大模型的定義
大模型是指具有數(shù)千萬甚至數(shù)億參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型。近年來，隨著計算機(jī)技術(shù)和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域取得了顯著的成果，如自然語言處理，圖片生成，工業(yè)數(shù)字化等。為了提高模型的性能，研究者們不斷嘗試增加模型的參數(shù)數(shù)量，從而誕生了大模型這一概念。
大模型通常由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建而成，擁有數(shù)十億甚至數(shù)千億個參數(shù)。大模型的設(shè)計目的是為了提高模型的表達(dá)能力和預(yù)測性能，能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)和數(shù)據(jù)。
大模型采用預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)的訓(xùn)練模式，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練后，能快速適應(yīng)一系列下游任務(wù)的模型。
大模型和小模型的區(qū)別
大模型和小模型在應(yīng)用方面最大的區(qū)別是大模型偏向于全能化、通用化，而小模型一般偏向于解決某一垂直領(lǐng)域中的某個具體問題。比如一個圖像識別小模型專門訓(xùn)練用來識別車牌號，對車牌號可以有很好的識別精度。但是一個圖像識別大模型不僅可以識別車牌號，還可以識別我們生活中碰到的大部分圖片，而且站在我們?nèi)祟惖囊暯莵砜?，他似乎對圖片中的內(nèi)容有自己的理解，看起來擁有更高的智能化水平。
另外相比小模型來說，大模型通常具有更多的參數(shù)，能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜的特征和模式。同時大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集也會更大，架構(gòu)更為復(fù)雜，訓(xùn)練起來也需要更高的計算資源。
大模型的分類
按照輸入數(shù)據(jù)類型的不同，大模型主要可以分為以下三大類：
?語言大模型：是指在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中的一類大模型，通常用于處理文本數(shù)據(jù)和理解自然語言。
?視覺大模型：是指在計算機(jī)視覺（CV）領(lǐng)域中使用的大模型，通常用于圖像處理和分析。
?多模態(tài)大模型：是指能夠處理多種不同類型數(shù)據(jù)的大模型，例如文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。
按照應(yīng)用領(lǐng)域的不同，大模型主要可以分為 L0、L1、L2 三個層級：
?通用大模型 L0：是指可以在多個領(lǐng)域和任務(wù)上通用的大模型。通用大模型就像完成了大學(xué)前素質(zhì)教育階段的學(xué)生，有基礎(chǔ)的認(rèn)知能力，數(shù)學(xué)、英語、化學(xué)、物理等各學(xué)科也都懂一點。
?行業(yè)大模型 L1：是指那些針對特定行業(yè)或領(lǐng)域的大模型。它們通常使用行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該領(lǐng)域的性能和準(zhǔn)確度。行業(yè)大模型就像選擇了某一個專業(yè)的大學(xué)生，對自己專業(yè)下的相關(guān)知識有了更深入的了解。
?垂直大模型 L2：是指那些針對特定任務(wù)或場景的大模型。它們通常使用任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該任務(wù)上的性能和效果。垂直大模型就像研究生，對特定行業(yè)下的某個具體領(lǐng)域有比較深入的研究。
大語言模型LLM
大語言模型(Large Language Model，LLM)是大模型的子分類，是專門通過處理大量文本數(shù)據(jù)來理解和生成人類語言的AI系統(tǒng)，從而執(zhí)行各種自然語言處理任務(wù)，如文本分類、問答、對話、內(nèi)容總結(jié)等。我們最為常見的ChatGPT、百度文心一言、訊飛星火等都屬于大語言模型。
大語言模型LLM的基礎(chǔ)架構(gòu)
目前流行的大語言模型的架構(gòu)基本都沿用了當(dāng)前NLP領(lǐng)域最熱門最有效的架構(gòu)—Transformer架構(gòu)。Transformer架構(gòu)來源于谷歌在2017年發(fā)表的論文《Attention Is All You Need》，翻譯過來就是注意力就是你需要的一切。
注意力機(jī)制是大語言模型的核心機(jī)制，它讓模型在處理文本時，能夠同時關(guān)注輸入中的所有詞匯，無論句子長短，都能精準(zhǔn)捕捉到遠(yuǎn)距離的語義關(guān)聯(lián)。例如，在解析“華為公司發(fā)布了新款手機(jī)”這句話時，模型能夠迅速聚焦“華為”與“手機(jī)”之間的關(guān)系，忽略“公司”或“發(fā)布”等詞的干擾，這種能力使得大語言模型在處理大段文本、復(fù)雜語境時能夠真正理解其表達(dá)的核心含義。
此外，大語言模型通過位置編碼（Positional Encoding）的巧妙設(shè)計，模型得以理解文本中的詞語位置和順序，準(zhǔn)確把握語言的時序特性，同時保留了高效的并行計算能力。
大語言模型LLM的應(yīng)用場景
01、知識庫問答系統(tǒng)：
通過提問的方式，快速查找企業(yè)知識庫中的內(nèi)容，并通過大模型對內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)提煉并給出解決方案；如設(shè)備故障查詢、設(shè)備運(yùn)檢查詢、員工智能助手等。
02、問答式BI系統(tǒng)：
通過問答的方式讓大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢，并返回數(shù)據(jù)結(jié)果、可視化圖形等內(nèi)容，供用戶進(jìn)行便捷的數(shù)據(jù)分析。
03、智能體系統(tǒng)：
將大模型的自然語言能力和小模型的垂直領(lǐng)域能力進(jìn)行整合，形成企業(yè)智能體系統(tǒng)，滿足設(shè)備故障預(yù)測、電力負(fù)荷預(yù)測、供應(yīng)商評估分析等智能化應(yīng)用和預(yù)測場景。
大模型的發(fā)展是當(dāng)前人工智能時代科技進(jìn)步的必然趨勢，甚至可以媲美工業(yè)革命般的歷史意義。大模型這種新技術(shù)也幫我們帶來了更多生活、工作的有利工具，同時為企業(yè)帶來了從數(shù)字化邁向智能化的可能。因此，在這個數(shù)字化發(fā)展日新月異的時代，我們只有主動擁抱這種變化，緊跟數(shù)字化、智能化潮流，才能確保我們在激烈的競爭中立于不敗之地。
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