你有没有这样的疑问：为什么火爆的人工智能大模型，偏偏要被称为“大语言模型（LLM，Large Language Model）”呢？当我们看到电脑屏幕上，AI 竟然能像人一样流畅地对话，甚至给出颇有洞见的观点时，那种好奇心油然而生： 计算机，究竟是如何学会人类语言的？ 还能和我们进行如此深刻的交流？
要解答这些疑问，就得从人工智能大模型的“起点”说起。 说到底，大语言模型的基础，其实是概率统计和线性代数。看到这里，曾经在高数、概率、线代里挣扎过的小伙伴们，是不是瞬间感觉有点熟悉？ 没错，那些枯燥的数学公式知识，正是 AI 语言能力的基石。
大语言模型的核心，就是概率统计。它的最主要目标，就是去预测在给定的上下文语境中，下一个词语（Token）出现的可能性有多大。
如果你对这个词还不太熟悉，可以回顾之前的文章：
公众号：中物联教育培训【中物灵境AI+专栏】Token：AI 理解世界的“积木”
为了让模型学会这项“预测”技能，人们投入了海量的人类文本数据，例如浩如烟海的书籍、文章、网页、代码等等。 这些数据，都是语言的载体。 大语言模型就像一个孜孜不倦的学生，通过分析这些数据，不断发现上下文之间的模式和规律，从而逐渐掌握了不同语言的结构、语法、语义，以及隐藏在语言背后的知识。
这就像一个刚刚来到世界的幼童。 最初，他们听到的是父母日常的对话，虽然懵懵懂懂，并不理解语言的含义，但他们却能敏锐地捕捉到语言发音的模式。 然后，他们可能会第一次无意识地发出“MaMa”的声音，而父母往往会欣喜若狂，用兴奋的表情和亲昵的肢体接触来鼓励这种行为。 幼童逐渐理解了这种“奖励”机制，就会尝试发出更多的声音，并进一步借助外部的物体来识别实体对象，最终慢慢演化出有意义的对话。 而父母也在无意识中，摸索出了一套教孩子说话的有效方法，比如用叠词来强调一句话中的重点，像“肉肉”、“凳凳”、“果果”等等。 这些叠词，虽然成年人在日常交流中很少使用，但对于孩子来说，却能帮助他们快速理解重要的实体词汇。 接下来，孩子们会学习各种动词以及动宾结构，例如“吃肉肉”、“坐凳凳”、“吃果果”。
再往后，孩子们开始区分“你”、“我”、“他”的主体概念，学习形容和描述事物的方式，更重要的是，开始理解和运用抽象的概念。
你看，大语言模型的训练过程，其实和孩子学习语言的过程有着异曲同工之妙。只不过，我们用更大规模、更高速度的方式，让人工智能掌握了全世界几乎所有能够接触到的公共知识。 虽然一开始，大模型并不知道自己生成的内容对人类是否有价值，但是通过人类的反馈，它可以更好地学习和掌握人类所需要的语言模式，以及人类在得到期望的反馈后，是否会像父母鼓励孩子一样，对模型的行为进行“鼓励”。
同时，人类绝大多数有效的知识，都是以文字作为基础进行传播和记录的。 在没有其他感知器官和运动器官的情况下，大语言模型最先能够做到的，就是通过语言的输出，来构建和人类之间的连接。 当然，对于掌握了海量知识的大模型来说，会不会在未来的某个时间点，突然“顿悟”，理解自身存在的主体性，甚至具备主体意识，这确实是我们今后需要认真思考的重要问题。
就像父母只是把孩子带到这个世界，但父母并没有制造孩子。 随着年龄的增长，孩子也会逐渐发展出独立的人格，拥有自己独立的世界。
所以，现在你明白为什么人工智能大模型，又被称为“大语言模型”了吗？ 因为语言，既是它们学习的起点，也是它们与人类沟通、展现能力的最重要桥梁。