總的來說，LLM的結構允許它學習和理解復雜的語言模式，并在各種任務（如文本生成、翻譯、摘要等）中生成高質量的語言輸出。3. LLM與Transformers之間的關系現在，用一個通俗的例子來解釋LLM和Transformers之間的聯系：想象你正在制作一部電影。在這個比喻中，Transformers就像是電影的基本劇本。它規定了故事的基本結構、角色和情節發展，但還沒有詳細到具體的對話或場景。而LLM（如GPT）就像是根據這個基本劇本制作出來的完整電影。這部電影不僅有了詳細的對話、背景音樂、特效和演員的演繹，還融入了導演的獨特視角和創意，使得基本的劇本變成了觀眾可以觀看和欣賞的完整作品。在這個比喻中，Transformers提供了處理和理解語言的基礎框架，就像電影的劇本；而LLM則是在這個框架上增加細節和深度，最終創造出能夠與人類自然交流的AI，就像將劇本轉化為一部精彩的電影。4. GPT與LLM之間的關系LLM是一個廣泛的分類，涵蓋了所有使用大量數據進行訓練的、能夠處理和生成自然語言的復雜AI模型。而GPT是這一類模型中的一個特定例子，它使用Transformer架構，并通過大規模的預訓練學習語言的模式和結構。為了更好地理解LLM（大型語言模型）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）和Transformer之間的關系，我們可以將它們比作建筑的不同部分。Transformer架構：基礎結構想象Transformer架構像是建筑的基礎結構，比如一座大樓的框架。它提供了基本的支撐和形狀，決定了建筑的整體設計和功能。在技術上，Transformer是一種神經網絡架構，專為處理序列化數據（如文本）而設計，特別擅長捕捉數據中的長距離依賴關系。LLM：整體建筑LLM則可以看作是建立在這個框架上的整座建筑。這些建筑不僅有堅固的框架（即Transformer架構），還包括了房間、電梯、裝飾等，使得建筑完整、功能豐富。類似地，LLM是使用Transformer架構構建的，通過大量的數據訓練，這使得它們能夠處理復雜的語言任務，比如文本生成、理解、翻譯等。GPT：特定類型的建筑GPT可以被視為這些大型建筑中的一種特定類型，如一座特別的摩天大樓。它不僅使用了Transformer架構（即基礎框架），而且通過特定的方式進行了設計和優化（即大規模的預訓練），以實現特定的功能，如高效的文本生成和語言理解。總結起來，Transformer是基礎架構，LLM是建立在這種架構上的一類復雜系統，而GPT是LLM中的一種特定實現，使用了Transformer架構，并通過大量的預訓練獲得了強大的語言處理能力。這種關系像是建筑基礎、整體建筑和特定類型建筑之間的關系。5. LLM與LangChain之間的關系LangChain是一個開源庫，用于構建和運行基于語言模型的應用程序。它是由語言模型（如GPT）的用戶和開發者設計的，旨在簡化大型語言模型（LLM）的使用和集成過程。LangChain的目標是讓開發者能夠更容易地將語言模型的能力集成到各種應用中，無論是聊天機器人、自動內容生成工具還是其他類型的NLP應用。LangChain與GPT和其他LLM之間的關系可以用以下方式來理解：工具和應用程序構建：LangChain不是一個獨立的語言模型，而是一個工具集，使得開發者可以更容易地構建和部署基于LLM的應用程序。它提供了一系列的功能，如對話管理、信息檢索、內容生成等，以利用LLM的能力。中間層：可以將LangChain看作是LLM（如GPT）和最終應用之間的中間層。它幫助處理用戶輸入，調用合適的語言模型，處理模型輸出，使其適用于特定的應用場景。簡化集成：LangChain的存在簡化了將語言模型如GPT集成到各種應用中的過程。它為開發者提供了一種高效、靈活的方式來利用LLM的強大功能，而無需深入了解其底層的復雜性。綜上所述，LangChain是一個工具和框架，用于促進和簡化GPT和其他大型語言模型在各種應用中的使用和集成。它作為一個中間層，允許開發者更容易地利用LLM的強大能力，創建多樣化和復雜的NLP應用。 二、AIGC業界現狀AIGC，也就是人工智能生成代碼，是自動或半自動生成可執行程序的過程。隨著AI的普及，AIGC的應用也越來越廣泛，它不僅可以提高編程效率，降低開發成本，而且還能讓非編程專業的人員也可以實現代碼的編寫。1、編程語言模型：定義與發展代碼編程輔助技術已經擁有超過40年的歷史了，它的發展經歷了從語法高亮、IDE中的自動完成，到代碼分析和規范性檢測等各個階段。其中，集成開發環境（IDE）這類工具成為過去二十年的標志性產物，它們通過自動代碼補全、代碼高亮、語法錯誤提示、代碼片段等特性，顯著提升了開發效率與質量，同時為開發人員帶來了更優質的編程體驗。去年可謂是生成式AI的元年，大型語言模型（Large Language Models，簡稱LLMs）取得了令人矚目的突破和成功。這些通用大模型在自然語言處理任務中表現出色，也往往具備一定的”編程“能力，但由于它們的訓練數據更多地是屬于通用的自然語言文本，而編程語言更加結構化，有明確的語法規則，而且語義更加直接和明確，所以對于代碼理解和生成這一特定領域來說，它們的表現可能會受到一定限制。為了更好地滿足開發者在代碼相關任務中的需求，編程語言模型（Code Large Language Models，簡稱Code LLMs）應運而生。與通用的大型語言模型相比，Code LLMs通過在大規模代碼庫上進行訓練，學習代碼片段、編程模式和編碼規范。這使得它們能夠更好地理解代碼結構和邏輯，并生成符合語法和語義要求的代碼。2、市場上的編程語言模型近幾年，編程語言模型（Code LLMs）的市場也在不斷發展和壯大，許多主要的科技公司和開源組織都在開發和推出自己的模型。這些模型都在解決代碼理解和生成的挑戰上取得了顯著的進步。下面從閉源與開源的劃分角度列舉一些具有影響力的編程語言模型：
