大模型这个热门话题在过去一年里引发了大量讨论，那么，你是否知晓大模型究竟是怎么生成文字的？这篇文章里，作者尝试讲透其生成原理，并带你了解四种构建AI应用的大模型技术架构，一起来看看吧。
在人工智能的领域，大模型在去年已经成为了一个热门的话题。各大厂商如谷歌、微软、OpenAI等，都在积极研发和应用大模型技术。这些模型在语言理解、图像识别、推荐系统等方面都表现出了惊人的能力，甚至在某些任务上，已经超越了人类的表现。
或许你用过，惊叹于它的神奇，或许你没有用过，听着它的传奇。无论如何，都懂那么一点点，但很难讲的清，它到底是怎么生成的？
我们接下来就讲透它生成的原理，并了解四种构建AI应用的大模型技术架构。
首先，我们要了解的是，GPT大模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，也就是LLM。
（敲黑板，LLM是一种生成文字的模型，文生图比如DALL·E，它和LLM都是多模态语言模型的分支）它的工作原理可以简单地理解为“学习语言的规律”，它的生成方式只是根据上文，猜下一个词的概率。
那它为什么会掌握这么多的知识？那是因为在模型训练过程中，GPT模型会阅读大量的文本数据，然后学习这些文本中的语言规律。
这个过程可以类比为人类学习语言的方式。当我们是婴儿时，我们会通过听父母和周围的人说话，学习语言的规律。
比如，我们会学习到“我”通常后面会跟“是”，“你”通常后面会跟“好”等等。这就是一种语言规律。GPT模型就是通过类似的方式，学习语言的规律。
但是，GPT模型的学习能力远超人类。
它可以阅读数以亿计的文本，学习到非常复杂的语言规律。这就是为什么GPT模型可以生成非常自然、连贯的文本。
说到这里，需要我们了解一下GPT模型的内部结构。GPT模型是由多层神经网络组成的。每一层神经网络都可以抽取文本的某种特征。比如：
第一层神经网络可能会抽取出单词的拼写规律；第二层神经网络可能会抽取出词性的规律；第三层神经网络可能会抽取出句子的语法规律等等。通过这种层层抽取，GPT模型可以学习到非常深层次的语言规律。
当GPT模型生成文本时，它会根据已有的文本，预测下一个单词，整体就是通过这种方式，生成连贯的文本。
当然，这只是一个非常简化的版本。实际上，GPT模型的工作原理还涉及到很多复杂的数学和计算机科学知识。
大模型的厉害之处，其实不止在于它很像我们人学习语言，而更大的作用在于它未来会改变我们的生活和职场。从整体现有最新的架构来看，其实有四种大模型的应用架构，从上往下，依次从简单到复杂。
指令工程听着好像很遥远，其实就是通过下面这个输入框触发的：
看上去简单，但这个很考验一个人写prompt的“功力”。
prompt的作用就是通过引导模型生成特定类型的文本。一个好的prompt可以引导模型以期望的方式生成文本。例如，如果我们想让模型写一篇关于全球变暖的文章，我们可以给模型一个prompt，如“全球变暖是一个严重的问题，因为…”。模型会根据这个prompt生成一篇文章。
这种方法的优点是简单直观，但缺点是可能需要大量的尝试才能找到一个好的prompt。
Function calling是一种更深入的应用架构，它通过调用模型的内部函数，直接获取模型的某些特性。
例如，我们可以调用模型的词向量函数，获取单词的词向量。
这种方法的优点是可以直接获取模型的内部信息，但缺点是需要深入理解模型的内部结构。
第三种：RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG是一种结合检索和生成的应用架构。
在这种方法中，模型首先会检索相关的文本，然后用这些文本作为输入，让模型生成答案。
例如，如果我们想让模型回答一个关于全球变暖的问题，模型可以先检索到一些关于全球变暖的文章，然后根据这些文章生成答案。
