什么是大模型？一文读懂大模型的基本概念_看完这篇就足够了~
大型机器学习模型通常具备海量参数和复杂的计算架构。本文主要围绕大型机器学习模型的基础知识展开讨论，并重点澄清容易引起歧义的大模型相关术语。文章将深入阐述该领域的主要研究方向和发展趋势，并详细探讨大型AI系统的训练方法及其应用前景。
本文目录如下：
· 大模型的概念解析
· 大model核心概念间的差异分析
· 大model演进过程研究
· 大model特性探讨
· 大model分类策略分析
· 基于泛化与微调的大model优化方法研究
1. 大模型的定义
大型AI架构通常指配备海量参数和复杂计算架构的机器学习系统。这些系统一般基于深度神经网络构建，并包含数十亿到数千亿参数量级的设计目标。其主要目标是增强其处理复杂任务的能力及预测准确性，并广泛应用于多个领域涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别以及推荐系统等多个方向。经过大量数据训练后能识别复杂模式并提取特征，并具备更强的泛化能力以实现对新数据信息的有效预测。
ChatGPT对于大模型的阐释更加易于理解，并且更能体现类似人类进行归纳与思考的能力：大模型本质上基于海量数据构建了一个深度神经网络系统，在这一过程中展现了强大的计算能力和逻辑推理机制。该系统的庞大参数规模使其具备处理复杂信息并完成自主学习的任务能力。在运行过程中，其巨大的计算资源使得各种算法得以自然运行并不断优化自身性能。这种设计不仅能够模拟人类的信息处理流程，并且能够持续提升其认知水平。
那么，大模型和小模型有什么区别？
小模型 一般认为是参数数量有限且网络结构简单的模型体系，在实际应用中呈现出低功耗特性和高效运算能力的特点，在设备部署过程中具有较高的便利性优势，在面对数据规模较小以及计算资源受限的应用场景时展现出显著的应用价值与适用性特点，在移动端设备运行环境以及嵌入式系统开发环境中表现尤为突出，并且在物联网相关领域也展现出良好的适应性和推广前景。
随着模型的规模扩大以及参数不断增多直至达到一个关键阶段后,它展现出超出预期的独特能力和复杂特性.这种通过自身学习逐步识别并提取更高层次特征与模式的能力被称为"涌现特性".同时具有这种独特特性的机器学习系统被视为真正意义上的大型AI系统,这正是与其作为小型AI系统的主要区别所在.
与小型AI模型相比，在参数数量上更为丰富（较多）、层级结构上更为复杂（更深），能够展现出更强的表达能力以及更高的准确性水平；然而，在训练与推理过程中则会消耗更多的计算资源与时间；主要适用于数据量庞大且具备充足计算能力的场景（例如云端计算、高性能计算以及人工智能领域）。
2. 大模型相关概念区分：
大型模型（Large Model）是指具备复杂结构和丰富参数量的机器学习系统。它能够处理海量数据并承担多种复杂任务，在涵盖自然语言处理、计算机视觉以及语音识别等多种应用场景中发挥重要作用。
超大模型 ：超大模型是大模型的一个子集，它们的参数量远超过大模型。
大型语言模型（Large Language Model）通常具备海量参数和计算资源，在自然语言处理领域具有显著的应用潜力。这些模型通过大量标注数据和可调参数的学习过程进行微调训练，并广泛应用于自然语言处理、文本生成以及智能对话系统等多个领域。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT 和 ChatGPT 都是以 Transformer 架构为基础的语言模型，在设计与应用上存在显著差异：其主要功能在于创造自然语言文本并执行多种 NLP 任务；通常在单向生成模式下工作，在给定输入的基础上产出连贯输出内容。
ChatGPT主要针对的是对话与交互式的对话领域，并经过专门的训练来处理多轮对话以及上下文理解等问题。开发出一种能够为用户提供流畅、连贯且有趣的一对一交流体验，并能根据用户的输入生成合适的回复。
3. 大模型的发展历程
萌芽期（1950-2005）：以CNN为代表的传统神经网络模型阶段
1956年时起源于计算机专家约翰·麦卡锡对人工智能概念的构想后，在人工智能的发展历程中经历了基于小规模专家知识的早期阶段，并最终演变为以机器学习为基础的现代体系。
· 1980年，卷积神经网络的雏形CNN诞生。
1998年,现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5被提出,标志着机器学习技术从传统的基于浅层机器学习的方法转型为深度学习主导的技术,为自然语言处理与计算机视觉等相关领域深入研究提供了理论基础,并成为推动深度学习框架演进与大模型发展的重要里程碑
探索沉淀期（2006-2019）：以Transformer为代表的全新神经网络模型阶段
2013年自然语言处理模型Word2Vec最初提出，并将单词映射为向量的词向量模型得以建立使得计算机能够更有效地理解和处理文本数据
2014年份上，在人工智能领域被视为具有里程碑意义的重要创新之一的就是GAN（对抗式生成网络）的出现。该技术预示着深度学习的发展进入了一个全新的阶段
在2017年时, Google首次提出了一种依赖于自注意力机制的神经网络结构,并称之为Transformer架构;这一创新为大模型预训练算法架构的发展奠定了基础
2018年, OpenAI和Google各自推出了GPT-1和BERT两大预训练语言模型,标志着这一技术路线在自然语言处理领域占据了主导地位.在探索阶段,基于Transformer架构的新一代神经网络模型为大模型技术的发展奠定了基础,使其性能得到了显著提升.