Toolformer 是一個大型語言模型，通過使用 In-Context Learning 來提高模型理解和生成適合給定上下文或情況的語言能力。它使用 API 調用來注釋大量數據，然后使用這些 API 調用對模型進行微調，以進行有用的 API 調用。大語言模型（LLM）在利用有限的文本數據解決新任務方面表現出令人難以置信的優勢。然而，盡管如此，它們在其他方面也有局限性，例如：
無法訪問最新信息
幻想事實的傾向
低資源語言的困難
缺乏精確計算的數學技能
對時間進程的不了解
如何使用大模型解決更多的問題呢？在《解讀TaskMatrix.AI》一文中，TaskMatrix.AI是 Toolformer 和 chatGPT 的結合，將基礎模型與數百萬個 API 連接起來以完成任務。那么，什么是 Toolformer 呢？Toolformer 是 Meta 開源的新模型，能夠解決需要利用 API 的問題，如計算器、維基百科搜索、字典查找等。Toolformer 能夠認識到它必須使用一個工具，能夠確定使用哪個工具，以及如何使用該工具。Toolformers 的用例可能是無窮無盡的，從提供任何問題的即時搜索結果，到情景信息，比如城里最好的餐館。
下圖顯示了 Toolformer 的預測（例如，在數據樣本中嵌入的 API 調用）：2. Toolformer 的架構和實現方法 ChatGPT 中的一個核心特性是基于上下文的學習（In-Context Learning），指的是一種機器學習方法，其中模型從特定上下文或環境中呈現的示例中學習。上下文學習的目標是提高模型理解和生成適合給定上下文或情況的語言的能力。在自然語言處理（NLP）任務中，可以訓練語言模型來生成對特定提示或問題的響應。那么，Toolformer 如何利用 In-Context Learning 呢？Toolformer 是一個大型語言模型，它能夠通過 API 調用使用不同的工具。每個 API 調用的輸入和輸出需要格式化為文本/對話序列，以便在會話中自然流動。 從上面的圖片中可以看到的，Toolformer 首先利用模型的上下文學習能力來對大量潛在的 API 調用進行采樣。執行這些 API 調用，并檢查獲得的響應是否有助于將來預測 token，并被用作篩選條件。經過過濾之后，對不同工具的 API 調用被嵌入到原始數據樣本中，從而產生增強的數據集，而模型就是在這個數據集上進行微調的。具體地，上圖顯示了使用問答工具完成此任務的模型：
LM 數據集包含示例文本: 為“Pittsburgh is also known as”輸入提示“Pittsburgh is also known as The Steel City”。
為了找到正確的答案，模型需要進行一個 API 調用并正確地進行調用。
對一些 API 調用進行了抽樣，特別是“ What other name is Pittsburgh known by?”和“ Which country is Pittsburgh in?”。
相應的答案是“Steel City”和“United States”。因為第一個答案更好，所以它被包含到一個新的 LM 數據集中，并帶有 API 調用: “Pittsburgh is also known as [QA(”What other name is Pittsburgh known by?”) -> Steel City] the Steel City”。
這包含預期的 API 調用和應答。重復此步驟以使用各種工具(即 API 調用)生成新的 LM 數據集。
因此，LM 使用嵌入在文本中的 API 調用來注釋大量數據，然后使用這些 API 調用對 LM 進行微調，以進行有用的 API 調用。這就是自監督訓練的方式，這種方法的好處包括:
在推理過程中，當語言模型產生“→”token時，解碼過程被中斷，這表明 API 調用的下一個預期響應。然后，調用適當的 API 來獲取響應，并在插入響應和token之后繼續解碼。此時，我們需要確保獲取的響應與上一個token所期望的響應相匹配。如果不匹配，我們需要調整 API 調用以獲得正確的響應。在繼續解碼之前，我們還需要執行一些數據處理來準備下一步的推理過程。這些數據處理包括對響應的分析、對上下文的理解以及對推理路徑的選擇。因此，在推理過程中，不僅需要調用 API 來獲取響應，還需要進行一系列的數據處理和分析，以確保推理過程的正確性和連貫性。