这种方法的优点是可以利用大量的外部信息，提高模型的生成质量。但缺点是需要大量的计算资源，因为需要对大量的文本进行检索。
Fine-tuning是一种在特定任务上进一步训练模型的应用架构（如计算钢材的消耗量等等）。
在这种方法中，模型首先会在大量的文本上进行预训练，学习语言的基本规律。然后，模型会在特定任务的数据上进行fine-tuning，学习任务的特定规律。
例如，我们可以在情感分析任务上fine-tuning模型，让模型更好地理解情感。
这种方法的优点是可以提高模型在特定任务上的表现，但缺点是需要大量的标注数据。
总的来说，GPT大模型生成结果的原理，就是通过学习语言的规律，然后根据已有的语境，预测下一个单词，从而生成连贯的文本。这就像我们人类说话或写文章一样，根据已有的语境，预测下一个单词或短语。只不过，GPT模型的学习能力和生成能力，远超我们人类。
我们可以看到，AI在学习我们人类，它们不知疲倦，孜孜以求，我们人类也应该向它们学习，不带批判和有色眼镜的看待身边人的观点，用仅剩的群体智慧来继续引领我们走向下一个新世界。
后续还会对四种技术架构进行深入探讨，欢迎交流~
希望带给你一点启发，加油。
作者：柳星聊产品，公众号：柳星聊产品
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你知道一款字体，从有创意到变成字库产品，是怎样的一个过程吗？
字库并非像有的人想象的那样，由计算机将若干笔画简单拼接而成，一蹴而就，分分钟给你一套字库。正相反，字库的创作是一个艰苦卓绝的过程。需要告诉大家的是，字库中的字，都是字体设计师一个字，一个字 设计出来的，每一个字都需要反复揣摩，不断修改，才能最终完成。
一款新的字体，一般由主创设计师或书法家负责设计或书写原稿，然后由多位字体设计人员组成设计小组，完成所有汉字的精细设计。
字库的制作主要包括以下步骤：
原始字稿包括手写的字稿，也包括设计师直接在计算机上创作的字稿。字稿可能包括字库中所有汉字，也可能只包括部分汉字；有可能是设计草图，也有可能是质量比较高的字稿。
方正倩体的设计草图
中国书法院院长、书法家管峻书写的管峻楷体草图
电影导演、演员徐静蕾书写的静蕾体草图
如果是手写的字稿，需要输入到电脑。第一步，扫描，利用软件将字稿数字化，储存在电脑中。第二步，数字化拟合，将字稿扫描后的点阵图形制作成尽可能接近原稿的曲线轮廓信息。
能熟练使用电脑的设计师，有的会完全在电脑上设计字稿，这时就没有这个过程，直接进入下一环节“字形精细设计”。
字体数字化拟合示意图
设计小组成员对每个字形进行精细的设计，包括统一风格，调整笔画粗细，使其相互协调，使每个字都有美感。设计一款在中国大陆使用的字库产品，最少要涵盖国家标准GB2312-80包含的6763个常用汉字。原稿中有的字，需要进一步做精细设计；原稿中没有的字，需要在主创设计师的指导下，根据原稿风格设计出来。
除了设计师一个字、一个字地自查外，还会打印出纸样，由主创设计师对每个字形的结构、笔形、粗细提出修改意见，包括检查字形轮廓是否光滑、结构是否合理、粗细是否均匀、灰度是否和谐、整体是否美观，反复修改，直到满意为止。
主创设计师打印出纸样，提出修改意见，设计师调整，再打印，至少要这样反复3次。
倩体创作过程中的部分纸样
启体、舒体的字形反复修改过程图
由此可见，创作一套完整的计算机字库是一个漫长的过程，通过字体设计师的不懈努力，完美地将艺术美学与计算机科学融合在一起。正是由于他们的努力，才能够将传情达意的文字准确地、艺术地表现在生活中的方方面面.
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