国信证券-20230424-电子AI+系列专题报告（一）：AI大语言模型的原理、演进及算力测算.pdf

这篇报告主要探讨了AI大语言模型的原理、发展和所需的计算力。报告强调了在机器学习领域，模型的规模扩大和数据量增加对于提升深度神经网络性能的重要性。人工智能的目标是模仿和扩展人类智能，而机器学习是实现这一目标的关键途径，尤其是深度学习，它依赖于大规模神经网络和大量数据。 Transformer模型是现代大语言模型的核心结构，它在2017年由Google提出，革新了序列到序列学习的任务处理方式。Transformer模型摒弃了传统的序列依赖处理，采用自注意力机制，能够并行处理整个文本序列，提高了计算效率。模型由编码器和解码器组成，编码器通过自注意力层捕获上下文信息，解码器则在编码信息基础上进行解码，同时利用掩码机制防止当前位置访问未来信息，确保生成过程的正确性。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）是基于Transformer架构的一系列大语言模型。从GPT-1到GPT-3.5，模型经历了多次迭代，参数量和性能显著提升。GPT-1采用预训练和微调的方式，GPT-2引入多任务学习，GPT-3通过增大参数量更好地理解和生成文本，而GPT-3.5则通过人类反馈强化学习改进了模型的输出质量，使其更符合人类意图。 报告还指出，随着大语言模型的发展，训练和推理阶段对计算力的需求也在急剧增长。以GPT-3为例，其庞大的参数量和训练样本数导致了惊人的计算需求。训练GPT-3需要的算力高达121.528PFLOPS，而推理阶段的算力需求更是达到55EFLOPs，这需要大量的GPU资源，如A100 GPU芯片和DGX A100服务器。这些硬件成本高昂，反映了AI领域的巨额投入。 AI大语言模型的发展趋势是模型规模不断扩大、性能持续提升，但这也带来了巨大的计算力挑战。未来，优化模型架构、提升计算效率以及探索更经济的训练和推理解决方案将是AI研究的重要方向。