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标题: 一文带你了解火遍全网的“AI大模型” [打印本页]

作者: 6KjHg7gd 时间: 昨天 23:08
标题: 一文带你了解火遍全网的“AI大模型”

一文带你了解火遍全网的“AI大模型”

在聊到AI的时分，我们都离不开“大模型”这三个字。
AI大模型曾经完全融入了各个范畴，也融入了我们的生活，它好像无所不在、无所不能。

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百度李彦宏说：大模型改变世界；
360周鸿祎说：大模型是新时代“发电厂”；
李开复博士说：AI大模型是不能错过的历史机遇；
……
那么，终究什么是大模型？
明天我想和你深度聊聊，从概念到技术，从发展到将来，讲大模型分析透彻，更好地看清将来方向。
欢迎和我链接，一同讨论大模型的更多能够性。照例，我预备了一份干货给你：
《中国AI大模型发展白皮书研讨报告》

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PART.01 大模型终究是什么，它能否就是AI的代名词？
大模型终究是什么？它能否就是AI的代名词？
简单来说，你可以了解为大模型是人工智能（AI）范畴中的巨型神经网络模型。

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它们的作用相似于大脑，可以处理和分析大量数据。
这些模型经过训练过程学习，以执行各种义务，让计算机获得相似人类的“思索”才能。
从而了解、生成例如自然言语处理、图像辨认、游戏玩法等等。
下面这张表示图是ChatGPT写给你的，一个粗浅的概念。
“投喂”→“产出”

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大模型的工作原理就是这样，它接收数据、经过学习提高本身的才能，并执行各种义务以生成有用的结果。
我们都知道ChatGPT，Chat是指聊天，那GPT呢？
G代表生成性（Generative)，P代表预训练（Pretrained），T代表模型架构（Transformer）。
这就是大模型的一种，而大模型之所以大，正是由于参数量大，GPT-3的参数量1750亿，GPT-4的参数量达到1.8万亿。
有人把大模型的训练比作是“炼丹”，这个词还挺有灵性的。
我们经过预训练、微调、提示工程、泛化等等一系列动作，处理复杂的义务，用大模型助力我们完成新的打破。
PART.02 2023，大模型元年
不少人称2023年为大模型元年，不管是技术的创新和成熟，还是运用的广泛认知，都可以看出来，AI大模型行业进入了一个新的发展阶段。
从OpenAI推出搭载GPT-3.5的ChatGPT一鸣惊人末尾，AI大模型就冲进了我们的生活。
GPT-4和其他高级言语模型，比如文心一言等等大模型的发布，都展现了AI在了解和生成自然言语方面的惊人才能。
这些大模型不只推进了技术界的发展，也惹起了公众的广泛关注。
AI大模型末尾在各个行业中发挥越来越重要的作用，包括医疗、教育、金融、文娱等多个范畴。
比如说在我熟习的教育范畴里，AI大模型正在重塑商业形式，创造新的市场机会。
当然，大模型不是在往年才末尾运作的，它的发展历程就长远了，基本可以分为三个关键时期：起始期、生长期和迸发期。
第一个是起始期。
AI范畴的起始期可以追溯到上世纪50年代和60年代，当时研讨人员末尾尝试构建智能系统。但是，由于计算才能和数据限制，这些模型相对简单。
后来，随着计算才能的提高和大规模数据集的可用性，AI模型在20世纪末和21世纪初进入了生长期。这一时期出现了一些重要的模型，比如说，深度神经网络。
从去年到往年，可以这么说，AI模型进入了迸发期，这一时期的代表是大规模预训练模型，如GPT-3、BERT和T5等。
这些模型拥有数十亿甚至数百亿的参数，可以执行复杂的自然言语处理和计算义务。
PART.03 国内大模型产业，跟上时代疾速迸发
中国也在大模型范畴获得了重要停顿，有多家知名公司和机构开发了本人的大模型。
从往年3月末尾，国内的AI大模型如雨后春笋般涌现。
《中国人工智能大模型地图研讨报告》显示，截至2023年5月底，国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。

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不可否认的是，美国在AI大模型上还是属于领头，但中国大模型也实力不可小觑。
从2020年起，中国的大模型进入了高速发展阶段，如今，中美两国大模型的数量占全球大模型数量的近90%，中国大模型数量已进入第一梯队。
国内的一些知名大模型和运用场景可以看看撼地发布的这个数据。

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可以看出，国内大模型产业是繁华非凡啊。
这个当下，几乎一切的重要企业和研发机构都在推出大模型，IDC预测，2026年中国AI大模型市场规模将达到211亿美元，人工智能将进入大规模落地运用关键期。
从投资、创业到运用，中国几乎是目前世界上最活跃的市场。
随着核心技术的打破，产业生态的持续完善，应用场景的深化，训练数据的打磨，大模型时代的序幕才刚刚拉开。
PART.04 将来已来，大模型的发展是大势所趋。
将来大模型会进一步影响整个行业。
比如我所在的IT行业里，我们浅谈一下以GPT系列为代表的大模型将如何重塑IT行业的结构。

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从基础设备层，云层来说，这一层次要是提供计算才能，包括大量的GPU或XPU。这是大模型运转的基础，也是支撑整个IT行业的核心。
再到IaaS层，是构建更高层服务的基石。提供基础计算、存储、网络、数据和安全服务。
以GPT系列等大模型为代表，MaaS层提供了通用的AI才能，可以被进一步运用于各种特定范畴。
而VFM层（垂直基础模型）将通用的大模型运用于特定范畴，如自动驾驶、蛋白质解析、气候预告等。这些垂直模型也可以互相结合，构成新的运用。
最下层当然是软件即服务，SaaS层将各种模型和技术交融成详细的运用，如企业软件、消费者运用等。
再到边缘计算和模型部署。
在部署端，比如电话、个人电脑、物联网设备、机器人和智能汽车等，需求将AI模型部署到边缘设备上。这里的关键是模型的大小和速度。在像自动驾驶这样的运用中，模型需求小而快，以完成低延迟和高精度。
以及一些边缘计算的机会：边缘计算、边缘模型、模型交互、联邦学习和小模型的开发是当前和将来的一个重要趋向。
这些技术有助于在设备上更有效地运转AI模型，同时保护隐私和减少对中心云的依赖。

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总得来说，大模型将在IT行业中发挥越来越重要的作用，不只在基础模型层，更在垂直模型和边缘计算层。
这些技术的发展将推进IT行业的结构重塑，同时也带来了新的机会和应战。
将来，AI大模型也会在医疗、教育、自动驾驶等范畴发挥更大的作用，为人类带来更多的便利和提高。
毫无疑问，大模型赋能千行百业将是一场硬仗，自主创新才能真正完成超越，让我们一同等待更广阔的大模型之路。
无IA 不创业不出海就出局

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