AI大模型入门指南 - 基础篇:探索大模型的奥秘

2023-02-08 15:18

自2022年末以来,"ChatGPT"一词如同一股不可阻挡的热浪,迅速席卷了全球的大街小巷,成为了社交媒体和各大网站上的热门话题。它的热度之高,令人难以置信。ChatGPT的火爆不仅重新点燃了人工智能(AI)领域的激情,更推动了AI技术在全球范围内的快速发展。

ChatGPT的横空出世,让我们见证了通用人工智能的辉煌崛起。它在文本创作、摘要生成、多轮对话乃至代码编写等多个领域,都实现了质的飞跃。本文将作为您了解AI大模型世界的入门指南,带您一探究竟。

这个系列的文章将从基础概念开始,逐步深入,帮助您全面了解AI大模型的奥秘。让我们一起踏上这段探索之旅,发现AI技术的无限魅力。


目前,人工智能(AI)领域中讨论的大模型主要集中于自然语言处理(NLP)的基础架构。这些模型通过处理海量数据和拥有庞大的参数数量,展现出解决复杂问题的预测能力。

术语解析:

  • 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。

大模型的特点:

  • 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。

LLM的应用:

  • 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与ChatGPT的区别:

  • 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的创新:

  • 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。

通过这篇文章,我们希望为读者提供一个全面的视角,以理解AI大模型的概念、特点以及它们在不同领域的应用。随着技术的不断进步,我们可以期待AI大模型在未来带来更多的创新和突破。


AI大模型:技术演进与术语解析

自2017年Google推出Transformer模型以来,AI领域便迎来了革命性的变化。这一模型采用的Attention机制,颠覆了传统深度学习中的循环和卷积结构,展示了构建“大一统模型”的雄心。

技术发展简史:

  • 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。

ChatGPT的突破:

2022年11月,ChatGPT的推出被誉为AI界的“iPhone时刻”,它代表了生成式AI的兴起,使得人们能够像使用手机一样与计算机交互解决问题。ChatGPT在搜索引擎和工具软件中的应用,激发了用户对相关技术的兴趣。

AI大模型术语解析:

  • 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。

通过这些术语的解析,我们可以更深入地理解AI大模型的工作原理和它们在现代技术中的重要性。随着技术的不断进步,AI大模型将继续在各个领域发挥关键作用,推动创新和变革。


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