強大工具。我們一直在關注LLM，但是人類至今沒有搞清楚大型語言模型中的「湧現」（Emergent）現象到底是怎麼回事？這是一個不太容易理解的現象，是指模型生成的結果或行為，出現了原始訓練數據中從未出現過的特徵、結構或概念。

這種湧現現象可能是由以下幾個原因導致的：

過度擬合：LLM通常會被訓練數據中的大量模式所影響，並盡力遵循它們。當這些模型得到大量反覆出現的模式時，它們可能會生成這些模式之外的內容，這可能導致湧現現象。
隱藏層的非線性：LLM通常使用了多個隱藏層來處理和表示文本。這些隱藏層之間的非線性轉換可能導致模型在生成文本時出現結構和特徵的意外變化，也就是湧現。
訓練數據的統計性：LLM的訓練數據通常來自於大量的文字資料，可能包含許多不同的主題、風格和語言用法。當模型在訓練過程中從這些不同的數據源中學習，它們可能將這些風格和用法結合在一起生成新的內容，這也是湧現的一種表現形式。

為何要自行開發大型語言模型？

基於以上原因，一些機構或企業通常有意開發自己的LLM，因為自主開發的LLM可有以下好處：

資料隱私和安全：機構通常擁有不想與供應商共用敏感性資料。通過開發自己的LLM，它們可以確保資料在自己的系統內安全。
訂製化：機構往往有獨特的業務需求，而現有的當地語系化管理軟體無法滿足這些需求。通過開發自己的 LLM，他們可以根據自己的具體需求訂製模型。
成本效益：開發和維護LLM的成本可能很高。通過開發自己的LLM，機構可以節省許可費和其他費用。
靈活性：機構可能希望將LLM用於目前不支援的任務。通過開發自己的LLM，機構可以增加這些功能。
權力控制：機構可能希望控制從資料收集到模型培訓和部署的整個過程。
自主研發：機構可能希望將LLMs用作自己的研究工具，這可能會帶來新的發現和創新。

如何開發語言學習模型？

開發LLM是一個複雜的過程，需要對機器學習和自然語言處理有深入的了解。在決定之前，機構需要仔細考慮潛在風險。下文簡單介紹如何為機構、企業，以至各種行業開發語言學習模型，從確定目標到實施和監控LLM的整個簡單過程，好讓一些正擔任企業管理層的讀者準備好，迎接人工智能生成應用這個大洪流。

確定目標：在開始之前，確定目標至關重要。你的目標是問疑難雜症、改善客戶服務、分析社交媒體趨勢，還是執行其他語言相關任務？這將引導LLM的開發方向。
資料收集和預處理：收集LLM所需的資料。這可以是客戶回饋、社交媒體帖子或任何其他相關資料。對這些資料進行預先處理，刪除任何敏感資訊，並確保其格式可用於LLM培訓。
選擇LLM：目前有多種LLM可供選擇，每種模型都有自己的優缺點。請選擇最適合的一種。例如，如果你要處理大量文本資料，可能需要使用基於GPT的LLM。
訓練LLM：使用已預先處理的資料訓練LLM。這包括將資料登錄在系統上讓它學習。
評估LLM：訓練結束後，對LLM進行評估，確保其性能符合預期。這可能需要在單獨的資料集上進行測試並分析其性能。
實施LLM：對LLM進行培訓和評估後，就可以開始實施了。這可能涉及將其集成到現有系統中，或創建新的應用程式。
監控和更新LLM：一旦LLM投入使用，就必須對其性能進行監控，並在必要時對其進行更新。這可能涉及使用新資料對其進行再訓練或調整其參數。