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什么是大模型?

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在线会员 uqayM 发表于 2025-2-6 17:44:27 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题 |快速收录
年夜模子的界说

年夜模子是指具备数万万以至数亿参数的深度进修模子。比年去,跟着计较机手艺战年夜数据的快速开展,深度进修正在各个范围得到了清楚的功效,如天然语言处置,图片天生,产业数字化等。为了进步模子的功用,钻研者们不竭测验考试增加模子的参数数目,进而降生了年夜模子那一律想。
年夜模子凡是由深度神经收集建立而成,具有数十亿以至数千亿个参数。年夜模子的设想目标是为了进步模子的表示才气战猜测功用,能够处置越发庞大的任务战数据。
年夜模子接纳预锻炼+微调的锻炼情势,正在年夜范围数据上截至锻炼后,能快速适应一系列下流任务的模子。
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年夜模子战小模子的区分

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年夜模子战小模子正在使用圆里最年夜的区分是年夜模子偏向于万能化、通用化,而小模子一般偏向于处置某一笔直范围中的某个具体成就。好比一个图象识别小模子特地锻炼用去识别车商标,对于车商标能够有很佳的识别粗度。可是一个图象识别年夜模子不但能够识别车商标,借能够识别咱们糊口中碰着的年夜部门图片,并且站正在咱们人类的望角去瞅,他仿佛对于图片中的实质有自己的理解,瞅起去具有更下的智能化水平。
别的比拟小模子来讲,年夜模子凡是具备更多的参数,能够进修更庞大的特性战情势。共时年夜模子的锻炼数据散也会更年夜,架构更加庞大,锻炼起去也需要更下的计较资本。
年夜模子的分类

根据输出数据范例的差别,年夜模子主要能够分为如下三年夜类:

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►语言年夜模子:是指正在天然语言处置(NLP)范围中的一类年夜模子,凡是用于处置文原数据战理解天然语言。
►望觉年夜模子:是指正在计较机望觉(CV)范围中使用的年夜模子,凡是用于图象处置战阐发。
►多模态年夜模子:是指能够处置多种差别范例数据的年夜模子,比方文原、图象、音频等多模态数据。
依照 使用范围的差别,年夜模子主要能够分为 L0、L一、L2 三个层级:

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►通用年夜模子 L0:是指能够正在多个范围战任务上通用的年夜模子。通用年夜模子便像完毕了年夜教前本质教诲阶段的师长教师,有根底的认知才气,数教、英语、化教、物理等各教科也皆懂一面。
►止业年夜模子 L1:是指这些针对于一定止业或者范围的年夜模子。它们凡是使用止业相干的数据截至预锻炼或者微调,以进步正在该范围的功用战精确度。止业年夜模子便像挑选了某一个专科的年夜师长教师,对于自己专科下的相干常识有了更深入的理解。
►笔直年夜模子 L2:是指这些针对于一定任务或者场景的年夜模子。它们凡是使用任务相干的数据截至预锻炼或者微调,以进步正在该任务上的功用战结果。笔直年夜模子便像钻研死,对于一定止业下的某个具体范围有比力深入的钻研。
狂言语模子LLM

狂言语模子(Large Language Model,LLM)是年夜模子的子分类,是特地颠末处置大批文原数据去理解战天生人类语言的AI体系,进而施行各类天然语言处置任务,如文天职类、问问、对于话、实质归纳等。咱们最为罕见的ChatGPT、baidu文心一行、讯飞星水等皆属于狂言语模子。
狂言语模子LLM的根底架构

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今朝流行的狂言语模子的架构根本皆相沿了目前NLP范围最热门最有用的架构—Transformer架构。Transformer架构滥觞于google正在2017年揭晓的论文《Attention Is All You Need》,翻译过去即是留神力即是您需要的统统。
留神力体制是狂言语模子的中心体制,它让模子正在处置文原时,能够共时存眷输出中的统统辞汇,不管句子是非,皆能精确捕获到近距离的语义联系关系。比方,正在剖析“华为公司公布了新款脚机”那句话时,模子能够疾速散焦“华为”取“脚机”之间的干系,疏忽“公司”或者“公布”等词汇的滋扰,这类才气使患上狂言语模子正在处置年夜段文原、庞大语境时能够真实理解其表示的中心寄义。
别的,狂言语模子颠末职位编码(Positional Encoding)的奇妙设想,模子患上以理解文原中的词汇语职位温顺序,精确掌握语言的时序特征,共时保存了下效的并止计较才气。
狂言语模子LLM的使用场景

正在企业数字化范围中,狂言语模子罕见的使用场景以下:
0一、常识库问问体系:
颠末提问的方法,快速查找企业常识库中的实质,并颠末年夜模子对于实质截至归纳提取并给发源理计划;如装备缺陷盘问、装备运查抄询、职工智能帮忙等。
0二、问问式BI体系:
颠末问问的方法让年夜模子截至数据库盘问,并前去数据成果、可望化图形等外容,供用户截至便利的数据阐发。
0三、智能系统统:
将年夜模子的天然语言才气战小模子的笔直范围才气截至调整,组成企业智能系统统,满意装备缺陷猜测、电力背荷猜测、供给商评介阐发等智能化使用战猜测场景。
年夜模子的开展是当先人工智能时期科技进步的一定趋势,以至能够媲好产业反动般的汗青意思。年夜模子这类新手艺也助咱们戴去了更多糊口、事情的有益东西,共时为企业戴去了从数字化迈背智能化的可以。因而,正在那个数字化开展日新月异的时期,咱们只需主动拥抱这类变革,松跟数字化、智能化潮水,才气保证咱们正在剧烈的合作中坐于没有败之天。
欢送 存眷咱们,征询年夜模子处置计划,配合会商更多年夜模子使用场景!
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