什么是大模型？

理解AI基础概念

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数，用于处理如自然语言处理、计算机视觉等复杂任务。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用，让大家能够理解什么是大模型。

为了深度理解文中所涉及的内容，请了解AI相关概念的区别。

大模型的发展历程

人工智能发展史大致可以分为六个阶段，大模型在前五个阶段的沉淀后，随着英伟达人工智能芯片(AI GPU)的出现，让AI算法突破了硬件的制约，迎来了一次飞跃式发展。大模型的蓬勃发展得益于两个里程牌式的东西：

1、以 Transformer模型 为代表的全新神经网络模型阶段

2014 年，被誉为 21 世纪最强大算法模型之一的 GAN（对抗式生成网络）诞生，标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段。

· 2017 年，Google 颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构——Transformer 架构，奠定了大模型预训练算法架构的基础。

2、以 GPT 为代表的预训练大模型阶段

2020 年，OpenAI 公司推出了GPT-3，模型参数规模达到了 1750 亿，成为当时最大的语言模型，并且在零样本学习任务上实现了巨大性能提升。随后，更多策略如基于人类反馈的强化学习（RHLF）、代码预训练、指令微调等开始出现, 被用于进一步提高推理能力和任务泛化。随之大语言模型百花齐放，商用与开源频出。

· 2022 年 11 月，搭载了GPT3.5的 ChatGPT横空出世，凭借逼真的自然语言交互与多场景内容生成能力，迅速引爆互联网。

· 2023 年 3 月，最新发布的超大规模多模态预训练大模型——GPT-4，具备了多模态理解与多类型内容生成能力。在迅猛发展期，大数据、大算力和大算法完美结合，大幅提升了大模型的预训练和生成能力以及多模态多场景应用能力。如 ChatGPT 的巨大成功,就是在微软Azure强大的算力以及 wiki 等海量数据支持下，在 Transformer 架构基础上，坚持 GPT 模型及人类反馈的强化学习（RLHF）进行精调的策略下取得的。

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）：也即常说的大语言模型，是指在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一类大模型，通常用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练，以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。例如：ChatGPT 系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）；开源大模型中有Meta 开源的 LLaMA、ChatGLM – 6B、Yi-34B-Chat等。
• · 视觉大模型（CV）：也即常说的智能识别，是指在计算机视觉（Computer Vision，CV）领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等。例如：VIT 系列（Google）、文心UFO、华为盘古 CV、INTERN（商汤）。
• · 多模态大模型：是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合了 NLP 和 CV 的能力，以实现对多模态信息的综合理解和分析，从而能够更全面地理解和处理复杂的数据。例如：谷歌Gemini、DALL-E(OpenAI)、Midjourney。

大模型的特点

• 巨大的规模: 大模型包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百 GB 甚至更大。巨大的模型规模使大模型具有强大的表达能力和学习能力。
• 涌现能力：涌现（英语：emergence）或称创发、突现、呈展、演生，是一种现象，为许多小实体相互作用后产生了大实体，而这个大实体展现了组成它的小实体所不具有的特性。引申到模型层面，涌现能力指的是当模型的训练数据突破一定规模，模型突然涌现出之前小模型所没有的、意料之外的、能够综合分析和解决更深层次问题的复杂能力和特性，展现出类似人类的思维和智能。涌现能力也是大模型最显著的特点之一。
• 更好的性能和泛化能力： 大模型通常具有更强大的学习能力和泛化能力，能够在各种任务上表现出色，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等。
• 多任务学习: 大模型通常会一起学习多种不同的 NLP 任务,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。这可以使模型学习到更广泛和泛化的语言理解能力。
• 大数据训练: 大模型需要海量的数据来训练,通常在 TB 以上甚至 PB 级别的数据集。只有大量的数据才能发挥大模型的参数规模优势。
• 强大的计算资源: 训练大模型通常需要数百甚至上千个 GPU,以及大量的时间,通常在几周到几个月。
• 迁移学习和预训练： 大模型可以通过在大规模数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，从而提高模型在新任务上的性能。
• 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上进行训练，从而减少对标记数据的依赖，提高模型的效能。
• 领域知识融合： 大模型可以从多个领域的数据中学习知识，并在不同领域中进行应用，促进跨领域的创新。
• 自动化和效率：大模型可以自动化许多复杂的任务，提高工作效率，如自动编程、自动翻译、自动摘要等。

