什么是大模型？

1、大模型的定义

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常是由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿格参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

2、大模型与小模型的区别

小模型通常指参数较少、层数较浅的模型，它们具有轻量级、高效率、易于部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的场景，例如移动端应用、嵌入式设备、物联网等。

而当模型的训练数据和参数不断扩大，直到达到一定的临界规模后，其表现出了一些未能预测的、更复杂的能力和特性，模型能够从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式，这种能力被称为“涌现能力”。而具备涌现能力的机器学习模型就被认为是独立意义上的大模型，这也是其和小模型最大意义上的区别。

相比小模型，大模型通常参数较多、层数较深，具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理，适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。

3、大模型的分类

按照输入数据类型的不同，大模型主要可以分为以下三大类：

· 语言大模型（NLP）：是指在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一类大模型，通常用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练，以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。例如：GPT 系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）。

· 视觉大模型（CV）：是指在计算机视觉（Computer Vision，CV）领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等。例如：VIT 系列（Google）、文心UFO、华为盘古 CV、INTERN（商汤）。

· 多模态大模型：是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合了 NLP 和 CV 的能力，以实现对多模态信息的综合理解和分析，从而能够更全面地理解和处理复杂的数据。例如：ingoDB多模向量数据库（九章云极 DataCanvas）、DALL-E(OpenAI)、悟空画画（华为）、midjourney。

按照应用领域的不同，大模型主要可以分为 L0、L1、L2 三个层级：

· 通用大模型 L0：是指可以在多个领域和任务上通用的大模型。它们利用大算力、使用海量的开放数据与具有巨量参数的深度学习算法，在大规模无标注数据上进行训练，以寻找特征并发现规律，进而形成可“举一反三”的强大泛化能力，可在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务，相当于 AI 完成了“通识教育”。

· 行业大模型 L1：是指那些针对特定行业或领域的大模型。它们通常使用行业相关的数据进行预训练或微调，以提高在该领域的性能和准确度，相当于 AI 成为“行业专家”。

· 垂直大模型 L2：是指那些针对特定任务或场景的大模型。它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。

4、大模型的特点

巨大的规模: 大模型包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百 GB 甚至更大。巨大的模型规模使大模型具有强大的表达能力和学习能力。

· 涌现能力：涌现（英语：emergence）或称创发、突现、呈展、演生，是一种现象，为许多小实体相互作用后产生了大实体，而这个大实体展现了组成它的小实体所不具有的特性。引申到模型层面，涌现能力指的是当模型的训练数据突破一定规模，模型突然涌现出之前小模型所没有的、意料之外的、能够综合分析和解决更深层次问题的复杂能力和特性，展现出类似人类的思维和智能。涌现能力也是大模型最显著的特点之一。

· 更好的性能和泛化能力： 大模型通常具有更强大的学习能力和泛化能力，能够在各种任务上表现出色，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等。

· 多任务学习: 大模型通常会一起学习多种不同的NLP任务,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。这可以使模型学习到更广泛和泛化的语言理解能力。

· 大数据训练: 大模型需要海量的数据来训练,通常在 TB 以上甚至 PB 级别的数据集。只有大量的数据才能发挥大模型的参数规模优势。

· 强大的计算资源: 训练大模型通常需要数百甚至上千个 GPU,以及大量的时间,通常在几周到几个月。

· 迁移学习和预训练： 大模型可以通过在大规模数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，从而提高模型在新任务上的性能。

· 自监督学习： 大模型可以通过自监督学习在大规模未标记数据上进行训练，从而减少对标记数据的依赖，提高模型的效能。

· 领域知识融合： 大模型可以从多个领域的数据中学习知识，并在不同领域中进行应用，促进跨领域的创新。

· 自动化和效率：大模型可以自动化许多复杂的任务，提高工作效率，如自动编程、自动翻译、自动摘要等。