2020 年，OpenAI 公司推出了GPT-3，模型參數規模達到了 1750 億，成為當時最大的語言模型，并且在零樣本學習任務上實現了巨大性能提升。隨后，更多策略如基于人類反饋的強化學習（RHLF）、代碼預訓練、指令微調等開始出現, 被用于進一步提高推理能力和任務泛化。隨之大語言模型百花齊放，商用與開源頻出。

· 2022 年 11 月，搭載了GPT3.5的 ChatGPT橫空出世，憑借逼真的自然語言交互與多場景內容生成能力，迅速引爆互聯網。

· 2023 年 3 月，最新發布的超大規模多模態預訓練大模型——GPT-4，具備了多模態理解與多類型內容生成能力。在迅猛發展期，大數據、大算力和大算法完美結合，大幅提升了大模型的預訓練和生成能力以及多模態多場景應用能力。如 ChatGPT 的巨大成功,就是在微軟Azure強大的算力以及 wiki 等海量數據支持下，在 Transformer 架構基礎上，堅持 GPT 模型及人類反饋的強化學習（RLHF）進行精調的策略下取得的。

三、大模型的分類

按照輸入數據類型的不同，大模型主要可以分為以下三大類：

• 語言大模型（NLP）：也即常說的大語言模型，是指在自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領域中的一類大模型，通常用于處理文本數據和理解自然語言。這類大模型的主要特點是它們在大規模語料庫上進行了訓練，以學習自然語言的各種語法、語義和語境規則。例如：ChatGPT 系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）；開源大模型中有Meta 開源的 LLaMA、ChatGLM – 6B、Yi-34B-Chat等。
• · 視覺大模型（CV）：也即常說的智能識別，是指在計算機視覺（Computer Vision，CV）領域中使用的大模型，通常用于圖像處理和分析。這類模型通過在大規模圖像數據上進行訓練，可以實現各種視覺任務，如圖像分類、目標檢測、圖像分割、姿態估計、人臉識別等。例如：VIT 系列（Google）、文心UFO、華為盤古 CV、INTERN（商湯）。
• · 多模態大模型：是指能夠處理多種不同類型數據的大模型，例如文本、圖像、音頻等多模態數據。這類模型結合了 NLP 和 CV 的能力，以實現對多模態信息的綜合理解和分析，從而能夠更全面地理解和處理復雜的數據。例如：谷歌Gemini、DALL-E(OpenAI)、Midjourney。

## 四、大模型的特點

• 巨大的規模: 大模型包含數十億個參數，模型大小可以達到數百 GB 甚至更大。巨大的模型規模使大模型具有強大的表達能力和學習能力。
• 涌現能力：涌現（英語：emergence）或稱創發、突現、呈展、演生，是一種現象，為許多小實體相互作用后產生了大實體，而這個大實體展現了組成它的小實體所不具有的特性。引申到模型層面，涌現能力指的是當模型的訓練數據突破一定規模，模型突然涌現出之前小模型所沒有的、意料之外的、能夠綜合分析和解決更深層次問題的復雜能力和特性，展現出類似人類的思維和智能。涌現能力也是大模型最顯著的特點之一。
• 更好的性能和泛化能力： 大模型通常具有更強大的學習能力和泛化能力，能夠在各種任務上表現出色，包括自然語言處理、圖像識別、語音識別等。
• 多任務學習: 大模型通常會一起學習多種不同的 NLP 任務,如機器翻譯、文本摘要、問答系統等。這可以使模型學習到更廣泛和泛化的語言理解能力。
• 大數據訓練: 大模型需要海量的數據來訓練,通常在 TB 以上甚至 PB 級別的數據集。只有大量的數據才能發揮大模型的參數規模優勢。
• 強大的計算資源: 訓練大模型通常需要數百甚至上千個 GPU,以及大量的時間,通常在幾周到幾個月。
• 遷移學習和預訓練： 大模型可以通過在大規模數據上進行預訓練，然后在特定任務上進行微調，從而提高模型在新任務上的性能。
• 自監督學習： 大模型可以通過自監督學習在大規模未標記數據上進行訓練，從而減少對標記數據的依賴，提高模型的效能。
• 領域知識融合： 大模型可以從多個領域的數據中學習知識，并在不同領域中進行應用，促進跨領域的創新。
• 自動化和效率：大模型可以自動化許多復雜的任務，提高工作效率，如自動編程、自動翻譯、自動摘要等。

五、大模型的應用

從產品形態上看，分為AIGC（內容生成）、Copilot（智能助手）、Insight（知識洞察）和Agent（數字代理）等重要方向。

從客戶方向可以分為，ToB、ToG、ToC。

• ToB場景：由于企業之間的業務差異較大，需要定制化的模型和算法，因此落地難度較大。此外，在企業內部，不同的部門之間也需要進行協調和溝通，以便更好地利用大模型提供的數據和服務。
• ToG場景：政府在制定政策時需要依賴大量的數據和信息，因此大模型在政府領域的應用較為廣泛。由于政府擁有較為完善的信息化基礎設施，因此大模型的落地難度相對較低。
• ToC場景：消費者對產品和服務的需求較為多樣化，因此大模型在消費市場中的應用難度較大。此外，由于消費市場的競爭較為激烈，企業需要不斷地優化產品和服務，以滿足消費者的需求，這也需要大模型提供更加精準的數據分析和預測。