大模型的应用

从产品形态上看，分为AIGC（内容生成）、Copilot（智能助手）、Insight（知识洞察）和Agent（数字代理）等重要方向。

从客户方向可以分为，ToB、ToG、ToC。

• ToB场景：由于企业之间的业务差异较大，需要定制化的模型和算法，因此落地难度较大。此外，在企业内部，不同的部门之间也需要进行协调和沟通，以便更好地利用大模型提供的数据和服务。
• ToG场景：政府在制定政策时需要依赖大量的数据和信息，因此大模型在政府领域的应用较为广泛。由于政府拥有较为完善的信息化基础设施，因此大模型的落地难度相对较低。
• ToC场景：消费者对产品和服务的需求较为多样化，因此大模型在消费市场中的应用难度较大。此外，由于消费市场的竞争较为激烈，企业需要不断地优化产品和服务，以满足消费者的需求，这也需要大模型提供更加精准的数据分析和预测。

从商业模式上看，分为永续微调(行业化大模型)与 MaaS。

• 在技术层面，微调（Fine-tuning）会是应用发展的关键。它是从传统的人工智能迈向新时代的一个标志性进步。微调的价值在于，它能够将一个通用模型转变为针对特定任务高效的专用模型。这种方法在行业应用、企业应用以及垂直领域均显示出巨大的潜力。值得注意的是，自 2023 年下半年以来，微调的成本已大幅降低，为其广泛应用铺平了道路。
• 模型即服务（MaaS）的概念在行业内得到迅速发展，许多大型企业已在其发布会上提及这一概念。它涉及将云资源与 AI 部署相结合，使模型能够直接提供服务，这被认为是具有颠覆性的，有望重构众多应用领域。

大模型的生态

1、开源生态：在当前的技术生态中，开源模式的重要性愈加凸显。开源不再是学术界和小范围开发者社区的专利，而是成为了 AIGC 全球性发展的核心动力。国际开源大模型的释出，显著加速了国内 AI 模型的开发、追随与创新步伐。

2、商业生态 国外，GPT4之后，OpenAI并未甚嚣尘上地推出GPT5，而是紧锣密鼓地拿出Assistant API、GPTs，做生态的决心昭然若揭。 国内，百度、阿里都在建设自己的大模型生态。

大模型的天生难题与重重挑战

在人工智能的发展潮流中，特别是以 Transformer、Diffusion 等为基础的生成类模型展现出巨大的潜力的同时，即将面临更严苛的难题与挑战。

1、严肃正视大模型的幻觉问题

在人工智能的语境中，“幻觉”一词被核心技术成员首次创意提出，用以表示模型可能出现的非预期输出问题。这种精心选择的用词尝试去缓解对人们和行业可能产生的负面影响，表明即使是最先进的机器学习模型，也难免会出现“类似人类”、“可以理解的”、“认知误差”等现象。

然而幻觉问题远非小事，它凸显了当前模型在发散性与准确性之间的弹性。业界正致力于通过各种技术路径应对，包括但不限于创造事后补丁或预防机制，挂载额外的模块或系统，以及在模型出现偏差时及时介入的控制策略等等。这些尝试尽管很有价值，但至今尚未找到彻底解决问题的答案。

2、算力需求及其带来的挑战

循环神经网络、Transformer 模型等对算力的饥渴程度呈指数级增长。以 OpenAI 的新计划为例，行业内有企业高管曾表示 OpenAI 的需求量级可能达到令人恐怖的“千万级”GPU 算力集群——这个数字甚至远远超出了英伟达的年产量。

3、能源消耗与环境影响

能源消耗与环境影响是另一前沿议题。例如，GPT-3 模型训练耗电量达 1.28 吉瓦时，相当于 120 个美国家庭年用电总和，伴随而来的是 550 吨二氧化碳的排放量。

大模型训练

使用Transformer模型的大模型通常会进行自监督学习，包括无监督预训练和监督微调。由于监督微调时使用的带标签训练数据一般比较有限，预训练通常会在比微调时所用的更大的数据集上完成。预训练和微调的任务通常包括：

• 语言建模
• 下一句预测
• 问答系统
• 阅读理解
• 文本情感分析
• 文本改写

大模型和治理

AI 已融入到我们的日常生活、商务、政府、医疗等领域。只有将伦理原则嵌入到 AI 应用和流程中，我们才能构建基于信任的AI系统。有以下几个原则可供参考：

• 可解释性，好的设计不会为了创造无缝体验而牺牲透明度。
• 公平性，经适当校准，AI 可以帮助人类做出更公平的选择。
• 稳健性，当系统被用于制定关键决策时，AI 必须安全稳健。
• 透明度，透明度可以增强信任，提高透明度的最佳途径是信息披露。
• 隐私，AI 系统必须优先考虑和保障使用者的隐私和数据权利。

大模型 VS 大语言模型

大语言模型只是大模型的一个分类。

大语言模型和大模型在实现目标上有一定的区别： 1）大模型关注于捕捉大规模 数据集 的内在结构，通过大量参数来表示文本数据； 2）大语言模型关注于捕捉自然语言的语义结构，通过抽象表示方法来表示文本数据。

