AI Mass人工智能大模型即服务时代：从智能医疗到智能健身
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
近年来，在人工智能技术持续发展和进步的推动下，“大模型”逐渐成为各个领域的关注焦点。然而由于各领域间存在数据量与模型复杂度的巨大差异，在实际应用中往往面临较高的技术和难题门槛。而"大模型"作为一种整合不同领域智能技术和提升人机交互效率的方法，在特定场景下能够充分利用数据资源、加快人机交互速度，并进而实现特定场景下的智能化医疗与健身服务
围绕"大模型"技术展开探索与实践。各家企业纷纷进行了系列探索与实践，在这一领域推出了许多杰出的解决方案。例如微软亚洲研究院推出了MIMIC-III人口传感器数据集,由亚历山大·弗兰克团队开发设计,旨在构建用于诊断和预测慢性病的大数据分析集合。此外,华为还推出了"情感语言理解"模型,该模型同样基于大数据分析方法,在极短的时间内实现了理想效果并获得了实际应用价值。
虽然"大模型"能够提升人机交互的效率和准确性,但它同样面临着很大的技术难题.主要体现在以下几个方面:
在传统机器学习方法中，实现大规模部署一个模型需要耗费大量的资源，并且这些模型往往规模庞大到让一般的个人或小型企业难以企及。
数据资源的可获得性不足：现有大量公开获取的大规模数据集已被广泛使用和研究；然而，在某些企业内部的数据资源仍然难以轻易获得
- 模型联邦问题：因为不同模型之间存在共同的数据需求，并且这些数据难以实现内部共享；
模型隐私保护问题：为确保个人信息不被第三方泄露，并在模型训练过程中对模型权重实施加密措施；具体而言：第一，在数据存储环节实施加解密技术；第二，在模型训练阶段采用端到端加密方法。
模型部署存在较大挑战性：基于云服务及分布式服务器网络等高昂成本因素，在实际操作中仍需克服诸多障碍。
为了解决这些技术难题, 本文将通过智能医疗与智能健身两个实例, 深入阐述'大模型'技术的关键概念、基本原理及其实际应用. 期待通过分享相关知识与实践经验, 助力人工智能技术的演进, 促进人机交互领域的发展进步, 并为社会创造更多价值！
2.核心概念与联系
2.1 大模型
大型神经网络（Massive Model）亦称作大型计算架构，在深度学习领域中占据重要地位。它由上千万至数亿个参数与层构成，在面对复杂的模式识别任务时展现出极高的计算复杂度与参数规模。该类模型在高性能计算环境下可实现可观察到的精细预测与决策能力。在高性能计算、超大规模并行处理以及智能决策系统等技术领域均有广泛应用。其中最著名的实例当属AlphaGo项目，在该系统中通过精确的数据分析能力实现了击败世界顶级棋手的历史性突破
2.2 “大模型”的两种类型
"大模型"技术的核心在于如何整合不同领域间的关联性与协同关系，在构建一个协调的体系结构的基础上实现高效运作。基于各类型间存在的内在联系性特征,"大模型"系统可分为两大功能维度：
以下是对原文的同义改写
- 集成学习（Ensemble Learning）：属于统计学习范畴的一种方法。它通过整合多个基学习器的预测信息来综合生成预测结果。该方法尤其适用于数据量有限且存在冗余或噪声情况下的模型性能提升。但由于各基学习器之间可能存在信息泄露现象，在实际应用中需采取相应措施进行处理。
除了上述两类'大模型'之外，在集成学习领域还存在其他类型的大模型架构。例如，在嵌入式系统和自动驾驶汽车领域中应用的基于集成学习的大规模预训练语言模型（LLM）。此外，在近年来的计算机视觉领域中 emerged single或multi camera based models 也被纳入到集成学习框架下进行研究与应用。值得注意的是，在实际应用场景中 仅使用单摄像头或多摄像头的场景下构建的大规模预训练语言模型 也可被视为一种特殊的'大模型'类型。总体而言 深度学习中的'大规模预训练语言模型'技术凭借其强大的数据价值、高效的联邦学习能力和强大的集成学习能力 在人机交互系统中发挥着越来越重要的作用
2.3 人工智能大模型即服务（AI Mass）时代
在人工智能快速发展的大趋势下（AI Mass时代），预示着大量人工智能服务已经实现了从传统硬件依赖型封闭架构向云端服务模式的转变。这一变革涵盖了以下几个关键特点：
在实现大规模部署的过程中（或：过程中），随着 model 数量的增加（或：随之而来），用户无需额外投资 server 购买（或：无需额外支出用于 server 购买）即可完成部署过程。
联邦学习机制：该模型主要专注于处理用户的原始数据，并未直接向外部提供这些数据内容，而是将这些数据上传至联邦学习平台。
