大模型的核心能力主要包括以下几个方面：
在大型语言模型中，Encoder（编码器）是模型的核心部分，具有以下关键作用：
基于多模态大模型的应用具有以下优点：
但也存在以下缺点：
图9大模型核心基础概念泛化能力：不用人话说是“指模型在未曾见过的数据上表现良好的能力”，用大白话讲就是“举一反三”的能力，人类就是泛化能力很强的物种，我们不需要见过这个世界上的每一只猫，就能认识猫这个概念。多模态：指多数据类型交互，从而能够提供更接近人类感知的场景。正如人有眼、耳、鼻、舌、身、意等多个模态，大模型对应的模态是文本、图像、音频、视频……对齐能力：指与人类价值观与利益目标保持一致的能力。大模型相比我们普通人类个体是“无所不知”的，但他并不会把他知道的都告诉你，例如你问chatGPT如何制造炸弹，他虽然知道，但并不会告诉你具体步骤和配方，这是因为chatGPT做了很好的对齐工程，但目前阶段，有很多提示词注入的方法，也能绕过各种限制，这也开辟了大模型领域黑白对抗的新战场（事实上，人类自身就不是一个价值观对齐的物种，同一件事在一些群体眼中稀松平常，但在另一些群体眼中十恶不赦，因此“和谁对齐”确实是一个灵魂问题）。图10大模型核心基础概念
在大型语言模型中，Encoder指的是模型的编码器部分，负责对输入的文本序列进行编码，获取其对应的语义表示。具体来说，大模型中的Encoder具有以下几个关键作用：1.词嵌入（Word Embedding）将词语映射为低维密集向量表示，作为模型的输入。2.位置编码（Positional Encoding）引入序列中每个位置的位置信息，使模型能捕捉输入序列的顺序特征。3.注意力机制（Attention Mechanism）通过自注意力层计算输入序列中每个词与其他词的关系，捕捉长程依赖关系。4.层叠编码（Layer Stacking）通过多层Transformer Encoder块的堆叠，对输入序列进行深度的特征提取和语义建模。5.上下文建模（Context Modeling）整合输入序列中每个位置词的全局上下文信息，形成其语义表示。Encoder的输出是输入序列对应的上下文化语义表示，这些语义表示在后续的预测或生成任务中会被模型的Decoder部分利用。在GPT等解码器模型中，Encoder的输出会被Decoder进一步处理，生成新的文本序列。总的来说，Encoder是大型语言模型的核心部件，对于有效地提取和建模输入序列的语义信息至关重要，是实现语言理解和生成的基础。内容由AI大模型生成，请仔细甄别
优点：适应性极好，通过提示词工程，方便「适应各种奇葩需求」。对算法的要求降低了不少，大部分功能由大模型提供，特别是非结构化信息的处理。大模型的API访问方式简化了边缘设备的要求，无论在Android、iOS、HarmonyOS()或各种嵌入式设备上都能方便适配。「AGI终将到来，拥抱未来，虽然路途艰难但相信方向是正确的。」缺点：大模型的推理时长目前仍是最大的障碍，传统目标检测或人脸识别优化后能达到100~300ms，而大模型动则需要10秒的延时，限制了许多场景。模型的幻象和错误率仍然较高，导致上述推理时长问题，在多链路的复杂应用中迅速变得不可行。在大多数生产模式下，仍然需要使用云服务数据中心，提交的画面不可避免地涉及到隐私问题。商业私有化部署是刚需，当下的开源模型离GPT4代差在半年以上，技术人员任重道远的。[heading2]未来展望[content]大模型三要素，算法，算力和数据，巧妇难为无米之炊。车载支架已就位，待我出门逛一圈，将后端采集的prompt和源图存入数据集，然后进一步展开工作。人生就是一趟单向旅途，你能所做的只是「尽量不错过沿途的风景」。2024年了，先提前给大家拜个早年。在大型语言模型面前，技术已经平权，要卷的只剩下「创意和工程化落地能力」了。