生成式人工智能工作原理和技术机制介绍

生成式人工智能是一种技术集合，它基于生成对抗网络（GAN）和大型预训练 模型等人工智能技术，利用已有数据来寻找规律，并通过适当的泛化能力来生成 相关内容。

根据监督学习的方法差异，机器学习领域具有判别式（Discriminative）和生成式（Generative）两种典型模型：判别式模型是对条件概率建模，学习 不同类别之间的最优边界，从而完成分类任务；生成式模型则面向类建立模型，计 算基于类的联合概率，然后根据贝叶斯公式分别计算条件概率，进而根据输入数 据预测类别。GAN模型出现后，人们开始利用生成式机器学习模型实现文本、图 像、语音等内容的智能合成，学术界将其定义为生成式AI（Generative AI）。

算法端方面，人工智能的两个重要阶段为机器学习和深度学习，机器学习主 要以神经网络为标志，深度学习则在神经网络基础上构造更深层次的结构对更高 维度的数据进行学习。同时这两者可以相互结合，称为深度强化学习（DRL）。 时间方面，神经网络的概念出现较早，在人工智能概念提出前的1943年就已 经具有雏形。1943年，心理学家麦卡洛克（McCulloch）和数学家皮茨（Pitts）最早 将生物学中的神经网络中的最基本的成分⸺“神经元模型”抽象为简单模型，即 MP模型。该模型中，神经元从其他神经元或外部环境接收二进制输入并加权相 加，将结果与阈值进行比较。如果输入的总和超过阈值，则神经元发射，产生1的二 进制输出，否则神经元保持不活动，产生0的输出；由于它只能表示二进制的输出 结果，局限性较大。1986年，辛顿（Hinton）以此为基础提出第二代神经网络，利用 误差的反向传播算法来训练模型，算法效率大幅提升；算力上通过并行计算和 GPU加速等技术，已实现可以处理更大规模的数据和更加复杂的问题。1989年，Yann LeCun等提出LeNet-5模型已实现数字识别。1997年，长短时记忆网络（LSTM） 作为循环神经网络（RNN）的改进型被提出，主要用于解决传统循环神经网络中 遇到的梯度消失和梯度爆炸问题，使得神经网络可以更好地处理长序列数据。 2006年，辛顿首次提出了深度置信网络（Deep Belief Network,DBN），它的训练 分为无监督预训练和有监督微调两个阶段，其中对无监督特征的强调成为深度学 习的雏形。2014年，新的生成对抗网络（GAN）被提出，它的基本思想是将生成器 网络和判别器网络同时进行训练，通过竞争来逐步提高生成器网络的生成能力。 训练过程进化为生成器网络的训练和判别器网络的训练两个阶段，通过对真假不 断判断和挑战提高相关精度。该阶段在商业化的里程碑事件就是2016年AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，表明了算法在商业化落地后的巨大力量。

随后，模型的发展方向主要聚焦长序列的处理和计算效率的提升，代表就是 2017年谷歌Transformer模型的发布。它是一种基于自注意力机制的编码－解码 模型，解决序列到序列（Sequence-to-Sequence）学习任务中的长序列问题，例 如机器翻译、语音识别、文本摘要等任务。2017年6月，Google Brain在神经信息 处理系统大会（NeurIPS）发表论文《Attention is all you need》，首次提出了基于 自我注意力机制（self-attention）来提高训练速度的Transformer模型，将其用于 自然语言处理。Transformer由编码器和解码器两部分构成，其中编码器用于将 输入序列转换为一系列特征向量，解码器则将这些特征向量转换为输出序列。编 码 器 和 解 码 器 都 由 多 个 相 同 的 层 次 组 成，每 个 层 次 包 含 多 头 注 意 力 机 制 （Multi-Head Attention）和全连接前馈网络（Feed-Forward Network）两个子层 次。该架构的优点是可以并行处理输入序列的所有元素，能够捕捉长距离的依赖 关系，此架构奠定了大语言模型（LLM）的强大基础。

生成式人工智能的基础架构是大语言模型。它是在大量数据集上进行预训练，且没有针对特定任务调整数据，另外可以对自然语言进行建模，以便于生成文 本、语音识别、文本分类、机器翻译等任务。它的优点在于可以生成高质量的自然 语言，同时还可以理解和处理复杂的语言结构。其路线主要分为三种：1）编码器路 线；2）编解码器路线；3）解码器路线。三条线在发展初期都处于各自探索阶段，但 2020年GPT-3模型的编译及其表现出的优异性能，解码器逐渐占据主导优势。同 时模型闭源逐渐成为头部玩家的发展趋势，包括Google、OpenAI、META（原 Facebook）等公司都在推进。

在算法端，Transformer的自注意力机制是特殊情况下的注意力机制。在一 般任务的编码－解码（Encoder-Decoder）框架中，输入（Source）和输出（Target）内容是不一样的，例如对于英－中机器翻译来说，输入是英文句子，输出是对 应地翻译出的中文句子。注意力机制发生在输出的元素Query和输入中的所有元 素之间。而自注意指的不是输入和输出之间的注意力机制，而是输入内部元素之 间或者输出内部元素之间发生的注意力机制，即“Target=Source”这种特殊情况 下的计算机制。自注意力机制更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征，且对 于增加计算的并行性也有直接帮助作用。OpenAI的GPT系列模型，均是基于 Google提出的Transformer模型的解码器（Decoder）架构，每代模型仅对架构进 行微调。从模型参数量和训练数据集维度看，在GPT-3模型之前，参数量和训练数 据量均呈现快速增长态势，尤其是GPT-3模型参数量为1750亿，达到阶段性巅峰。

最新框架中，指示学习（Instruction tuning）成为下一步发展的方式，其最早 由2022年论文《Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners》提出论 述。该模型需要学习如何在给定的输入条件下，输出与专家行为相似的结果，较类 似于人类学习新技能的方式，例如观察和模仿专家的行为，从而逐渐掌握新的技 能。此外，指示学习还可以避免一些传统强化学习方法中的问题，例如训练不稳定、难以收敛等问题。 总结对比来看，大语言模型发展主要基于以下三大主要阶段：1）模型微调 （Fine-tuning）：以GPT-1为代表，需要大量的微调数据集样本，特定模型解决特 定任务；2）提示学习（Prompt-learning）：以GPT-3为代表，需要少量的微调数据 样本，模型小样本学习（few-shot Learning）能力更强；3）指示学习（Instruction-learning）：以FLAN、InstructGPT、ChatGPT为代表，它可以通过模仿专家 行为，快速地学习如何完成复杂的任务。