在今天这个时代，人们的工作和生活已经离不开数据访问，而几乎所有平台背后的数据存储和查询都离不开数据库。SQL作为一种数据库的查询和处理语言历史悠久，最早由IBM于上世纪70年代初研究关系数据模型时提出，后续发展为一种广泛使用的数据库标准访问接口。
今天大语言模型的发展给了我们一个契机，重新审视这层标准，如何让人们以更加自然的方式访问数据库，数据以更直接、更灵活的方式返回给客户。由于历史发展的原因，从数据库分析出一个结论，需要“分析人员+报表前端+数据后端+SQL+数据存储”的全路径，这一使用范式在未来将受到挑战。除了自然语言本身的优势外，语境的上下文学习能力、迁移学习和文字总结能力也有很大的发挥空间，带着这些思考，我们有必要了解一下大语言模型背后的发展及其技术原理。
一、大语言模型的发展大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。相较于传统特定领域训练出来的语言模型，有更广泛的应用场景。这篇文章参考Google和OpenAI相关论文及部分作者的补充，结合我的理解尝试用大家普遍看得明白的语言，对其技术发展和主要实现进行解析。
1.1Transformer模型的提出在Transformer提出之前，自然语言处理领域的主流模型是循环神经网络（RNN，recurrentneuralnetwork），使用递归和卷积神经网络进行语言序列转换。年，谷歌大脑团队在人工智能领域的顶会NeurIPS发表了一篇名为“Attentionisallyouneed”的论文，首次提出了一种新的简单网络架构，即Transformer，它完全基于注意力机制(attention)，完全摒弃了循环递归和卷积。
递归模型通常沿输入和输出序列的符号位置进行计算，来预测后面的值。但这种固有的顺序性质阻碍了训练样例内的并行化，因为内存约束限制了样例之间的批处理。而注意力机制允许对依赖项进行建模，而无需考虑它们在输入或输出序列中的距离。
Transformer避开了递归网络的模型体系结构，并且完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依存关系。在八个PGPU上进行了仅仅12个小时的训练之后，Transformer就可以在翻译质量方面达到新的最先进水平，体现了很好的并行能力。成为当时最先进的大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM）。
总结两个核心突破：
突破了远距离文本依赖的学习限制，避开了递归网络的模型体系结构，并且完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。关联来自两个任意输入或输出位置的信号所需的操作数随着距离增加，原来需要线性增长或对数增长，现在被收敛成一个常量，并通过多注意头机制保障了准确性。
可高度并行进行训练，这对发挥硬件红利以及快速迭代模型非常重要。
下图是论文提到的Transformer模型，对编码器和解码器使用堆叠式的自注意力和逐点式、全连接层，分别如图1的左半部分（编码器）和右半部分（解码器）所示，相关技术细节后面会重点讲到。
Transformer模型
OpenAI基于该工作基础上发展了GPT（GenerativePre-training）生成式预训练模型，这里借用网上一张图简单改过，相关细节将在后面展开。
GPT的发展
1.2生成式预训练初现潜力：GPT-1年，OpenAI公司发表了论文“ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-training”，
使用的模型有两个阶段，第一阶段是无监督预训练，基于海量的文本集通过Transformer学习一个大容量的语言模型，第二阶段基于标注数据进行参数微调。得到的一般任务不可知模型（或称为通用模型）优于经过判别训练的模型，在论文选定的12种数据集中有9个取得更好效果。在GPT-1中，采用了12层Transformer的结构作为解码器，每个Transformer层是一个多头的自注意力机制，然后通过全连接得到输出的概率分布。
这次实践对OpenAI来讲，我觉得是奠定了他们往这个路线发展的核心因素，主要有几个重点突破：
1、证明了通用模型训练具有很大的价值潜力。之前用于学习特定任务的标注数据难以获得，导致模型效果不能持续提升，而通过Transformer无监督训练+少量标注数据的Finetune就取得了更优的效果。
2、论文尝试增加Transformer中间层，在从2层到12层的数量增加中，平均每增加1层能够提升9%的准确性。加上Transformer本身具备并行能力，这在GPU上无疑潜力巨大。
3、论文发现在第二步的Finetune中添加语言建模作为辅助学习目标，能够提高监督模型的泛化能力，并加速收敛。说明在更海量的数据集时，模型会更收益于辅助学习目标。
生成式预训练初现潜力GPT-1
虽然论文摘要重点强调了该模型在缺少标注数据情况下对特定任务的优势，但其实以上三点发现对OpenAI后续技术路线影响重大。但GPT-1在生成长文本时，仍然会出现信息遗忘和重复等问题，和特定领域的模型对比还有很多不足。
1.3泛化能力突破：GPT-2年，OpenAI发表了最新进展，一篇“LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners”的论文。重点实践了更大的模型更广的数据集具有更好的泛化能力。GPT-1是12层的transformer，BERT最深是24层的transformer，GPT-2则是48层，共有15亿个参数的transformer，训练集叫WebText，是从万个链接提取文本去重后，得到万文档共40GB文本。
论文认为现有系统用单个任务来训练的单个领域数据集，是缺乏模型泛化能力的主要原因，因此在更广的数据集上，GPT-2采用了多任务（multitask)的方式，每一个任务都要保证其损失函数能收敛，不同的任务共享主体transformer参数。
最终训练出来的模型在不需要任何参数和模型改动下，在zero-shot（零样本）任务中，在8个数据集中有7个表现为业界最优，这个泛化能力可以说已经很强大了，并且在机器翻译场景取得亮眼结果，GPT也是在2.0出来后，开始备受