极客时间彭靖田AI 大模型应用开发实战营1期2023版 微调训练营_百度知 ...
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发布时间：2024-10-18 07:00
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AI大模型是“大数据+大算力+强算法”三者的结晶，其核心是集成了大数据的“隐式知识库”。它包含“预训练”和“大模型”两层概念，即模型在大规模数据集上预训练后，无需或仅需少量微调即可应用于各种场景。简言之，它在大数据基础上学习特征和规则，经过微调后，可以在不同场景任务中应用。目前，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域得到了广泛的应用。由于AI大模型对计算和存储的需求极高，需要强大的计算设备和高效的算法进行训练和应用，其参数量通常能达到数十亿甚至数千亿。例如，OpenAI的GPT系列，GPT-1有1.17亿个参数，GPT-3则有1750亿个参数，而GPT-4的具体参数量虽未公布，但推测可能接近万亿。
在AI大模型兴起之前，AI模型主要是针对特定应用场景进行训练的小型模型。这种方式属于传统定制化、作坊式的模型开发模式。这意味着除了需要优秀的产品经理准确确定需求，还需要AI研发人员具备扎实的专业知识及协同合作能力来完成大量复杂工作。这种模式导致了模型无法复用和积累，使得AI落地的门槛高、成本高且效率低。
相比之下，AI大模型在研发过程中就具备了更标准化的流程。它通过学习海量、多类型的场景数据，总结出不同场景、不同业务下的通用能力，形成具有泛化能力的模型底座。与传统小模型生成模式相比，大模型能显著减少特定模型训练所需的算力和数据量，缩短开发周期，并提升模型训练效果。可以说，大模型的真正价值在于改变了AI模型开发模式，从“作坊式”升级为“流水线”。这种模式的转变使得AI技术落地时具有更强的通用性，可以推广到多种应用场景。利用大模型的通用能力，可以有效应对多样化的AI应用需求，为实现AI落地应用的规模推广提供可能。
AI和AI大模型之间存在明显的区别。在AI大模型兴起之前，AI模型主要是针对特定应用场景进行训练的小型模型。而AI大模型则是通过学习海量数据，形成具有泛化能力的模型底座，可以应用于多种场景。
