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标题: 【深度解析】AI大模型的片面概述 [打印本页]

作者: deCrpDAeUG 时间: 2025-2-27 09:19
标题: 【深度解析】AI大模型的片面概述
大模型——AI大模型总体概述

随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型不断被视为推进人工智能范畴提升的关键要素，大模型已成为了引领技术浪潮研讨和运用方向。大模型是指具有庞大规模和复杂结构的人工智能模型，它们具有数以亿计的参数和深层次的神经网络架构。这些模型经过学习海量数据和深度神经网络的优化，在各种义务上获得了令人注目的成果。本文将对AI大模型停止简要引见，包括其定义、发展历程以及分类等。
1. AI大模型的定义

AI大模型是经过深度学习算法和人工神经网络训练出的具有庞大规模参数的人工智能模型。这些模型运用大量的多媒体数据资源作为输入，并经过复杂的数学运算和优化算法来完成大规模的训练，以学习和了解到输入数据的形式和特征。这些形式和特征最终经过大模型中庞大的参数停止表征，以获得与输入数据和模型设计相婚配的才能，最终来完成更复杂、更广泛的义务，如语音辨认、自然言语处理、计算机视觉等。
大模型的训练过程是根据大量的输入数据，经过算法调整模型中庞大的参数来优化模型功能。在训练过程中，模型会根据输入数据停止反向传播和优化，以最小化损失函数并更新参数，在训练收敛时，参数会趋于波动，这意味着模型曾经学习到了最佳的参数设置，模型也就具有了相应的才能。这意味着模型在给定的输入下，将会产生分歧的输入。这种确定性是基于训练数据的特征和模型结构所决议的，即决议模型训练才能的要素次要有输入的数据和模型算法参数的设计。因此，模型的功能和功能不只取决于模型参数的确定，还取决于训练数据的质量、模型架构的选择等。为了获得更好的功能和功能，需求综合思索这些要素，并停止合适的调整和优化。
根据以上定义和了解不难推断出AI大模型的特点：
 大量的参数：大模型通常具有庞大的参数规模，拥有数以亿计的参数，这些参数可以存储模型的知识和阅历，更多的参数意味着模型具有更弱小的学习才能和表示才能，可以更好地捕捉数据中的复杂形式和特征，以便停止推理和预测。AI大模型的目的是经过添加模型的参数数量来提高模型的表现才能。相比之下，传统的浅层神经网络或机器学习模型能够无法捕捉到更复杂的关系和形式。
 上下文了解和生成：大模型可以了解和生成更具上下文和语义的内容，经过留意力机制、上下文编码器等关键技术来学习和训练大量的言语、图像等输入数据，可以从复杂的真实场景中提取有用的信息。
 弱小的泛化才能：大模型经过在大规模数据上停止训练，具有弱小的泛化才能。它们从大量的数据中学习到广泛的特征和形式，并且可以在未学习过、未见过的数据上也异样表现良好。对未学知识的泛化才能也是评价大模型的重要目的。
 计算资源需求大：大模型对于数据和计算资源的需求非常大。需求弱小的计算资源来停止参数优化和推理，这需求具有出色的并行计算才能的GPU、TPU处理器集群，这使得训练和运用这些模型成为一项具有应战性的义务。
 迁移学习才能：大模型在一个或多个范畴上停止预训练，并可以将学到的知识迁移到新义务或新范畴中。这种迁移学习才能使得模型在新义务上的学习速度更快，同时也提高了模型在未知范畴中的功能。
 预训练与微调：大模型可以采用预训练和微调两阶段策略。在预训练阶段，模型经过大规模无标签数据停止学习，学习到一种通用表示。在微调阶段，模型运用有标签数据对模型停止细化训练，以顺应详细的义务和范畴。这种在大规模数据上停止预训练，再在详细义务上停止微调，可以让大模型顺应不同的运用场景。
 多范畴运用：大模型运用范畴广泛，可运用于多个范畴，并处理多种义务，如自然言语处理、计算机视觉、语音辨认等。大模型不只在单一模态范畴中有很强的表现，更可以停止跨模态的义务处理。
AI大模型具有诸多优点的同时也存在一些应战和限制，如训练工夫长、计算资源需求大、模型复杂度高、通用泛化才能受限等等。此外，由于其庞大的参数规模，大模型能够面临可解释性和隐私等方面的诸多应战。