大模型 VS AIGC

大模型是指具有大量参数的机器学习模型，通常指深度学习模型。 AIGC(生成式人工智能)是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，它是大模型的一种应用方式。

大模型适用场景有哪些？

1. 自然语言处理（NLP）：
   大模型在自然语言处理领域应用广泛，例如，GPT系列模型由OpenAI开发，具备理解问题、完成各种NLP任务的能力，如文本摘要、机器翻译、自动文摘等。在实际应用中，大模型可以作为一个内容创作助手，帮助用户生成文章、报告或者创意文案。例如，用户可以提供大纲或者几个关键词，大模型就能生成一篇流畅的文章草稿，大大提高写作效率。
2. 计算机视觉（CV）：
   在计算机视觉领域，大模型可以应用于图像识别、视频分析、自动驾驶等场景。例如，华为发布的大模型混合云在推动AI应用落地新纪元中，可以用于智能监控、医疗影像分析等，通过图像识别技术提高诊断的准确性和效率。
3. 科研：
   大模型在科研领域的应用包括基因序列分析、蛋白质结构预测等。例如，DeepMind的AlphaFold利用大模型预测蛋白质结构，为生物学研究提供了新的工具，加速了科学发现的进程。
4. 制造业：
   在制造业中，大模型可以用于质量控制、预测性维护、供应链优化等。例如，通过分析生产线上的图像数据，大模型能够识别产品缺陷，提高产品质量和生产效率。
5. 金融服务：
   大模型在金融服务行业中的应用包括信贷评估、风险管理、算法交易等。例如，通过分析大量的交易数据，大模型可以帮助银行识别潜在的欺诈行为，提高金融交易的安全性。
6. 医疗健康：
   在医疗健康领域，大模型可以辅助医生进行疾病诊断、治疗计划设计、药物发现等。例如，大模型可以通过分析患者的医疗记录和影像资料，辅助医生制定个性化的治疗方案。
7. 教育：
   在教育领域，大模型可以提供个性化学习体验、自动化评分、学习分析等服务。例如，通过分析学生的学习行为和成绩数据，大模型可以为学生推荐适合的学习资源和练习，帮助学生提高学习效率。
8. 内容创作：
   大模型在内容创作领域的应用包括创意写作、音乐创作、艺术设计等。例如，大模型可以根据用户给出的创意提示，生成诗歌、故事、歌词等文本内容，激发创作者的灵感。
9. 客户服务：
   在客户服务领域，大模型可以通过聊天机器人和虚拟助手提供24/7的客户支持。例如，大模型可以理解客户的咨询问题，并提供准确的答案和解决方案，提高客户满意度。
10. 广告和营销：
    大模型在广告和营销领域的应用包括广告创意生成、个性化推荐、市场分析等。例如，大模型可以根据用户的行为和偏好，生成个性化的广告内容，提高广告的点击率和转化率。

大模型有哪些常见问题？

1. 大模型与传统模型有什么区别？
   大模型与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源进行训练和推理。
2. 大模型有哪些常见的应用场景？
   大模型在多个领域展现出广泛的应用潜力，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等。它们可以用于机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统、图像识别、视频分析、自动驾驶、医疗影像分析等。
3. 大模型的训练过程是怎样的？
   大型语言模型通常经历预训练和微调两个过程。预训练阶段，模型接触到来自多个来源的大量文本数据，从而扩展其知识库并广泛掌握语言。微调阶段，为了提高性能，在特定任务或领域上对预训练的模型进行再训练。
4. 大模型面临的主要挑战是什么？
   当前AI大模型面临的主要挑战包括计算资源的需求、数据偏见、可解释性和模型效率。大模型需要大量的计算资源进行训练和推理，训练数据中的偏见可能导致模型产生不公平或歧视性的结果，而且大模型通常缺乏可解释性，使得人们难以理解其决策过程。
5. 如何评估大模型的性能？
   评估大模型性能时，通常会考虑准确率、召回率、F1值等指标。对于生成式任务，如文本生成，还会关注流畅性、多样性和相关性等指标。此外，模型的效率、稳定性和可解释性也是重要的评估方面。
6. 大模型如何优化以提高性能和效率？
   优化大模型以提高其性能和效率可以通过多种方式实现，包括使用分布式训练、混合精度训练等技术来加速训练过程，以及通过剪枝、量化等手段进行模型压缩，降低模型大小和推理时间。
7. 大模型的未来发展会是怎样的？
   大模型的未来发展可能会包括更高效的自注意力机制、更轻量级的模型结构以及更多跨领域的应用。同时，随着对模型可解释性和公平性的关注增加，大模型也将在这方面取得更多进展。

参考资料

一文读懂大模型的基本概念 一文搞懂AI相关概念和区别：GPT、大模型、AIGC、LLM、Transformer 大模型LLM知识整理