电子行业电子AI+系列专题报告（一）：AI大语言模型的原理、演进及算力测算-230424（36页）.pdf

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1、请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容20232023年年0404月月2424日日电子电子AI+AI+系列专题报告（一）系列专题报告（一）AIAI大语言模型的原理、演进及算力测算大语言模型的原理、演进及算力测算行业研究行业研究 行业专题行业专题 电子电子投资评级：超配（维持评级）投资评级：超配（维持评级）证券分析师：胡剑证券分析师：胡慧证券分析师：周靖翔证券分析师：李梓澎联系人：詹浏洋021-60893306021-60871321021-603754020755-81981181010-S0980521080001S0980521080002S0980522100001S0980522

2、090001证券研究报告证券研究报告|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AIAI大语言模型的原理、演进及算力测算大语言模型的原理、演进及算力测算l 机器学习中模型及数据规模增加有利于提高深度神经网络性能。机器学习中模型及数据规模增加有利于提高深度神经网络性能。人工智能致力于研究能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论方法及技术，并开发相关应用系统；其最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。机器学习是一门专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为、以获取新的知识或技能、重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的学科，广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域。深度学习是机器学

3、习的子集，主要由人工神经网络组成。与传统算法及中小型神经网络相比，大规模的神经网络及海量的数据支撑将有效提高深度神经网络的表现性能。l TransformerTransformer模型架构是现代大语言模型所采用的基础架构。模型架构是现代大语言模型所采用的基础架构。Transformer模型是一种非串行的神经网络架构，最初被用于执行基于上下文的机器翻译任务。Transformer模型以Encoder-Decoder架构为基础，能够并行处理整个文本序列，同时引入“注意机制”（Attention），使其能够在文本序列中正向和反向地跟踪单词之间的关系，适合在大规模分布式集群中进行训练，因此具有能够并行

4、运算、关注上下文信息、表达能力强等优势。Transformer模型以词嵌入向量叠加位置编码作为输入，使得输入序列具有位置上的关联信息。编码器（Encoder）由Self-Attention（自注意力层）和 Feed Forward Network（前馈网络）两个子层组成，Attention使得模型不仅关注当前位置的词语，同时能够关注上下文的词语。解码器（Decoder）通过Encoder-Decoder Attention层，用于解码时对于输入端编码信息的关注；利用掩码（Mask）机制，对序列中每一位置根据之前位置的输出结果循环解码得到当前位置的输出结果。5X9UlYnV8WnUvUsXvU7

5、NaO6MsQqQmOmPeRrRqMkPmOtO8OnMnNMYoOrPwMnPtR请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AIAI大语言模型的原理、演进及算力测算大语言模型的原理、演进及算力测算l GPTGPT是基于是基于TransformerTransformer架构的大语言模型，近年迭代演进迅速。架构的大语言模型，近年迭代演进迅速。构建语言模型是自然语言处理中最基本和最重要的任务之一。GPT是基于Transformer架构衍生出的生成式预训练的单向语言模型，通过对大量语料数据进行无监督学习，从而实现文本生成的目的；在结构上仅采用Transformer架构的Decoder部分。自20

6、18年6月OpenAI发布GPT-1模型以来，GPT模型迭代演进迅速。GPT-1核心思想是采用“预训练+微调”的半监督学习方法，服务于单序列文本的生成式任务；GPT-2在预训练阶段引入多任务学习机制，将多样化的自然语言处理任务全部转化为语言模型问题；GPT-3大幅增加了模型参数，更能有效利用上下文信息，性能得到跨越式提高；GPT-3.5引入人类反馈强化学习机制，通过使用人类反馈的数据集进行监督学习，能够使得模型输出与人类意图一致。l 大语言模型的训练及推理应用对算力需求带来急剧提升。大语言模型的训练及推理应用对算力需求带来急剧提升。以GPT-3为例，GPT-3参数量达1750亿个，训练样本to