虽然有诸多成绩和应战，但AI大模型的蓬勃发展曾经势不可挡。最近几年，随着深度学习和硬件技术的疾速发展，出现了一系列弱小的大模型，其中最著名的就是以Transformer架构为基础的BERT、GPT和T5等模型。以GPT-3为例，它具有1750亿个参数。该模型在自然言语处理义务中表现出色，可以生成高质量的文本、回答成绩和停止对话。而这仅仅是大模型的末尾…
2. AI大模型的发展历程

AI大模型的发展可以追溯到早期的人工神经网络和机器学习算法，但真正的打破始于深度学习的兴起和计算才能的提升。 AI大模型的发展历程其实就是深度学习的发展过程。以下是AI大模型发展的一些重要里程碑：
(1) 多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）：20世纪80年代出现，是最早的深度学习模型之一，是一种基本的前馈神经网络模型，由多个神经网络层组成，每层包含多个神经元，每个神经元与前一层的一切神经元相连，逐层传递信息停止训练和推理，末尾引入了多层结构和非线性激活函数，从而扩展了模型的表达才能。MLP的基本结构包括输入层、隐藏层和输入层。输入层接收原始数据作为输入，隐藏层经过一系列非线性变换将输入停止特征提取和转换，最后输入层产生模型的预测结果。
MLP的工作原理是经过权重和偏置参数对输入数据停止线性组合和非线性激活，以学习和表示输入数据之间的复杂关系。经过反向传播算法，MLP可以根据预定义的损失函数停止训练和优化，以使其输入尽能够地接近目的值。MLP在机器学习和形式辨认范畴中被广泛运用，尤其是在分类和回归义务中。它的扩展和改进方式，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），曾经成为深度学习中的核心模型。虽然MLP是深度学习的基础，但它在处理复杂的非线性成绩和大规模数据时存在一些限制。随着深度学习的发展，MLP逐渐被更弱小和灵敏的模型所取代，但它依然为了解神经网络的基本原理和概念提供了重要的基础。
(2) 循环神经网络（Recurrent Neural Networks）：是在1986年由Rumelhart和McClelland提出的一种可以处理序列数据的神经网络模型，其基本概念是引入了循环衔接，使得网络可以对先前的信息停止记忆和应用。该记忆机制允许信息在工夫上停止传递，从而更好地捕捉序列中的上下文信息，可以从序列数据中获取上下文依赖关系，使其在自然言语处理、语音辨认等义务中表现出色。
RNN在网络中引入循环衔接，使得网络的输入不只依赖于当前输入，还依赖于之前的输入和隐藏形态。其关键组成部分是隐藏形态，它可以看作是网络对之前输入的记忆。隐藏形态在每个工夫步都会被更新，并传递给下一个工夫步。RNN的循环衔接使得网络可以对序列数据停止建模，可以捕捉序列中的时序信息和依赖关系。这使得RNN在自然言语处理、语音辨认、机器翻译等义务中具有很好的表现。传统的RNN在处理长序列时存在梯度消逝和梯度爆炸的成绩，导致难以捕捉长间隔的依赖关系。为了处理这个成绩，后续出现了一些改进的RNN变体，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们经过引入门控机制来改进梯度传播和记忆才能，从而更好地处理长序列数据。
(3) 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）：是在1989年由Yann LeCun等人提出的一种专门用于处理具有网格结构数据（如图像、语音和工夫序列）的深度学习模型。经过部分衔接、权值共享和池化等操作，卷积神经网络有效地减少了参数数量，并提高了模型的功能。卷积神经网络被广泛研讨和运用于图像处理和计算机视觉义务中。卷积神经网络经过卷积和池化运算来有效提取图像特征。
卷积神经网络设计灵感来自于生物视觉系统中的神经机制。它应用卷积操作和池化操作来有效地捕捉输入数据的部分特征，并经过多层堆叠的卷积层和全衔接层停止特征提取和分类。CNN的基本组件包括卷积层、激活函数、池化层和全衔接层。卷积层运用一组可学习的滤波器对输入数据停止卷积操作，以提取空间特征；激活函数引入非线性变换，加强模型的表达才能；池化层经过减少特征图的尺寸和数量来降低计算复杂度，并保留重要的特征；全衔接层将汇集的特征映射转化为模型的最终输入。
