AI大模型知识点大梳理

文章目录

• • AI大模型是什么
  • AI大模型发展历程
  • AI大模型的底层原理
  • AI大模型解决的问题
  • 大模型的优点和不足
  • 影响
  • 个人观点

    AI大模型是什么

    AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力，从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。

    
    （图片来源网络，侵删）

    AI大模型的定义具体可以根据参数规模来分类。根据OpenAI的分类方法，可以将AI模型分为以下几类：

    小型模型： ≤ 1百万个参数

    中型模型：1百万 – 1亿个参数

    大型模型：1亿 – 10亿个参数

    极大型模型：≥ 10亿个参数

    其中大型模型和极大型模型可以被视为AI大模型。总的来说，“大模型”应该是基于具有超级大规模的、甚至可以称之为“超参数”的模型，需要大量的计算资源、更强的计算能力以及更优秀的算法优化方法进行训练和优化。

    AI大模型发展历程

    2022年11月30日由总部位于旧金山的OpenAI推出ChatGPT3.5。

    2023年2月， Google推出类似于ChatGPT的对话人工智能服务Bard， 基于其开发的对话编程语言模型(LaMDA)。但有很多限制，文字处理仅支持美式英语。

    2023年3月12日，OpenAI发布多模态模型GPT-4，并计划推出图像输入功能。

    2023年2月， 百度也于确认类ChatGPT聊天机器人项目名字确定为"文心一言"， 英文名ERNIE Bot。

    2023年2月， 复旦大学自然语言处理实验室邱锡鹏教授团队推出对话式大型语言模型MOSS。

    2023年3月14日，由清华技术成果转化的公司智谱AI基于GLM-130B千亿基座模型的ChatGLM开启邀请制内测，同时开源了中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。

    2023年4月7日，阿里云研发语言模型“通义千问”开始邀请用户测试体验。现阶段该模型主要定向邀请企业用户进行体验测试，获得邀请码用户可通过官网参与体验

    2023年5月6日，科大讯飞发布认知大模型“星火”。科大讯飞董事长刘庆峰表示，当前讯飞星火认知大模型已经在文本生成、知识问答、数学能力三大能力上已超ChatGPT，10月底将整体赶超ChatGPT。

    2023年3月，由前OpenAI员工共同创立的初创公司Anthropic推出了大型语言模型Claude。它可以被指示执行一系列任务，包括搜索文档，总结，写作和编码，以及回答有关特定主题的问题。

    2023年3月， 华为宣布即将推出盘古大模型。

    AI大模型的底层原理

    AI大模型(如深度学习模型)的原理是基于神经网络和大量数据的训练。这些模型通过模拟人脑的神经元结构，对输入数据进行多层抽象和处理，从而实现对复杂任务的学习和预测。

    AI大模型的训练主要分为：数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估四个步骤，更加详细的介绍如下所示:

    1.数据预处理：首先，需要对原始数据进行清洗、整理和标注，以便为模型提供合适的输入。这一阶段可能包括去除噪声、填充缺失值、归一化等操作。

    2.构建神经网络：接下来，根据任务需求，设计并搭建一个神经网络。神经网络通常由多个层次组成，每个层次包含若干个神经元。神经元之间通过权重连接，用于表示输入数据与输出数据之间的关系。

    3.前向传播：将经过预处理的数据输入到神经网络中，按照权重计算得出各层神经元的输出。这个过程称为前向传播。

    4.激活函数：在神经网络的每一层之后，通常会使用激活函数(如ReLU、Sigmoid或Tanh等)对输出进行非线性变换，以增加模型的表达能力。

    5.损失函数：为了衡量模型预测结果与真实目标之间的差距，需要定义一个损失函数。损失函数会计算预测误差，并将其作为优化目标。常见的损失函数有均方误差(MSE)、交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)等。

    6.优化算法：根据损失函数，选择合适的优化算法(如梯度下降、随机梯度下降、Adam等)来更新神经网络中的权重和偏置，以减小损失函数的值。这个过程称为反向传播。

    7.训练与验证：重复执行上述步骤，直到模型在训练集上达到满意的性能。为了防止过拟合，还需要在验证集上评估模型的泛化能力。如果发现模型在验证集上的表现不佳，可以调整网络结构、超参数或训练策略等。

