為了發揮其魔力，這些工具依賴強大的技術，使它們能夠處理數據並產生準確的內容來響應用戶提出的問題。這就是法學碩士發揮作用的地方。
本文旨在向您介紹法學碩士。閱讀以下部分後，我們將了解什麼是法學碩士、它們如何運作、不同類型的法學碩士和範例，以及它們的優點和限制。
對於該學科的新手來說，我們的大型語言模型 (LLM) 概念課程是深入了解 LLM 的完美場所。但是，如果您已經熟悉 LLM 並希望進一步了解如何建立 LLM 動力應用程序，請查看我們的文章如何使用 LangChain 建立 LLM 應用程式。
讓我們開始吧！
什麼是大語言模型？
法學碩士是用於建模和處理人類 波斯尼亞和黑塞哥維那電話號碼列表 語言的人工智慧系統。它們被稱為“大型”，因為這些類型的模型通常由數億甚至數十億個定義模型行為的參數組成，這些參數是使用大量的文字資料語料庫進行預先訓練。
LLM的底層技術稱為Transformer Neural Network，簡稱Transformer。正如我們將在下一節中更詳細地解釋的那樣，Transformer 是深度學習領域的創新神經架構。
谷歌研究人員在 2017 年著名論文《Attention is All You Need 》中提出，Transformers 能夠以前所未有的準確性和速度執行自然語言 (NLP) 任務。憑藉其獨特的能力，Transformer 為法學碩士的能力帶來了重大飛躍。可以公平地說，如果沒有變形金剛，目前的生成式人工智慧革命就不可能實現。
來源：資訊是美麗的
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上圖說明了這種演變。正如我們所看到的，第一個現代法學碩士是在 Transformer 開發後立即創建的，最重要的例子是BERT（Google 開發的第一個用於測試Transformer 功率的法學碩士）以及GPT-1 和GPT -2 ，OpenAI 創建的 GPT 系列中的前兩個模型。但直到 2020 年代，LLM 才成為主流，變得越來越大（就參數而言），因此也更強大，例如GPT-4和LLaMa等著名的例子。
法學碩士如何運作？
現代法學碩士成功的關鍵是變壓器架構。在Google研究人員開發 Transformer 之前，自然語言建模是一項非常具有挑戰性的任務。儘管複雜的神經網路（即循環神經網路或卷積神經網路）興起，但結果只取得了部分成功。
主要挑戰在於這些神經網路用來預測句子中缺失單字的策略。在 Transformer 出現之前，最先進的神經網路依賴編碼器-解碼器架構，這是一種強大但耗時和資源消耗的機制，不適合併行計算，因此限制了可擴展性的可能性。
Transformer 提供了傳統神經網路處理順序資料（即文字）的替代方案（儘管 Transformer 也已用於其他資料類型，如圖像和音頻，並取得了同樣成功的結果）。
法學碩士的組成部分