CNN在计算机视觉范畴中获得了宏大的成功，次要运用于图像分类、目的检测和图像分割等义务。它经过共享权重和部分衔接的方式，减少了参数量，提高了模型的效率和泛化才能。CNN的设计思想也为其他范畴的深度学习模型提供了启示和自创。随着工夫的推移，CNN阅历了多次改进和演化，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet和Inception等，这些模型在不同的义务和数据集上获得了重要的打破和成果。
(4) 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：是在1997年由Hochreiter和Schmidhuber提出的一种门控循环神经网络（Gated Recurrent Neural Network，GRU）的变体，用于处理传统RNN中的梯度消逝和梯度爆炸成绩，并可以更好地捕捉长间隔的依赖关系。LSTM的基本概念是引入了门控机制，经过控制信息的活动和记忆的更新，有效地处理长序列数据。LSTM引入了三个门控单元：遗忘门、输入门和输入门。
LSTM经过门控机制的引入，可以在工夫上灵敏地控制信息的活动和记忆的更新，从而更好地捕捉长间隔的依赖关系。这使得LSTM在自然言语处理、语音辨认、机器翻译等义务中获得了很好的表现。
(5) 深度决计网络（Deep Belief Networks）：是在2006年由Hinton等人提出的一种无监督学习的深度神经网络，用于学习数据的潜在表示和特征提取，是一种可以逐层预训练的深度模型。
DBN经过多层的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）组成，每一层的RBM都是一个生成式模型。DBN的每一层都是无监督地预训练，然后经过有监督的微调来停止训练。经过层层堆叠的方式逐渐学习到数据的分布特征。
DBN的特点是可以经过无监督学习的方式停止预训练，从而避免了需求大量标注数据的成绩。它可以学习到数据的分布特征，并提取出高级的笼统特征表示，有助于处理高维数据的建模和特征提取成绩。DBN在图像辨认、语音辨认、引荐系统等范畴获得了很好的功能。
(6) 深度学习复兴：2012年末尾，随着计算才能的提升和大规模数据集的可用性，深度学习阅历了一次复兴。人们末尾运用更深、更复杂的神经网络结构，如深层卷积神经网络和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory），在图像辨认、语音辨认和自然言语处理等范畴获得了打破性停顿。次要表现如下：
 2012年，Hinton等人提出的AlexNet在ILSVRC图像分类竞赛中大获成功，将错误率降低到以后方法的一半以上。AlexNet采用了深度卷积神经网络，并引入了ReLU激活函数和Dropout正则化技术。
 2014年，Google的研讨团队提出的GoogLeNet在ILSVRC竞赛中获得成功，引入了Inception模块，使得网络愈加深层和广大。
 2015年，DeepMind的AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，惹起广泛关注。AlphaGo运用了深度强化学习方法，结合了深度卷积神经网络和蒙特卡洛树搜索算法。
深度学习的复兴得益于数据的丰富和计算才能的提升，以及对深度神经网络结构和训练算法的改进。这些打破使得深度学习成为当古人工智能范畴最为抢手和有效的方法之一。
(7) 大规模预训练模型的兴起：2018年，以Transformer模型和BERT为代表的大规模预训练模型末尾崭露头角。这些模型经过在海量数据上的预训练，可以学习到丰富的语义和言语形式。在不同义务上微调之后，这些模型在自然言语处理等范畴获得了打破性的成果。
深度学习在自然言语处理范畴也获得了重要停顿，也使得深度学习也扩展到了其他范畴，如：医疗影像分析、自动驾驶、智能语音助手等范畴。深度学习的模型和算法不断演进和改进，为这些范畴带来了宏大的影响和推进。基于Transformer架构的大规模预训练更是为大模型的涌现提供了基石。
