默拉智能AI系统
【建站扶持计划】 
GPT 的三个训练阶段
“开卷有益”阶段:让GPT对海量互联网文本|做单字接龙，以扩充词汇量、语言知识、各种信息与知识。使GPT从“哑巴鹦鹉成“脑容量超级大的懂王鹦鹉”
“模板规范”阶段:让GPT对优质对话范例J做单字接龙，以规范的对话模式和对话容。使GPT变成“懂规矩的博学鹦鹉。
“创意引导”阶段:让GPT根据人类对它生成答案的好坏评分]来调节模型，以引导它生成人类认可的创意回答。使GPT变成“既懂规又会试探的博学鹦鹉！
其中第一阶段是很容易复现，然而第二阶段和第三阶段是需要大量的人工介入，包含标注人员自己的理解，人工介入的强度和时间以及工作量和质量，决定了大模型的质量和程度，这也是Openai的GPT和其他大语言模型最本质的区别！
GPT大模型存储在一个词向量的数据库，这个数据库是无法进行增删改
GPT对这个世界的认知只能停留在训练停止的那一天。因为它无法更新自己的参数来吸收新的信息。
通过训练，我们让GPT学会在一个非常巨大的磁向量空间中进行连字游戏。简单来说，用户输入一个词，AI会将这个词映射到向量空间中，并找到概率最大的词语，也就是向量空间中综合距离最近的词，然后将这些词连成句子作为回答反馈给用户。
经过几十TB的语料训练，AI在向量空间中准确地找到了每个词的位置。这些词在空间中的位置真实地映射出了语言背后的逻辑关系。如果一个足够大的向量空间可以映射出所有的逻辑语言，那么如果我们拥有一个更大的向量空间，它是否就能够映射出整个现实世界呢？这是一个有趣的问题。通过不断扩大向量空间的规模，我们可以期待AI在语言理解和创造方面取得更加卓越的成果，并为人们带来更广阔的应用前景。
让我们回顾一下什么是GPT。GPT是一个基于深度学习的模型，专门用于处理各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。它通过大量数据集进行预训练，学习如何理解和生成人类语言。
GPT模型之所以强大，部分原因在于其庞大的参数数量。这些参数可以想象成GPT的大脑中的神经连接，每个连接都存储着特定的信息，负责特定的任务。训练过程中，这些参数不断调整，直到找到最佳的组合方式，使得模型可以准确地完成任务。
现在，重点来了。一旦GPT的训练完成，它的向量空间——也就是所有这些参数构成的数学空间——就固定下来了。你可以把这个向量空间想象成一个庞大的多维空间，其中每一个维度代表了模型可以调用的一种特性或概念。固定下来的向量空间意味着GPT不会根据与它的交互来改变这些参数。这是由于调整这些参数需要巨量的计算资源。
要训练GPT，我们需要使用大量的显卡和机器，这些硬件需连续工作数日，甚至数周才能完成训练。这是一个极其耗费资源的过程。显然，每当与GPT交互时，都进行一次这样的训练是不可行的。
这就是为什么说GPT以不变应万变。无论你问它什么问题，它都会在这个固定的向量空间中搜索答案。但是，答案的组织方式是动态的，它会根据你提出的问题来串联出不同的路径。因此，尽管GPT的“思考”模式是静态的，它仍然能够给你一种它真的在与你互动的错觉。
这就带来了一个有趣的现象：GPT对这个世界的认知只能停留在训练停止的那一天。因为它无法更新自己的参数来吸收新的信息，它不会随着时间的推移而学习或记住新的事物。它无法产生新的记忆或经验，这意味着如果世界发生了改变，而GPT没有经过重新训练来吸收这些变化，它的输出可能会变得过时或不准确。
这个局限性对于我们使用和理解GPT模型时非常重要。虽然它能够产生出色的语言模式，但我们不能期望它完全理解现实世界中的最新发展或事件。例如，如果你问GPT关于最近的新闻事件或流行文化的趋势，它能够提供的信息可能是基于它停止训练时的数据集，而不是最新的信息。
然而，即便如此，GPT的功能仍然非常强大。它能够帮助我们自动化许多语言相关的任务，比如草稿撰写、初步的内容创作、甚至是编程代码的辅助。对于内容创作者而言，GPT可以成为一个非常有价值的工具，它可以帮助节省时间，激发创意，并在某些情况下，提供灵感和框架，让创作者可以在此基础上进一步发展和完善!
我们再学习一下token这个概念
在GPT的技术枢纽中，"Token"是不可或缺的基石。Token代表文本片段的原子级单位，它们可以是单词、短语或任何具有独立意义的字符组合。当用户与GPT互动时，这个智能系统会将输入的文本拆分成一个个Token，并以此作为构建回应的基础。在自然语言处理（NLP）的领域里，Token不仅仅是一个术语，它承载着文本中被认为是独立元素的各个部分，比如单词、数字或符号。
以“我爱北京天安门”为例，每个字“我”、“爱”、“北京”、“天安门”均可被视为一个独立的Token。在NLP的数据预处理过程中，Token化是至关重要的一环，因为它助力模型对文本进行精准解读和分析。而Token本身也有多种类别，每一类都与特定的文本元素相对应：
- 词汇Token（Word Tokens）：这类Token普遍存在于文本中，代表着词汇，例如“猫”、“跑”等。
- 符号Token（Symbol Tokens）：涵盖了各种标点符号和特殊字符，包括逗号、问号等。
- 数字Token（Number Tokens）：专指数字，如“2023”、“100”等。
每一种Token在文本处理中都发挥着其独特的功能：
- 词汇Token有助于模型把握文本的语义层面；
- 符号Token则在解析文本结构和语法方面扮演关键角色；
- 数字Token在处理含有数值信息的文本时尤其关键。
通过对文本进行精细的Token切割，NLP模型如ChatGPT就能够更加准确地解析和理解人类语言，进而在回答问题、生成文本或执行其他与语言相关的任务时，展现出更佳的性能和准确度。
大语言模型LLM,从8K到32K模型，需要消耗的资源是指数级上升
GPT-4的技术进步带来了一个引人瞩目的变化：它的上下文处理能力从原先的8千个Token跃升至32千个Token。让我们通过一个简单的比喻来深入理解，为什么管理更多Token的模型（比如32千Token）会比较少Token（例如8千Token）的模型复杂得多。
在AI技术领域，这样的“交流互动”是通过Transformer算法中的"注意力机制"（attention mechanism）来完成的。在这个机制中，每个Token都要与其他所有Token进行相互计算。因此，随着Token数量的增加，所需的计算量会急剧上升，呈现平方级增长。例如，8千Token的情况下大约需要进行6,400万次（8,000 x 8,000）计算，而32千Token则需执行高达102亿次（32,000 x 32,000）计算。这不仅解释了为什么处理32千Token的模型难度如此之大，也预示着处理更大规模Token，比如128千Token，将是一项更为艰巨的任务。
Openai的不同模型的定价也是成倍上涨！
回到标题那么复现一个gpt4 LLM有多难呢？
gpt-4-vision-preview大模型增加了识图功能，
GPT 4.0-1.8w亿参数中，有大量的图片参数，训练一次的成本极高。
全世界独一份的openai的GPT大模型生态！
从时间成本到技术成本以及运营成本上，可以说是非常难。
从经济角度考虑，更是没有必要重复造轮子了！你觉得呢 ？