云端开发：将模型部署至云端平台；用户可以通过自己的设备或APP与平台连接，并快速获得模型预测结果。
根据预测，在2025年前后，全球AI mass服务市场规模预计将突破200亿美元
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
3.1 联邦学习
（1）原理简介
该类技术被称为联邦学习（F Federated Learning），它是一个系统性地组织分布式机器学习框架的基础性研究领域。该技术允许多个客户端参与方通过联邦机制实现的数据协同训练。这种模式下得到的模型不仅能够显著降低各参与方所建模型之间的差异，并且还能够实现各参与方模型在泛化能力上的最大化。这一特性不仅有助于提升整体系统的鲁棒性与安全性，在实际应用中能够有效防止数据主体信息泄露。
联邦学习的原理简单概括如下：
- 每个客户端都具备一个独立的数据集集合；
- 在每一轮迭代过程中，客户端会随机选取部分本地数据用于模型训练；与此同时，在线提交其抽样所得的数据样本；
- 当所有参与方完成一轮迭代后，则计算并汇总所有参与方的模型参数；随后确定全局模型参数；
- 利用全局模型参数对测试集进行预测分析；并生成最终的结果输出。
如下图所示，假设一组参与者分别拥有如下三个数据集：
A: (x1, y1) A的数据集；B的数据集；C的数据集。
B: (x2, y2) B的数据集；C的数据集。
C: (x3, y3) C的数据集；A的数据集。
然后，他们通过联邦学习协议按如下规则进行模型训练：
- 每个 Participants 首先会对自身 Data Set 进行划分子集，并将所得的结果传递给其他 Participants；
- 当 other Participants 发送划分子集后, 每个 Participant 的计算能力便足以得出自己的 Model Parameter；
- 通过汇总所有 Participants 计算得到的 Model Parameter, 我们能够获得 Global Model Parameter；
- 我们对 Global Model Parameter 进行了评估, 最终得出了 Predictions.
（2）具体操作步骤
（1）数据划分
联邦学习的第一步是将数据进行分配与管理，在确保各方隐私的前提下完成资源优化配置。如图所示，在实验设置中假定原始样本量为N=1,000份样本，则每位参与方都分配到独立的数据集合：其中\frac{1}{5}作为本地训练样本（即20份），\frac{2}{5}用于本地验证（4百份）和全局评估（4百份）。
（2）模型训练
联邦学习的下一步是模型的训练。接下来使用单个GPU卡的小批量SGD算法来完成这一过程中的核心操作——即通过迭代优化算法逐步逼近最优解的过程。在这一过程中,每个参与者的本地数据会被分批次发送到远程参与者进行处理,以实现数据的安全共享与隐私保护的目的.当所有数据处理完毕后,在完成本地计算并获取更新结果的基础上,各个参与者会将自己的更新结果同步至其他所有参与者.
（3）模型聚合
联邦学习过程中第三阶段为模型聚合阶段，在此阶段中各参与方计算所得的模型参数会被整合以生成整体全局模型参数。具体而言, 这些整合方式可能包括采用算术平均, 加权算术平均以及投票决策等方式来进行.
（4）模型评估
在联邦学习过程中，在第四阶段是对模型进行评估。通过全局模型参数的测试（即对全局模型参数进行测试），从而获得最终预测结果。基于这些指标（即预测精度与泛化能力），我们可以建立有效的评价体系。
（3）数学模型公式详细讲解
（1）随机梯度下降算法（SGD）
该算法被称为stochastic gradient descent（简称SGD），它是机器学习领域中被广泛应用于优化过程的关键方法之一。作为一种基于无参数模型的学习方法，在每一次迭代中，算法都会通过抽取一小批训练样本来进行操作，并据此计算出相应的损失函数梯度值；随后将这些计算出的梯度信息带入模型参数更新环节，在这一过程中不断逼近全局最优解的方向。
随机梯度下降算法的数学公式为：
其中 Among the following, \theta represents the model parameters, while \eta denotes the learning rate (learning rate). The gradient (梯度) \nabla L(\theta) indicates the direction of parameter updates, and L(\theta) represents the loss function.