(8) 模型规模的不断扩展：随着硬件和计算才能的不断提升，近几年来愈加庞大的大模型不断涌现，其表现才能也在不断的刷新着人们的视野，以2023年3月推出的ChatGPT仅仅用了两个月就打破了1亿月活用户，其在自然言语了解和生成上的绝佳变现让人们看到了通用人工智能的希望。随之而来的持续出现各大模型的不断涌现。
总的来说，大模型的发展历程阅历了从多层感知器到深度决计网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及大规模预训练模型等里程碑性的停顿。随着数据集和计算才能的加强，以Transformer模型和BERT为代表的大规模预训练模型的兴起，进一步催生了GPT3.5和GPT4等更为先进的大模型的不断涌现，置信将来大模型也可以继续不断的推进着人工智能技术发展，也为人工智能技术的广泛运用带来更多能够性。"
3. AI大模型的分类

AI大模型根据不同维度有不同的分类方式，如根据义务类型可分为监督学习模型、无监督学习模型和强化学习模型；根据模型结构可分为DNN深度神经网络、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络；根据模型规模可以分为大规模模型和中小规模模型。而我们重点从模型数据类型、模型工作形式和模型开发形式来分析AI大模型的分类。
(1) 按模型数据的媒体类型，AI大模型可以分为言语模型，图像模型以及多模态模型：
言语模型（Language Models）：
言语模型是一种用于预测和生成自然言语文本的统计模型，经过给定的输入序列，学习单词（或字符）之间的关系和上下文来推断一个序列中下一个词或字符的概率，旨在了解和生成自然言语文本。言语模型的训练通常需求大量的文本数据，以便可以捕捉到不同单词之间的统计规律和语义关系。训练好的言语模型可以用于机器翻译、文本生成、语音辨认纠错等多种自然言语处理义务，为人工智能运用提供文本处理才能。
最常用的言语模型是基于N-gram的模型和基于神经网络的模型。N-gram模型基于前n-1个单词来预测下一个单词的概率，而神经网络模型则运用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）或者Transformer来建模长期依赖关系和上下文信息。GPT（生成式预训练Transformer）系列模型就是一种广为运用的言语模型。
图像模型（Image Models）：
图像模型是一种用于处理和分析图像数据的模型，用来了解、辨认和生成图像中的内容，从而完成图像分类、目的检测、图像生成等多种计算机视觉义务。图像模型可以分为传统的基于特征工程的方法和基于深度学习的方法。基于特征工程的方法是经过手动选择和设计特征来表示图像或运用传统机器学习算法来对提取的特征停止分类或回归的方式对图像停止分析处理；基于深度学习的方法是目前常用的图像模型处理方法，如经过卷积神经网络的多个卷积层和池化层来自动学习图像中的特征，并经过全衔接层停止分类或回归、再如应用预训练的大型神经网络模型来提取图像特征的迁移学习等。经典的图像模型包括AlexNet、VGG、ResNet和EfficientNet等。
 多模态大模型（Multimodal Models）：
多模态大模型是指可以同时处理多种输入模态（如图像、文本、语音等）和输入模态（如图像生成、文本生成、语音合成等）的庞大模型。它可以将多种模态的信息停止交融和结合建模，从而完成更复杂、更片面的多模态义务。
传统的自然言语处理模型次要关注文本输入和输入，而多模态大模型扩展了这一概念，将其他类型的输入（如图像、语音等）集成到模型中。这种集成可以经过多种方式完成，如将多个预训练模型结合运用，或者运用端到端的多模态架构。多模态大模型在各种范畴中具有广泛的运用，如图像描画生成、视觉成绩回答、多模态机器翻译、跨模态问答等。经过同时思索多种模态的信息，多模态大模型可以提供更片面、更准确的义务处理和生成才能。但是，多模态大模型也面临着应战，如需求大量跨模态数据停止训练、跨模态数据的对齐和交融，以及计算成本的添加等。随着技术的提高和数据集的丰富，估计多模态大模型将在将来得到愈加广泛的运用和发展。