迅猛发展期（2020-至今）：以GPT为代表的预训练大模型阶段
2020年, OpenAI公司发布了GPT-3. 其模型参数规模达到了1750亿, 成为了当时最雄心勃勃的语言模型. 在零样本学习任务中取得了显著提升. 随后, 开发者们提出了一系列新的策略, 包括基于人类反馈的强化学习（RHLF）、代码预训练以及指令微调等技术, 这些技术被应用于进一步增强系统的推理能力和使其具备更强的任务泛化能力.
在2022年11月某日，《ChatGPT》首次公开发布其强大的人工智能技术，在短短一个月内便因其逼真的人工智能对话体验与多种多样的内容生成能力迅速引发了广泛关注与热烈反响。
于2023年3月推出的超大规模多模态预训练语言模型GPT-4展现了卓越的多元模态理解和多样化的内容生成能力。在蓬勃发展的时期内，“三者协同运作实现了预训练效率与生成性能的重大突破”。得益于微软Azure的强大计算能力和维基百科等海量数据的支持，在Transformer架构的基础上，“经过基于人类反馈的人工智能强化学习优化策略达到了卓越的效果”。这一壮举正如我们所见于ChatGPT的成功案例中所展现的一样：它正是凭借这一强大的计算平台和技术基础，在经过基于人类反馈的人工智能强化学习优化策略下的精调而取得辉煌成就的例子
4. 大模型的特点
· 庞大的规模 : 部分大型语言模型包含数十亿个参数，并且其存储空间通常在数百GB以上。其庞大的规模赋予了大模型强大的表达能力和学习能力。
生成能力 ：生成（英语：emergence）或称创建、呈现、展开、演化、生发等术语，在现象学研究中被广泛探讨。它指的是由众多微小单元协同作用形成宏观结构的过程，在此过程中新形成的整体展现出由其组成部分所不具备的独特特征与属性。将此概念扩展至模型领域中，则是指当一个语言系统在训练数据量达到一定程度时——其能够揭示出小规模模型难以识别的独特特征与分析能力，并最终展现出类似人类思维层次的认知与处理复杂问题的能力。生成能力正是大语言模型体系中最显著的特征之一。
· 卓越的性能与强大的通用能力 ： 大模型通常展现出卓越的学习能力和强大的通用性，并可以在多种任务中表现出色。这些领域包括自然语言处理、图像识别以及语音识别等多个方面。
· 多任务学习 :大型语言模型通常会同时进行多种不同的NLP任务,例如机器翻译、文本摘要以及问答系统等。这些实践能够帮助模型发展出更为广泛且全面的语言理解和应用能力。
· 大数据训练 : 大模型通常需要占用TB级甚至PB级存储空间的大规模的数据进行训练。只有海量的数据才能充分展现其参数规模的优势。
充足的计算能力 : 训练大型语言模型所需的人力与算力通常在数百至数千台GPU之间，并耗时几周至数月。
· 迁移学习与预训练技术： 大模型基于大量数据集的预训练后，在特定领域或任务中进行微调优化，从而显著提升其在新领域或新任务中的性能表现。
· 自监督学习 ： 大模型可以通过自监督学习在大规模未标记数据中进行训练, 从而降低对标记数据的依赖程度, 并显著提升其效能。
· 领域知识融合：跨领域知识整合的大模型能够从不同学科或领域的数据中提取和学习相关知识，并在各个应用场景中进行应用与推广, 从而推动各领域间的相互促进与创新发展.