（2）联邦学习协议
该协议规定了数据划分规则、客户端选择训练数据和模型训练方式的方法。具体而言,该协议明确了客户端如何选择和分配训练数据,以及如何进行模型训练和整合,并提供了相应的操作流程。总体而言,该协议涵盖了四个主要方面的内容:数据划分规则、客户端选择与分配训练数据的方法、模型训练的具体流程以及模型整合的方式。
- 案例设定：决定参与联邦学习的各参与方的数据集及其划分比例以及分配策略；
- 数据分布：确定各参与方的训练数据集、验证数据集和测试数据集；
- 筛选训练样本池：确定可用的数据以形成一个mini-batch；
- 同步模型权重：各参与方同步自己的模型权重并完成一轮完整的联邦学习过程。
在联邦学习协议中存在多种方案可供选择，在这其中最为基础的是一个三步随机分配机制。该机制下各参与方独立地选取各自的数据样本，并将剩余的两个样本集合进行融合处理以构建完整的训练数据集。如图所示为具体的实施流程示意图
（3）联邦模型训练
联邦学习框架下的模型训练主要聚焦于执行协议规定的模型优化任务。在这一过程中，
系统首先从本地数据集中随机抽取一定数量的数据传输至远程设备进行本地化训练。
完成局部阶段的模型优化后，
系统会将更新后的参数反馈至本地设备。
这一循环往复的过程经过多轮迭代得以持续优化与完善。
实现这一目标可通过两种主要方案来达成：
第一种方案采用分层式联邦学习策略，
即先在本地设备完成少量数据的模型微调，
然后通过中心节点汇总各参与方的学习成果，
最终完成全局范围的学习整合。
第二种方案基于联邦平均机制展开，
即每一轮迭代前对所有参与方当前的学习状态进行统一更新计算，
得到全局最优的学习参数设定，
并将其返回至各参与方设备用于下一步骤的学习准备。
联邦模型训练的数学公式为：
\theta^{new}_i= \theta^old + \lambda[h(z^{_}, w), h(z^{ >}i, w^c)] $$_ _ 其中， θ 代表了该系统的整体模型结构， θ_old 则标记了旧版本的相关信息， λ 作为调节因子用于平衡各部分的影响。 z_i^(local) 代表了第 i 个局中人的本地数据特征， w 是当前迭代中的全局权重向量， h(z_i, w) 则描述了局部更新后的状态变化。 z_{-i} 的平均值用于计算去中心化的数据分布情况（即除去当前局中人的所有其他参与者的数据均值）, w_c 则包含了中心节点整合后的全局更新结果。 __ ##### （4）联邦模型聚合 在联邦学习过程中, 通过聚合各参与方训练后的联邦模型结果来构建最终的一致性全球模 型. 在实际应用中，默认可选的主要实现路径包括: 其中一种典型的方法是基于 федер平均算法的技术方案, 即将各参与方所获得的本地训练结果取算术平均值; 另一种 常用的方式则是基于多数投票机制的设计方案, 即通过多轮随机抽选的方式确定最终的一致 性最优解. 联邦模型聚合的数学公式为： 其中，$\theta^{\text{agg}}$表示聚合后的全局模型参数。 ##### （5）联邦模型评估 在 federated 学习过程中通常不会将测试数据提供给参与者用于训练相反地在这种情况下通常会使用 federated 平均算法来训练一个模型然后对该模型进行测试以获得最终的性能评估结果 联邦模型评估的数学公式为：
\rho=\frac{1}{T}\sum_{t=1}{T}\sum_{i}{N}[y_{\text{true}}(x_i)=\hat{y}_{\text{global}}(x_i)]