相比于传统的单模态模型，多模态大模型可以更片面地了解和生成跨多种媒体类型的内容。以下是多模态大模型的一些特点：
① 综合多种媒体信息：多模态大模型可以同时思索不同媒体类型的特征，如文本、图像、音频等，从而获得更片面的信息。这使得模型在处理复杂义务时可以更好地了解输入数据。
② 跨媒体数据关联：多模态大模型可以学习到不同媒体数据之间的关联性和互相影响。例如，经过将图像与文本停止结合训练，模型可以了解图片中的内容并生成与之相关的描画。
③ 交融多模态表示：多模态大模型可以将不同媒体类型的特征停止交融，构成一个一致的表示。这种交融表示可以使得模型更好地停止跨模态的推理和生成，提高了模型的表达才能。
④ 多模态了解与生成：多模态大模型不只可以了解多种媒体类型的输入数据，还可以生成多媒体类型的输入。例如，模型可以接受一张图片和一段文本描画，并生成与之相关的图片描画或者图像生成。
⑤ 弱小的运用潜力：多模态大模型可以运用于多种义务和场景，如图像描画生成、视频标注、音视频内容分析等。它们可以处理愈加复杂和多样化的数据，并在不同范畴展现广泛的运用前景。
总的来说，多模态大模型经过交融多种媒体信息，提供了更片面、更丰富的数据处理和生成才能，具有更强的表达才能和更广泛的运用潜力。它们在自然言语处理、计算机视觉、多媒体处理等范畴有着重要的研讨和运用价值。一些著名的多模态模型包括ViT（视觉Transformer）和CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）等。
(2) 根据模型工作方式，AI大模型可以分为生成模型和强化学习模型：
 生成模型（Generative Models）：
生成模型旨在学习数据的分布，并可以生成新的样本。这些模型通常用于图像生成、文本生成等义务。代表性的生成模型包括GAN（生成对抗网络）和VAE（变分自编码器）。
生成模型是一种机器学习模型，用于生成新的数据样本，这些样本与训练数据具有相似的分布。生成模型经过学习训练数据中的统计规律和潜在结构，可以生成具有相似特征的新数据。生成模型可以用于多种义务，如图像生成、文本生成、音频生成等。它们可以模拟和生成与原始数据相似的样本，从而具有一定的创造性和运用潜力。
 强化学习模型（Reinforcement Learning Models）：
强化学习模型经过与环境停止交互，经过试错和奖励机制来提高功能以学习最优策略，以使代理可以在给定的环境中获得最大的累积奖励。强化学习模型是一种机器学习模型，强化学习模型包含的关键要素有环境、形态、举动、奖励、策略、值函数和学习算法。其训练过程经过与环境的交互来不断调整策略和值函数，以最大化累积奖励。模型经过试错和反馈机制来学习，并在不断的探求和应用中提高功能。强化学习模型常用于处理序贯决策成绩，如机器人控制、游戏玩法优化等。典型的强化学习模型如Deep Q-Network（DQN）和Proximal Policy Optimization（PPO）等。
(3) 根据模型开发形式，AI大模型可以分为开源大模型和在线大模型：
 开源大模型（Open Source Models）：
开源大模型是基于开源软件答应协议发布的大型深度学习模型。通常由研讨者、开发者或社区共同开发和维护，并在公开的代码库中提供。优点是可以收费获取和运用，开放的代码使得用户可以自在地查看、修正和定制模型，以顺应特定的需求和义务。开源大模型也促进了学术界和业界之间的知识共享和合作。代表模型有Transformers、BERT、ChatGLM
 在线大模型（Online Models）：
在线大模型是指部署在云端或网络上的大型机器学习或深度学习模型。这些模型通常由云服务提供商或在线平台提供，并经过接口或API的方式停止访问和运用。在线大模型的优点是用户无需关注底层的硬件和软件架构，只需经过网络央求即可获得模型的预测结果。在线大模型还可以实理想时或按需的模型调用，适用于各种运用场景，如语音辨认、图像处理和自然言语处理等。