    8.部署与使用：当模型在训练集和验证集上表现良好时，可以将数据模型进行部署和使用。

    AI大模型解决的问题

    1.自然语言处理：AI大模型，例如 GPT-3 和 BERT，大幅提升了自然语言处理任务的性能，如翻译、问答、分词、文本生成等领域。AI大模型通过学习海量的语料库和上下文，让计算机更加准确地理解和处理自然语言。

    2.计算机视觉：AI大模型，例如 ResNet 和 EfficientNet，推动了计算机视觉任务的发展，包括目标检测、图像分类、语义分割等领域。AI大模型通过学习大量的图像数据和构建更深更复杂的神经网络，使计算机能够对图像进行更加准确的识别和分析。

    3.人脸识别：大模型，例如Facenet和 DeepFace，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性，大幅度提升了人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域的应用。

    4.声音识别：AI大模型，例如Wav2Vec和Transformer，使语音识别技术取得了更高的准确性，大幅提高了语音识别技术在交互式应用和智能家居领域的应用。

    大模型的优点和不足

    优点:

    1.更准确：AI大模型有更多的参数，能够处理更复杂的信息和更深入的上下文，提高了精度和准确性。

    2.更智能：AI大模型能够模拟人类的思维和学习模式，通过大量的训练数据，从而提高人工智能的智能性。

    3.更具通用性：AI大模型能够自适应不同的工作和环境，可以适应各种不同的自然语言、视觉和声音数据。

    4.更加高效：AI大模型通过并行计算和分布式训练，大大提高了计算效率，能够在短时间内处理大量的数据。

    不足:

    1.计算资源问题：AI大模型需要更多的计算资源，如多台GPU和分布式计算等，高昂的成本阻碍了普及和应用。

    2.数据集问题：AI大模型需要大量的标注数据，以便训练和优化模型。但实际场景中的数据通常是不完整、不一致和缺乏标注的。

    3.可解释性问题：AI大模型对于预测结果的解释通常比较困难，难以解释其判断的依据和原因， 使得大模型的使用和应用存在风险和误判的情况。

    4.环境依赖：AI大模型对于使用语言、环境等存在更高的依赖性，需要针对特定场景进行定制和使用。

    5.OpenAI承认ChatGPT"有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案"，这在大型语言模型中很常见，称作人工智能幻觉。其奖励模型围绕人类监督而设计，可能导致过度优化，从而影响性能，即古德哈特定律。

    影响

    AI大模型具有极高的性能和准确性，将在很多方面带来积极的影响，例如在自然语言处理、计算机视觉、医疗诊断、交通控制等领域。但与此同时，AI大模型也可能会带来以下一些社会影响：

    1.经济影响：AI大模型可能带来巨额投资，需要高昂的计算资源和优秀的人才团队。这可能会进一步加剧数字鸿沟，导致巨型科技公司的垄断，和对于小型企业和开发者的不利影响。 同时AI大模型可以通过自动化和智能化的方式提高生产效率，减少人力成本; AI大模型可以帮助人们更好地理解复杂的问题，发现新的解决方案和商业模式;

    2.就业影响：AI大模型在某些领域可以实现人机合作或自动化，减少人力资源的需求。这可能会对现有的行业和工作造成影响，需要更新技能或转移职业方向。AI大模型可能会改变社会结构，导致某些职业的消失或新兴职业的出现。

    3.隐私保护：用于训练大模型的数据往往包含大量的个人隐私数据，如医疗数据、银行账户等，保护这些数据的安全和隐私变得尤为重要。因此需要适当的数据隐私和安全保护机制。

    4.偏差问题：AI大模型的决策过程往往非常复杂，使得其决策过程难以解释，容易产生预测偏差。这可能导致偏见和歧视，需要制定合适的规范和标准来规范AI的开发和应用。

    5.引发伦理问题：AI大模型可能会对人类的价值观和道德观产生影响，引发一些伦理问题。例如，在自动驾驶汽车上出现道德困境时(如是否应该让一名行人通过), AI大模型可能会给出不同的答案，这可能会引起争议。

    个人观点

    AI大模型百花齐放百家争鸣的时代已经是现实了，不管你愿不愿意承认，AI时代已经到来了。与其在AI抢占就业机会的危机中患得患失，不如快点接受这个新技术，将AI引入自己的工作中，通过AI来提升自己的生产力和创造力。打不过就加入，不丢人。顺应时代还有一线生机，顽固不化故步自封只能被时代的洪流碾碎。