其中，在该模型中使用$\rho$来衡量其预测精度；而测试次数则由变量T决定。计算出该模型在所有测试样本中的正确预测数量。 ### 3.2 集成学习 #### （1）原理简介 集成学习方法（ensemble learning method）是机器学习领域中一种主要采用的方法论框架。该方法通过融合多个基学习器（base learning algorithms）的预测信息来综合生成多组预测结果。集成学习主要目标是显著提升基学习算法在数据样本较少且存在明显的冗余或噪声特征的情况下的预测性能。这种集成方法在分类分析、回归建模以及标注技术等多个研究领域均有较为广泛的运用。 集成学习的核心理念在于结合多个弱学习器以提高预测能力。这些弱 learner 通常表现出色，在整合后则展现出更大的优势。这得益于它们避免了过拟合问题。例如，在拥有 5 个 base learner 的情况下，其综合预测效果往往超过任何单一 base learner 的表现。当然这也解释了为什么集成 learning 常常优于单独使用的 base learners。 集成学习的基本框架包括将数据集划分为训练集和测试集。接着训练多个基学习器，并在测试集中评估它们的准确率。随后将各基学习器的预测结果综合起来作为最终预测结果。优点是可以综合考虑多个基学习器的预测结果以提升预测效果；缺点在于需预先确定组合中基学习器的数量，并且对于某些问题可能需要大量基学习器才能显著提高性能。 #### （2）具体操作步骤 ##### （1）基学习器训练 在集成学习过程中，第一步通常是训练基础模型。这些基础模型通常具有相同的架构和参数设置。常见的基础模型包括决策树、支持向量机（SVM）以及神经网络等技术。 ##### （2）堆叠式集成学习 在集成学习中作为第二步的是堆叠式集成方法。这种堆叠式的集成模型会将多个基础模型依次叠加在一起处理数据流。每一个基础模型的学习成果会被传递给后续的基础模型进行处理与优化训练工作；通过这种方式能够使整个数据集得到充分关注，并有效地去除那些被判定为错误的数据点；从而能够使整个数据集得到充分关注并去除错误数据点以提高整体预测效果；如上图所示，在两个基础模型的情况下其预测结果较为相近而在三个基础模型的情况下表现更加稳定；前两个基础模型的结果则会在整体表现上占据更大的比重 ##### （3）投票式集成学习 集成学习的第三个阶段是投票集成学习。即从一组基学习器中选择其预测结果来进行综合判断以获得最终结论的方法即为投票集成方法。如图所示 左边展示了两组基模型的学习结果 右边则基于规则模型与决策树集成后的输出进行综合判断 从而得出最终预测结果 ##### （4）改进集成学习 集成学习的第四个步骤则是对集成学习进行优化与提升。这一过程通过不断优化基线性模型来实现预测性能的显著提高。具体措施则包括动态调节模型的学习率、科学设计弱模型组合策略以及引入多种类型的基线性模型等多维度优化方案。 #### （3）数学模型公式详细讲解 ##### （1）集成学习模型的表达式 集成学习模型的表达式可以表示如下： 其中，K为基学习器的个数，α为权重系数，β为偏置项，f为基学习器。 ##### （2）AdaBoost算法 Adaptive Boosting（AdaBoost）是一种在集成学习领域备受推崇的算法。其核心理念在于通过逐步调整各基分类器的权重分配策略，在每次迭代中着重修正前一次模型难以处理的数据样本。该方法通过反复优化并累加各个弱分类器的能力来形成一个强分类器，并最终使得后验概率分布逐渐贴近真实分布状态。 在其中，在模型训练过程中θ被视为模型参数，在线优化算法采用逐级分解的方法将复杂的损失函数分解成多个简单的损失项之和；N代表训练数据集中的样本总数；M代表基本学习器的数量；在这里我们引入了两个关键指标：P_m(m)表示针对第m个基本学习器在第i个样本上的预测概率；而α_m(m)则用于衡量该基本学习器及其对应输入样本的数据拟合程度度量；最终我们定义了一个用于衡量该组合模型整体性能的关键指标η_m(y_i)，它能够有效反映该基本学习器对当前实例的分类准确性 ##### （3）Bagging算法 集成学习领域中广为人知的是Bagging算法。其基本思路是通过Bootstrap aggregating（自助法聚合）技术实现的。具体而言，在Bootstrap aggregating方法中我们从原始数据集中随机抽取一半的数据作为子样本并对其进行训练；然后从剩余的数据集中选择另一半作为新的训练样本；最后将各个基模型的结果进行集成处理以得到最终预测结果。研究表明，在提升模型性能方面显著优于单独采用单一基模型的效果 其中，F(X,Y)表示基学习器的表达式。B为 bootstrap 的次数。 ___