什么是的模型？大模型的核心概念

1、大模型理论基础

1.1认识AI与大模型

什么是AI？

AI，即我们常识的人工智能（ArtificialIntelligence）。人工智能是一个广泛的学科领域，其核心目标是让机器具备感知、推理、学习和决策等能力。‌‌通俗地说，就是让机器能能像人一样、甚至超越人类智能地处理任务。要做到这一点，需要用到机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人学等多个子领域的研究成果。目前人工智能的效果已经越来越显著，对我们生产生活的影响也越来越大了。

人工智能的发展概括起来说，经历了机器学习、深度学习和生成式AI几个阶段。其中，在机器学习阶段，AI通过分析海量数据，自动训练AI发现数据中隐藏的模式；在深度学习阶段，通过多层神经网络来训练AI的推理能力；到了生成式AI阶段，则AI可以专注于自我推理，生成新内容。

在人工智能的深度学习阶段，发展出了大模型技术。大模型特指参数规模庞大、结构复杂的机器学习模型，通常基于深度学习技术构建。可以说，大模型是人工智能的具体实现形式之一，它为AI提供了处理复杂任务的新方法。比如GPT系列的大模型就推动了人工智能对自然语言处理的突破。

大模型有以下3个核心特点：‌‌

1）‌参数量巨大‌：例如GPT-3参数达1750亿，PaLM参数量达5400亿。‌‌

2）‌依赖海量数据与算力‌：大模型需要通过在海量的数据集上训练，才能拥有推理能力；而海量数据的处理，需要有顶级计算能力支持。

3）‌通用性强‌：一个模型可支撑多种任务（如文本生成、图像识别），从而可以降低AI的应用门槛。‌‌‌‌

既然有大模型，有没有小模型呢？他们的区别是什么？

大模型的特点是拥有泛化能力、涌现能力，思维链（COT），能处理海量数据，一个模型可以搞定大多数任务；

而小模型主要是参数量小，它的参数在数百万到数亿。小模型没有泛化能力，在简单的文本分类等垂直领域的具体任务上表现较好，但是处理复杂任务时表现不佳。但小模型也有优点，那就是训练成本相对低，部署相对容易。所以，面对一个任务，我们也不是一味使用大模型，而是要权衡成本和效果，选择最适合的模型。

我们现在的大模型，准确地说，是大语言模型（Large Language Model，LLM）。这种大语言模型通过衡量一句话或者一个词（Token）出现的概率，来智能地输出后续的内容。

总得来说，大语言模型的原理如下：

首先，LLM识别自然语言输入，然后将自然语言转换为AI能识别的向量数据，接着利用神经网络算法对向量数据进行处理，最后推理输出下一个词语（token）。循环往复进行这个过程，大模型就可以连续输出一整句话。

有了大语言模型后，现在网络上内容生成的方式也发生了变化，之前我们主要是靠专业媒体（如电视）或者媒体从业人员生成内容，后来慢慢转变成每个互联网用户都可以生成内容（如微博），现在大模型时代下，将会由AI来生成内容。这种方式内容生成效率非常高。AI生成内容，也就是常说的AIGC。

大模型被视为AI向通用化、强智能化演进的重要路径，大模型通过多模态融合（如同时处理文本、图像）、长文本、慢思考、智能体等特点可以有力地拓展AI的应用场景。例如，在自然语言处理方面，大模型可以用于文本生成、语言理解、情感分析等多个任务。在计算机视觉方面，大模型可以用于图像识别、物体检测等任务。此外，大模型还可以应用于推荐系统、语音识别、自动驾驶等多个领域。

1.2大模型的建设与发展

目前在企业中，大模型的建设从总体上来看，主要有五个要素：模型生态、算力、平台（智能体平台）、应用、组织。其中，算力主要是指GPU，大模型庞大的参数和计算量需要融合芯片、分布式集群的混合式算力结构来支持；组织则是需要有支持创新的环境和机制。

在大模型的建设工作中，首先要选择开源的基座大模型作为基础；

其次，有了基础大模型后，我们需要对基础大模型进行预训练。主流的预训练方式有两种：

1）一种是BERT架构的预训练，思想是基于Transformer架构，每次选择自然语言中的一部分词并掩盖住，然后要求大模型预测掩盖住的词是什么。通过这种方式来训练大模型的推理能力。

2）另一种是基于GPT（Generative Pre-Training Transformer）架构的预训练。这种训练方式也是基于Transformer架构，但是这种方式专注于解码并生成下一个词（token），相当于每次都根据概率来猜测下一个词是什么。

第三、大模型经过预训练之后，为了更好的适应特定领域的任务，还需要进行指令学习微调和强化学习的步骤，相当于让大模型补充领域知识。

最后，经过上面多个阶段的训练后，大模型就会具备强大的语言理解和生成能力、遵循指令对话交互能力、小样本学习的能力，也会具备一定的逻辑推理和问题求解能力。

大模型建设过程和调优是个巨大的工作，其中存在的业界难题，主要是大模型算力集群的稳定性。如果没有一个稳定可长期持续运行的大模型算力集群，那大模型的训练和微调过程就无法进行。

目前来看，大模型在业界的发展路径大体如下：

首先在企业应用中，最开始出现的大模型是聊天机器人，这是一种对话模型；后来出现了推理者，这时候大模型可以理解复杂的企业逻辑；再接下来，出现了智能体。智能体是人工智能大模型基于企业原生工具实现业务需求的技术；接下来，是所谓的创新者，也就是人工智能模型能参与训练下一代模型；最后是组织，人工智能模型能执行整个组织的工作。

这里出现来智能体的概念，这是一种基于大模型技术，能够自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的智能应用。通俗地说，智能体应用中，大模型充当大脑的角色，而智能体组装了自然语言理解、学习和记忆、推理规划、使用工具等各项功能，为用户提供服务。比如提供专业领域智能问答功能，或者专业的角色扮演和文档创作服务等。

大模型是基础，智能体是大模型等应用。随着智能体在工作和生活中的应用越来越广泛，学习大模型、掌握智能体的建设方法，对每一个人也变得越来越重要。