写给小白的大模型入门科普

正文：网上涵盖大型模型的文章不胜其数，但是内容通常较为晦涩。小编今日撰写本文，力求用通俗易懂的语言介绍大型模型。

废话不多说，直接进入主题。

█ 什么是大型模型？

大型模型，英文名称为Large Model，又称基础模型Foundation Model。而大模型是其简称，全名为“人工智能预训练大模型”。接下来会详细解释预训练技术。

通常提到的大型模型实际上是指其中一类，也是应用最广泛的语言大型模型Large Language Model（LLM）。除了语言大型模型外，还有视觉大型模型、多模态大型模型等，将所有这些大模型总称为广义的大模型，而语言大型模型则是狭义的一部分。

从本质来看，大型模型是指具有超大规模参数（通常超过十亿个）的神经网络模型。

早前在介绍人工智能时，曾提到神经网络是目前人工智能领域最基础的计算模型。通过模拟大脑中神经元的连接方式，神经网络能够学习输入数据并产生有用的输出。

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及transformer架构都属于神经网络模型。目前，大部分的大型模型采用transformer架构。

大型模型不仅包含大规模参数，还包括庞大的架构、训练数据和计算资源需求。

以OpenAI公司的GPT-3为例，该大型模型具有96层隐藏层，每层包含2048个神经元。

整体架构规模庞大，神经元节点众多。神经元节点数量的增加会导致参数数量的增加，例如，GPT-3约含有1750亿个参数。

大型模型的训练数据也非常巨大。以GPT-3为例，其训练使用了45TB的未处理文本数据，清理后大小为570GB。数据集包括CC数据集、WebText2、BookCorpus和维基百科，总词量巨大。

最后是计算资源需求。训练大型模型需要大量的GPU算力资源，并且每次训练都需要相当长的时间。

公开数据显示，训练GPT-3约需要3640PFLOP・天。如果使用512张英伟达的A100 GPU，大约需要1个月时间，但实际上训练过程中可能会遇到中断，因此实际时间会更长。

总的来说，大型模型是一个庞大的存在，具有复杂的架构、大量参数、依赖丰富数据且成本高昂。

对比之下，参数较少、层数较浅的模型被称为小型模型。小型模型具有轻便高效、易部署等优点，适用于数据量小、计算资源有限的情境。

█ 大型模型的训练过程

接下来我们了解大型模型的训练过程。

大型模型通过学习海量数据吸收数据中的“知识”，再将其运用于回答问题、生成内容等任务。

学习过程称为训练，而应用过程称为推理。

训练包含预训练和微调两环节。

• 预训练

在预训练阶段，需要选择一个大型模型框架，如transformer，并通过提供海量数据使其学习通用特征。

大型模型具有强大的学习能力是因为参数数量越多，学习能力越强。在MIT公开课中，提到了深度学习模型中神经元的结构。

神经元的处理实质上是函数运算过程，通过训练以获得权重，权重对输入特征与模型输出的影响至关重要。此外，除权重外，还有另一类重要的参数偏差。

预训练通过数据的输入输出不断“推导”合理的权重和偏差（即参数）。训练完成后，这些参数将被保存用于模型的后续操作或部署。

参数数量越多，通常模型能够学习到更复杂的模式和特征，在各类任务中表现出更强效能。

大模型具备涌现能力和泛化能力这两特性。

在训练数据和参数规模逐渐扩大至一定临界规模后，大模型会展现出一些无法预测的复杂能力和特性。模型能够自动从原始数据中学习并发现新的更高级别的特征和模式，这便是“涌现能力”。