总而言之，开源大模型和在线大模型都是为了提供大规模机器学习或深度学习模型的访问和运用。开源大模型强调了代码的开放性和自在性，而在线大模型则提供了方便、疾速和按需的模型服务。
以上对AI大模型的分类只是一些常见的示例，实践上，大模型的分类可以愈加细分，根据详细义务和运用范畴的需求而定。并且这些分类方式并不是互相独立的，大模型可以同时涵盖多个分类维度。根据详细成绩和需求选择合适的模型类型，以及对应规模大小是很重要的。
4.主流AI大模型

AI大模型作为人工智能范畴的重要停顿，具有庞大的参数数量和弱小的计算才能。其发展历程阅历了多年的技术打破和硬件提高。经过不断地研讨和改进，功能更优，功能更强的AI大模型在不断的涌现，也在各行业范畴中发挥更广泛、更深远的影响。
当后人工智能范畴涌现出了许多弱小的AI大模型，下面罗列出一些目前备受注目的AI大模型：
 OpenAI GPT大模型组
ChaGPT是OpenAI于2022年11月发布，其在自然言语的了解和生成上的杰出表现使得在短短两个月的工夫用户打破1亿大关，其是基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构开发大型言语模型，其为对话式交互提供更好的支持和呼应，并在社交对话、成绩回答和普通性对话等场景中展现出优秀的表现。OpenAI的目的是经过不断改进和提升这些大型言语模型，使其能更好地了解和生成人类言语，并更好地服务于用户需求。除此之外，OpenAI还开发了CLIP、DALL-E、Five、Whisper、Codex等多模态大模型组。
 Google PaLM & PaLM 2大模型组
PaLM（Pretraining and Fine-tuning Language Model）是在2020年由Google Research团队发布的一种用于自然言语处理义务的预训练和微调模型，它的第二个版本，最新的大型言语模型PaLM 2于2023年5月在Google I/O开发者大会上推出，其将支持谷歌AI聊天机器人Bard，其仰仗改进的数学、逻辑和推理技能，可以协助生成、解释和调试 20 多种编程言语的代码。且为了满足更多的运用场景，PaLM2提供了4个模型：Gecko、Otter、Bison、Unicorn，其中最小的Gecko模型可以在移动端运转，并计划在下一代Android系统中集成。
 百度文心大模型组
百度于2023年3月正式发布了AI大模型文心一言。基于百度智能云技术构建的大模型，文心一言被广泛集成到百度的一切业务中。并且推出了文心NLP大模型、文心CV大模型、文心跨模态大模型、文心生物计算大模型、文心行业大模型。且提供了多样化的大模型API服务，可经过零代码调用大模型才能，自在探求大模型技术如何满足用户需求；
 讯飞星火认知大模型
科大讯飞于2023年5月正式发布了星火认知大模型，其具有7大核心才能，即文本生成、言语了解、知识问答、逻辑推理、数学才能、代码才能、多模态才能。
 阿里通义大模型
阿里通义大模型覆盖言语、听觉、多模态等范畴，努力于完成接近人类智慧的通用智能，让AI从“单一感官”到“五官全开”，分别在2023年4月和6月推出了通义千问和通义听悟。
 清华开源大模型ChatGLM
GLM-130B是清华智谱AI开源项目，其目的是训练出开源开放的高精度千亿中英双语模型，可以让更多研发者用上千亿参数模型。并且在2023年3月开源了更精简的低门槛大模型ChatGLM-6B，这是一个具有62亿参数的中英文双语言语模型，在6月份，推出了二代开源模型ChatGLM2-6B，具有更弱小的功能、更长的上下文、更高效的推理（推理速度提升42%）、更开放的开源协议。
以上这些大模型只是当前众多AI大模型中的一小部分，随着技术的不断提高和研讨的不断推进，我们可以等待更多更弱小的AI大模型的涌现。
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第四阶段： 大模型知识库运用开发以LangChain框架为例，构建物盛行业咨询智能问答系统；
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