大模型:指的是拥有超过10亿参数的Transformer结构模型,它们具备卓越的性能,能够处理包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等在内的多种复杂任务。
LLM(大型语言模型):专注于自然语言处理的大型模型,如OpenAI的GPT-3,它们在生成文本和理解自然语言方面取得了显著进展。
GPT(生成预训练Transformer):一种语言模型,旨在生成自然语言文本并执行各种NLP任务,如文本生成、翻译和摘要。
ChatGPT:GPT模型的一个变体,专为对话和交互式对话设计,通过再训练和微调以实现在对话领域的突破。
AIGC(AI生成内容):AI模型根据指令自动创作内容的能力,包括图片、视频、音频等,标志着内容创作方式的重大变革。
大模型利用其庞大的参数量和计算能力,通过训练大量数据来学习复杂的模式和特征,从而具备强大的泛化能力和预测性能。
大型语言模型在文本生成、智能对话和NLP任务中有着广泛的应用,能够生成类似人类的文本并回答问题。
GPT主要用于单向文本生成,而ChatGPT则专注于多轮对话和上下文理解,提供流畅、连贯的对话体验。
AIGC代表了内容创作的新纪元,AI根据自然语言指令自动生成各种形式的内容,为创意产业带来了无限可能。
2018年6月:OpenAI发布了第一代GPT,基于Transformer Decoder的改进,证明了预训练加微调方法在NLP领域的有效性。
同年10月:Google推出了Bert,基于Transformer Encoder,其效果一度超越GPT1,成为NLP领域的新标杆。
OpenAI的创新:不满足于单纯增加模型大小,GPT2引入zero-shot技术,证明了其有效性。
2020年6月:GPT3的推出,拥有1750亿参数,实验效果达到新高度,尽管训练成本高达1200万美元,成为工业界的挑战。
人工智能(AI):一门科学,研究模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术。
AGI:通用人工智能,旨在创造能够执行多种任务的智能机器。
生成式AI:利用AI技术生成图像、文本、音频、视频等内容。
LLM:大型语言模型,使用深度学习算法处理自然语言。
NLP:自然语言处理,研究人与计算机用自然语言通信的理论和方法。
Transformer模型:基于自注意力机制的深度学习架构,广泛应用于NLP。
注意力机制:允许模型在处理序列数据时分配不同注意力权重。
参数量:神经网络中的可调整参数数量,大模型通常有数十亿到数千亿参数。
微调/精调:使用业务相关数据进一步训练预训练模型,提高准确度。
指令微调:通过额外指令或标注数据集提升模型性能。
强化学习:通过与环境互动学习决策策略的机器学习方法。
RLHF:基于人类反馈的强化学习方式,用于优化语言模型。
涌现:模型规模达到一定程度后,展现出新的特性或能力。
泛化:模型应用到其他场景的能力,通常通过迁移学习、微调实现。
思维链CoT:通过逐步分析复杂问题,提高LLM得出正确答案的概率。
众数(厦门)信息科技有限公司(简称:众数信科)是一家人工智能应用创新科技企业,由国内科创板人工智能上市企业云从科技、厦门火炬集团等发起成立,为政企客户提供基于AI大模型的专属业务智能体,重塑企业生产范式,释放AI新质生产力。
公司专注于提供一站式AI Agent业务智能体产品及方案,以AI大模型一体机为主要产品形态,为客户提供集私有化算力、模型、应用于一体的专属业务智能体。公司在知识萃取、RAG、multi Agent多智能体协同、大模型一体机定制、国产化信创适配等方面处于行业领先水平,并已取得显著成果,为企业AI数智化转型升级提供有效助力。