“涌现能力”指的是大模型突然获得理解知识的能力，不再只是重复知识，而是理解并推广应用。

泛化能力指的是大模型通过处理大量数据学习复杂模式和特征，能够对未知数据做出准确预测。

简而言之，大模型就好比书读得多的人，即使没读过的书也能猜测几句内容。

参数规模越大，虽然会使大型模型变得更强，但也会增加资源消耗并可能增加过拟合风险。

过拟合指模型过于精确地学习训练数据，开始捕捉和反映数据中的噪声和细节，而非总体趋势或规律。这会导致模型变得“刻板”，只懂死记硬背，不善于综合思考。

预训练使用的是海量未标记数据。

因未标记数据在互联网上容易获取，相较标记数据（需要人工标注）耗时和花费更低。

预训练模型通过各种无监督学习方法从未标记数据中学习通用特征。数据需要经过收集、清洗、脱敏和分类等处理，以规范化数据、减少异常和错误数据，确保数据适用于训练。

数据获取方式多样化，个人和学术研究可通过官方论坛、开源数据库或研究机构，企业可自主收集、处理，也可通过专门数据提供商购买。

• 微调

预训练后获得一个通用大型模型，通常不可直接使用，因性能在执行特定任务时可能较差。

此时需要进行微调。

微调即为提供特定领域标注数据集，微调预训练模型参数，以优化模型执行特定任务的效果。

微调后的大型模型称为行业大型模型。例如，通过基于金融证券数据的微调，得到金融证券大型模型。

若基于更专业领域进行微调，则称为专业大型模型（也叫垂直大型模型）。

通用大型模型类比中小学生，行业大型模型类比大学本科生，专业大型模型类比研究生。

微调阶段，数据量远低于预训练阶段，因此对计算资源需求降低。

大部分大型模型厂商仅进行预训练，不进行微调。而行业客户则主要进行微调而不进行预训练。

“预训练 + 微调”这种分阶段的训练方式可以避免重复投入、节省计算资源，显著提升大型模型的训练效率和效果。

训练完大型模型后需进行评估，通过实际数据或模拟场景评估验证模型性能、稳定性和准确性等是否达到设计要求。

一旦评估和验证完成，大型模型基本定型，参数不再变化，可用于实际推理任务。

推理过程即为使用大型模型的过程，通过提问和提示词，让模型回答问题或生成内容。

最后，绘制完整流程图：

█ 大型模型究竟有何作用？

根据训练数据类型和应用方向，大型模型通常分为语言、音频、视觉和多模态大型模型。

语言大型模型擅长自然语言处理领域，能够理解、生成和处理人类语言，常用于文本内容创作、文献分析、机器翻译等场景。例如ChatGPT就属于此类模型。

音频大型模型用于识别和生成语音内容，常应用于语音助手、语音客服服务等场景。

视觉大型模型在计算机视觉领域表现出色，可识别、生成、修复图像，通常应用于安防监控、自动驾驶、医学图像分析等场景。

多模态大型模型结合语言和视觉能力，整合处理不同模态信息（文本、图像、音频、视频等），可处理跨领域任务，如文生成图、文生成视频、跨媒体搜索等。

近年来，多模态大型模型令人瞩目成为行业关注焦点。

按应用场景分类，则存在更多类别，如金融、医疗、法律、教育、代码、能源、政务、通信等大型模型。

例如金融大型模型可用于风险管理、信用评估、交易监控、市场预测等。这些模型的功能多样且应用广泛。

█ 大型模型的发展趋势？

截至2024年3月25日，中国10亿以上参数规模的大型模型数量已超过100个，被称为“百模大战”。

这些大型模型在应用领域和参数规模上各不相同，但背后都消耗了大量资金。

据行业估计，训练一个大型模型可能需数百万至数亿美元。例如，GPT-3的训练成本约为140万美元，而Claude 3模型的训练费用高达约1亿美元。

虽然大量企业推出大型模型，但实际上这也是资源的一种浪费。

此外，大型模型分为开源和闭源两类。部分企业能够开发闭源大型模型，但这样的企业并不多。大部分大型模型基于开源框架和技术开发，主要是为迎合资本市场的需求或跟风。

行业中仍有部分领先企业努力打造更大规模的超大模型（拥有数万亿至数千万亿参数），例如OpenAI、xAI等。

对于大部分企业而言，百亿和千亿参数已达到天花板，进一步提升的动力不强，财力也不允许。

随着行业渐趋理性，关注焦点从“打造大型模型”转向“使用大型模型”。如何将大型模型应用到具体场景、吸引更多用户、通过大