從商業模式上看，分為永續微調(行業化大模型)與 MaaS。

• 在技術層面，微調（Fine-tuning）會是應用發展的關鍵。它是從傳統的人工智能邁向新時代的一個標志性進步。微調的價值在于，它能夠將一個通用模型轉變為針對特定任務高效的專用模型。這種方法在行業應用、企業應用以及垂直領域均顯示出巨大的潛力。值得注意的是，自 2023 年下半年以來，微調的成本已大幅降低，為其廣泛應用鋪平了道路。
• 模型即服務（MaaS）的概念在行業內得到迅速發展，許多大型企業已在其發布會上提及這一概念。它涉及將云資源與 AI 部署相結合，使模型能夠直接提供服務，這被認為是具有顛覆性的，有望重構眾多應用領域。

六、大模型的生態

1、開源生態：在當前的技術生態中，開源模式的重要性愈加凸顯。開源不再是學術界和小范圍開發者社區的專利，而是成為了 AIGC 全球性發展的核心動力。國際開源大模型的釋出，顯著加速了國內 AI 模型的開發、追隨與創新步伐。

2、商業生態 國外，GPT4之后，OpenAI并未甚囂塵上地推出GPT5，而是緊鑼密鼓地拿出Assistant API、GPTs，做生態的決心昭然若揭。 國內，百度、阿里都在建設自己的大模型生態。

七、大模型的天生難題與重重挑戰

在人工智能的發展潮流中，特別是以 Transformer、Diffusion 等為基礎的生成類模型展現出巨大的潛力的同時，即將面臨更嚴苛的難題與挑戰。

1、嚴肅正視大模型的幻覺問題

在人工智能的語境中，“幻覺”一詞被核心技術成員首次創意提出，用以表示模型可能出現的非預期輸出問題。這種精心選擇的用詞嘗試去緩解對人們和行業可能產生的負面影響，表明即使是最先進的機器學習模型，也難免會出現“類似人類”、“可以理解的”、“認知誤差”等現象。

然而幻覺問題遠非小事，它凸顯了當前模型在發散性與準確性之間的彈性。業界正致力于通過各種技術路徑應對，包括但不限于創造事后補丁或預防機制，掛載額外的模塊或系統，以及在模型出現偏差時及時介入的控制策略等等。這些嘗試盡管很有價值，但至今尚未找到徹底解決問題的答案。

2、算力需求及其帶來的挑戰

循環神經網絡、Transformer 模型等對算力的饑渴程度呈指數級增長。以 OpenAI 的新計劃為例，行業內有企業高管曾表示 OpenAI 的需求量級可能達到令人恐怖的“千萬級”GPU 算力集群——這個數字甚至遠遠超出了英偉達的年產量。

3、能源消耗與環境影響

能源消耗與環境影響是另一前沿議題。例如，GPT-3 模型訓練耗電量達 1.28 吉瓦時，相當于 120 個美國家庭年用電總和，伴隨而來的是 550 噸二氧化碳的排放量。

八、大模型訓練與治理

使用Transformer模型的大模型通常會進行自監督學習，包括無監督預訓練和監督微調。由于監督微調時使用的帶標簽訓練數據一般比較有限，預訓練通常會在比微調時所用的更大的數據集上完成。預訓練和微調的任務通常包括：

• 語言建模
• 下一句預測
• 問答系統
• 閱讀理解
• 文本情感分析
• 文本改寫

AI 已融入到我們的日常生活、商務、政府、醫療等領域。只有將倫理原則嵌入到 AI 應用和流程中，我們才能構建基于信任的AI系統。有以下幾個原則可供參考：

• 可解釋性，好的設計不會為了創造無縫體驗而犧牲透明度。
• 公平性，經適當校準，AI 可以幫助人類做出更公平的選擇。
• 穩健性，當系統被用于制定關鍵決策時，AI 必須安全穩健。
• 透明度，透明度可以增強信任，提高透明度的最佳途徑是信息披露。
• 隱私，AI 系統必須優先考慮和保障使用者的隱私和數據權利。

大模型 VS 大語言模型

大語言模型只是大模型的一個分類。

大語言模型和大模型在實現目標上有一定的區別： 1）大模型關注于捕捉大規模 數據集 的內在結構，通過大量參數來表示文本數據； 2）大語言模型關注于捕捉自然語言的語義結構，通過抽象表示方法來表示文本數據。

大模型 VS AIGC

大模型是指具有大量參數的機器學習模型，通常指深度學習模型。 AIGC(生成式人工智能)是指基于生成對抗網絡、大型預訓練模型等人工智能的技術方法，它是大模型的一種應用方式。

