本文介绍了基于 Bedrock 的大型语言模型，Bedrock 是亚马逊云科技推出的大型语言模型和生成式 AI 系列。 大型语言模型是具有数十亿个参数 （B+） 的预训练语言模型（例如 GPT-3、Bloom、Llama）。 该模型可用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、机器翻译和自然语言理解。
大型语言模型的这些参数是在大量文本数据上训练的。 现有的大型语言模型主要采用transformer模型架构，模型大小、预训练数据、总计算量都得到了极大的扩展。 他们可以更好地理解自然语言，并根据给定的上下文（例如提示）生成高质量的文本。 其中一些能力（例如，上习和下）是不可能的，只有在模型大小超过一定水平时才能观察到。
9 月，亚马逊云科技正式宣布推出 Amazon Bedrock，这是一项完全托管的生成式 AI 服务，包括行业领先的基础大型语言模型和构建生成式 AI 应用程序所需的一系列功能。 Amazon Bedrock 汇集了几乎所有行业领先的基础大型语言模型，使人们能够通过单个 API 使用 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta Llama2、Stability AI 等的高级大型语言模型构建自己的应用程序。
大型语言模型的主要功能：
1.深度习和神经网络：大型语言模型通常基于深度学习习技术，其中包含许多神经网络层。 这些神经网络在大量文本数据上进行训练，以学习语言习的结构和模式。
2.预训练和微调：大型语言模型通常通过两个主要阶段进行训练。 首先是预训练阶段，在大规模文本数据上训练模型，以学习习语言的一般模式。 然后，在微调阶段，根据来自特定任务或域的数据对模型进行微调，以满足更具体的需求。
3.自注意力机制：自注意力机制，如transformer模型，常用于大型语言模型。 这种机制使模型能够在处理输入时为不同位置的信息分配不同的注意力权重，这有助于捕获长距离依赖关系。
4.生成文本：大型语言模型能够生成自然语言文本，可应用于各种任务，如文章写作、对话生成、**生成等。
5.参数数量：大型语言模型通常具有大量参数。 例如，GPT-4 模型参数为 18万亿、13万亿训练数据、6300万美元训练成本等。
6.多功能性：预训练的大型语言模型通常是通用的，可用于各种自然语言处理任务，而无需对特定任务进行额外的监督训练。
7.应用：大型语言模型在自然语言处理、对话系统、翻译、摘要生成和问答系统中有着广泛的应用。
对于大型语言模型的应用场景，绝大多数客户不需要从头开始训练模型，也无法依靠一个通用的、单一的大型语言模型来应对各种任务。 这就是为什么 Amazon Bedrock 被称为大型语言模型的“家庭桶”。
在这个数字化之风吹遍世界各个角落的时代，大型语言模型固然不错，但个人开发者和企业应用很难开发、构建、调优自己的大型语言模型，于是亚马逊基岩应运而生。 Bedrock 最重要的特点是它允许开发人员轻松自定义大型语言模型并构建自己的生成式 AI 应用程序。