探索AI大模型：超越传统AI技术的新篇章

什么是AI大模型

AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝聚了大数据内在精华的“隐式知识库”。包含了“预训练”和“大模型”两层含义，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。

简单来说，就是在大数据的支持下进行训练，学习出一些特征和规则，微调后应用在各场景任务中。目前，其主要在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域得到广泛应用。

AI大模型具有很高的计算和存储需求，需要使用极为强大的计算设备和高效的算法才能训练和应用，所以参数量一般可以达到惊人的数十亿或者数千亿。例如OpenAI的GPT系列，最开始的GPT-1拥有1.17亿个参数，到GPT-3的参数已经到达1750亿个，最新的GPT-4没有给出具体的参数量，但根据推测，它或将接近万亿。

AI大模型的发展历程

► 从参数规模上看，AI大模型先后经历了预训练模型、大规模预训练模型、超大规模预训练模型三个阶段，参数量实现了从亿级到百万亿级的突破。

► 从模态支持上看，AI大模型从支持图片、图像、文本、语音单一模态下的单一任务，逐渐发展为支持多种模态下的多种任务。

但，一般认为AI大模型的发展源于自然语言处理领域。早期，研究人员主要集中在该领域的研究，诞生了像BERT、GPT-3等一系列代表性模型。随着它们参数量从初期的几亿增长到数十亿乃至千亿规模，相应的能力也得到了提升，具备了从简单的文本问答、文本创作到符号式语言的推理能力。近两年，部分研究者提出了以视觉等其他模态为基础的大模型研究，在这个阶段，诞生了如ViT等包含数亿参数规模的视觉模型。

当前，AI大模型的发展正从以不同模态数据为基础过渡到与知识、可解释性、学习理论等方面相结合，呈现出全面发力、多点开花的新格局。

在大模型的演变过程中，国内外也涌现出多个具有代表性的AI大模型。

AI大模型的应用价值

在AI大模型兴起之前，AI模型基本上都是对特定应用场景需求进行训练的，即小模型。它属于传统的定制化、作坊式的模型开发方式。这也意味着除了需要优秀的产品经理准确确定需求之外，还需要AI研发人员扎实的专业知识和协同合作能力完成大量复杂的工作。这就导致了模型无法复用和积累，使得AI落地的高门槛、高成本与低效率。

而大模型在研发时就具备了更标准化的流程，它通过从海量的、多类型的场景数据中学习，并总结不同场景、不同业务下的通用能力，学习出一种特征和规则，成为具有泛化能力的模型底座。

与传统的小模型生成模式相比，大模型能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量，缩短模型的开发周期，并得到更好的模型训练效果。

可以说，大模型的真正意义在于改变了 AI 模型的开发模式，将模型的生产由“作坊式”升级为“流水线”。而模型开发模式的转变，使得 AI 技术在落地时拥有更强的通用性，可以泛化到多种应用场景。由此利用大模型的通用能力可以有效应对多样化、碎片化的AI应用需求，为实现规模推广AI落地应用提供可能。

当然，AI大模型的发展也并非一蹴而就的。它的构建，首先需要大规模、高质量数据集的支撑，数据集的质量很大程度上决定了模型的质量。在大规模高质量数据集上，目前不但缺少相关配套软件，也缺少数据集质量评测标准；其次还有模型算法以及训练算力等方面的挑战。

不过挑战只是暂时的，AI大模型代表了人工智能技术发展的方向。随着AI大模型在技术上产生更多的突破，必然会对应用的规模化落地产生更好的促进作用。

资料参考：

1.科技日报：大模型时代，AI将如何影响你我生活？

2.人民邮电报：AI大模型：以“大规模预训练﹢微调”范式满足多元化需求