## 九、大模型適用場景有哪些？

1. 自然語言處理（NLP）：
   大模型在自然語言處理領域應用廣泛，例如，GPT系列模型由OpenAI開發，具備理解問題、完成各種NLP任務的能力，如文本摘要、機器翻譯、自動文摘等。在實際應用中，大模型可以作為一個內容創作助手，幫助用戶生成文章、報告或者創意文案。例如，用戶可以提供大綱或者幾個關鍵詞，大模型就能生成一篇流暢的文章草稿，大大提高寫作效率。
2. 計算機視覺（CV）：
   在計算機視覺領域，大模型可以應用于圖像識別、視頻分析、自動駕駛等場景。例如，華為發布的大模型混合云在推動AI應用落地新紀元中，可以用于智能監控、醫療影像分析等，通過圖像識別技術提高診斷的準確性和效率。
3. 科研：
   大模型在科研領域的應用包括基因序列分析、蛋白質結構預測等。例如，DeepMind的AlphaFold利用大模型預測蛋白質結構，為生物學研究提供了新的工具，加速了科學發現的進程。
4. 制造業：
   在制造業中，大模型可以用于質量控制、預測性維護、供應鏈優化等。例如，通過分析生產線上的圖像數據，大模型能夠識別產品缺陷，提高產品質量和生產效率。
5. 金融服務：
   大模型在金融服務行業中的應用包括信貸評估、風險管理、算法交易等。例如，通過分析大量的交易數據，大模型可以幫助銀行識別潛在的欺詐行為，提高金融交易的安全性。
6. 醫療健康：
   在醫療健康領域，大模型可以輔助醫生進行疾病診斷、治療計劃設計、藥物發現等。例如，大模型可以通過分析患者的醫療記錄和影像資料，輔助醫生制定個性化的治療方案。
7. 教育：
   在教育領域，大模型可以提供個性化學習體驗、自動化評分、學習分析等服務。例如，通過分析學生的學習行為和成績數據，大模型可以為學生推薦適合的學習資源和練習，幫助學生提高學習效率。
8. 內容創作：
   大模型在內容創作領域的應用包括創意寫作、音樂創作、藝術設計等。例如，大模型可以根據用戶給出的創意提示，生成詩歌、故事、歌詞等文本內容，激發創作者的靈感。
9. 客戶服務：
   在客戶服務領域，大模型可以通過聊天機器人和虛擬助手提供24/7的客戶支持。例如，大模型可以理解客戶的咨詢問題，并提供準確的答案和解決方案，提高客戶滿意度。
10. 廣告和營銷：
    大模型在廣告和營銷領域的應用包括廣告創意生成、個性化推薦、市場分析等。例如，大模型可以根據用戶的行為和偏好，生成個性化的廣告內容，提高廣告的點擊率和轉化率。

十、大模型有哪些常見問題？

1. 大模型與傳統模型有什么區別？
   大模型與傳統模型的主要區別在于規模：大模型擁有更多的參數和更復雜的結構，從而能夠處理更復雜、更廣泛的任務。此外，大模型通常需要更多的數據和計算資源進行訓練和推理。
2. 大模型有哪些常見的應用場景？
   大模型在多個領域展現出廣泛的應用潛力，包括自然語言處理、計算機視覺、語音識別、推薦系統等。它們可以用于機器翻譯、情感分析、文本摘要、問答系統、圖像識別、視頻分析、自動駕駛、醫療影像分析等。
3. 大模型的訓練過程是怎樣的？
   大型語言模型通常經歷預訓練和微調兩個過程。預訓練階段，模型接觸到來自多個來源的大量文本數據，從而擴展其知識庫并廣泛掌握語言。微調階段，為了提高性能，在特定任務或領域上對預訓練的模型進行再訓練。
4. 大模型面臨的主要挑戰是什么？
   當前AI大模型面臨的主要挑戰包括計算資源的需求、數據偏見、可解釋性和模型效率。大模型需要大量的計算資源進行訓練和推理，訓練數據中的偏見可能導致模型產生不公平或歧視性的結果，而且大模型通常缺乏可解釋性，使得人們難以理解其決策過程。
5. 如何評估大模型的性能？
   評估大模型性能時，通常會考慮準確率、召回率、F1值等指標。對于生成式任務，如文本生成，還會關注流暢性、多樣性和相關性等指標。此外，模型的效率、穩定性和可解釋性也是重要的評估方面。
6. 大模型如何優化以提高性能和效率？
   優化大模型以提高其性能和效率可以通過多種方式實現，包括使用分布式訓練、混合精度訓練等技術來加速訓練過程，以及通過剪枝、量化等手段進行模型壓縮，降低模型大小和推理時間。
7. 大模型的未來發展會是怎樣的？
   大模型的未來發展可能會包括更高效的自注意力機制、更輕量級的模型結構以及更多跨領域的應用。同時，隨著對模型可解釋性和公平性的關注增加，大模型也將在這方面取得更多進展。

參考資料

一文讀懂大模型的基本概念 一文搞懂AI相關概念和區別：GPT、大模型、AIGC、LLM、Transformer 大模型LLM知識整理