· 自动化与效率：大模型具备处理多种复杂任务的能力，并能显著提升工作流程的效率（work efficiency），例如实现自动化编程（automated programming）、机器翻译（machine translation）以及自动生成总结（automatic summarization）等功能。
5. 大模型的分类
按照输入数据类型的不同，大模型主要可以分为以下三大类：
语言大模型（NLP）是指在自然语言处理领域中这一类大模型技术体系，在实际应用场景中主要用于实现文本信息的智能理解和生成任务。这类技术的核心特征在于通过大规模语料库的训练来掌握自然语言的语法、语义以及使用场景等多维度特征，并在此基础上构建智能化的应用系统框架。具体而言包括但不限于GPT系列（OpenAI）、Bard（Google）以及文心一言（百度）。
· Computer Vision (CV) models : These are comprehensive models developed in the field of computer vision, primarily designed for image processing and analysis. They are capable of executing a wide array of visual tasks, including but not limited to image classification, object detection, image segmentation, pose estimation, and facial recognition. Examples include the VIT series (Google), HuWords UFO,Huawei盘古CV,and INTERN (Tommy's Tech).
· 多模态大模型：是一种能够整合多种不同数据类型的大模型技术或系统架构。这类技术不仅具备自然语言处理能力（NLP）和计算机视觉技术（CV）的优势，并且能够通过融合这些技术手段实现对多模态信息的理解与分析能力。这种架构能够有效提升对复杂数据的处理效果，并通过多样化的方式进行知识表示与信息提取。具体而言，该领域包含如九章云极DataCanvas矢量数据库系统、OpenAI的DALL-E生成式AI平台、华为的悟空画画图像生成引擎以及midjourney等前沿应用实例。
按照应用领域的不同，大模型主要可以分为L0、L1、L2三个层级：
· 通用大模型L0 ：代表一种广泛应用于多个领域与任务的大模型系统。该系统基于大算力构建了覆盖不同应用场景的知识体系，并通过分析特征与识别模式，在大规模无标注数据中提取关键信息与潜在关系。从而具备了"融会贯通"的能力，在无需或仅需轻微微调即可应对多种场景任务的能力下实现了知识迁移与应用效率的最大化提升。这种架构等同于人工智能实现了"全面理解"的过程
大型语言模型L1（简称L1）被定义为那些专注于特定行业或领域的高级语言模型。这些模型通常基于与特定领域高度相关的数据进行预训练和微调优化，并显著提升其在该领域的效能与精确度。实际上这相当于使人工智能能够扮演该领域专家的角色
· 垂直大模型系列中的L2版本：它指的是那些专注于特定任务或应用场景的大模型。这些模型通常采用与特定任务相关联的数据进行微调训练以实现更高的性能表现
6. 大模型的泛化与微调
模型的泛化性能力：指一个模型在面对新数据时具备正确识别和预测其特征的能力。在机器学习与人工智能领域内，该性能被视为评估模型性能的关键指标之一。
什么是模型微调：基于预训练模型进行微调（fine-tuning）。相较于从零开始训练（training a model from scratch），该方法减少了对计算资源和时间的消耗，并提升了运行效率的同时也提高了分类精度。
模型微调的主要概念在于通过有限数量的带标签数据对预训练模型进行重新训练以适应特定任务。在这一阶段中，模型的参数会根据新的数据分布进行相应的调整。这种方法的优势在于充分运用了预训练模型的能力，并且也能够适应新的数据分布情况。因此能够提高模型的泛化能力从而有助于降低过拟合程度。
常见的模型微调方法：
Fine-tuning：这种方法通常是机器学习模型中最常见的微调方式。首先，在预训练模型的最后一层引入一个新的分类器，在此基础上基于新数据集展开进一步的优化与调整
Feature augmentation：该方法通过引入一些人工设计特征到数据集以提升模型性能能力，并根据具体情况采用手工设计或自动生成两种不同方式获取这些辅助信息
Transfer learning：该方法基于将一个任务上的训练好的模型作为另一个新任务的基础，并对该模型的参数进行微调以适应新的需求。
大模型被视为未来人工智能发展的关键方向和技术基础。随着人工智能技术的持续发展与应用领域的不断扩大，在未来的各个领域中将展现出巨大的潜力空间，并为人类丰富多彩的人工智能未来发展提供广阔的空间。
大模型岗位需求
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该系统通过模型经过二次训练及微调后，支持自然语言交互并实现智能对话、文生图等功能。
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