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模型测评

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以下是关于模型测评的相关内容：

  • Llama2 模型评测：为了解其中文问答能力，筛选了具有代表性的中文问题进行提问，测试了 Meta 公开的 Llama2-7B-Chat 和 Llama2-13B-Chat 两个版本，未做任何微调和训练。测试问题涵盖通用知识、语言理解等八个类别，使用特定 Prompt 进行测试，测试结果见相应文档。发现该模型对于中文问答的对齐效果一般，基于中文数据的训练和微调十分必要。
  • 小七姐：文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 小样本测评：测评机制包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力，测评轮次包括复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力，每轮次均有不同的任务和模型测试次数。
  • 斯坦福发布大模型排行榜 AlpacaEval：相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 经济成本和时间成本低。从统计角度探讨了区分模型的评估数据，AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式，评测过程分为选择评估集并计算输出、计算 golden 输出、选择自动标注器并计算胜率三步。
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References

模型评测

为了能够更加清晰地了解Llama2模型的中文问答能力，我们筛选了一些具有代表性的中文问题，对Llama2模型进行提问。我们测试的模型包含Meta公开的Llama2-7B-Chat和Llama2-13B-Chat两个版本，没有做任何微调和训练。测试问题筛选自AtomBulb，共95个测试问题，包含：通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能、使用工具、人格特征八个大的类别。测试中使用的Prompt如下，例如对于问题“列出5种可以改善睡眠质量的方法”：Llama2-7B-Chat的测试结果见meta_eval_7B.md，Llama2-13B-Chat的测试结果见meta_eval_13B.md。通过测试我们发现，Meta原始的Llama2 Chat模型对于中文问答的对齐效果一般，大部分情况下都不能给出中文回答，或者是中英文混杂的形式。因此，基于中文数据对Llama2模型进行训练和微调十分必要。

小七姐：文心一言4.0、智谱清言、KimiChat 小样本测评

测评三家国产大模型，以同组提示词下ChatGPT 4.0生成的内容做对标参照[智谱清言](https://chatglm.cn/main/detail)[文心一言4.0](https://yiyan.baidu.com/)[Kimi Chat](https://kimi.moonshot.cn/chat/)[heading3]二、能力考量[content]复杂提示词理解和执行（结构化提示词）推理能力（CoT表现）文本生成能力（写作要求执行）提示词设计能力（让模型设计提示词）长文本归纳总结能力（论文阅读）[heading3]三、测评轮次[heading4]第一轮：复杂提示词理解和执行[content]1.任务一：Markdown+英文title提示词测试，1个任务4个模型（4次）2.任务二：Markdown+中文title提示词测试，1个任务4个模型（4次）3.任务三：中文title+自然段落提示词测试，1个任务4个模型（4次）[heading4]第二轮：推理能力（CoT表现）[content]逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第三轮：文本生成能力（写作要求执行）[content]根据提示词生成文本任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第四轮：提示词设计能力（让模型设计提示词）[content]按提示词要求生成提示词，逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第五轮：长文本归纳总结能力（论文阅读）[content]按提供的长文本（上传或在线）进行归纳总结，逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）

斯坦福发布大模型排行榜AlpacaEval

图注：人类一致性：标注者与交叉标注集中人类多数票之间的一致性。价格：每1000个标注的平均价格。时间：计算1000个标注所需的平均时间。相对于人工标注，全自动化的AlpacaEval仅需花费约1/22的经济成本和1/25的时间成本。另外，还有一个关键问题：什么评估数据可以最好地区分模型。团队从统计角度出发，在AlpacaEval的所有子集上检验这个问题。下图显示了AlpacaEval每个子集的80个实例上每对模型的配对t检验的p值。例如，我们看到Self-Instruct数据集产生的统计能力最小，这表明可以从评估集中删除该数据集。图注：不同基准评估数据集的质量02如何使用AlpacaEval评估模型AlpacaEval支持两种模式的模型评估方式：alpaca_eval：直接根据目标模型输出的响应来评估模型。alpaca_eval evaluate_from_model：根据HuggingFace已注册模型或这API提供商来端到端评测模型。评测过程分为以下3步：1.选择一个评估集，并计算指定为model_outputs的输出。默认情况下，我们使用来自AlpacaEval的805个示例。Copy1.计算golden输出reference_outputs。默认情况下，在AlpacaEval上使用text-davinci-003的输出。2.通过annotators_config选择指定的自动标注器，它将根据model_outputs和reference_outputs计算胜率。这里建议使用alpaca_eval_gpt4或claude。根据不同的标注器，使用者还需要在环境配置中设定API_KEY。

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2024年度中文大模型基准测评报告
以下是关于 2024 年度中文大模型基准测评报告的相关信息： 2024 年 7 月 10 日： 《SuperCLUE：中文大模型基准测评 2024 年上半年报告》指出，2024 年上半年中文大模型技术取得显著进展，国内外模型差距缩小至 5%以内。国内开源模型如 Qwen272B 表现优异，超越众多闭源模型。端侧小模型发展迅速，落地可行性大幅提升。该报告通过多维度、多层次测评体系，全面评估了大模型的通用能力和专项能力，为行业发展提供了客观数据支持。同时也指出，尽管大模型在多领域展现潜力，但仍面临技术挑战和应用落地问题。 2024 年 11 月 8 日： SuperCLUE 团队发布的新一期《SuperCLUE：中文大模型基准测评 2024 年 10 月报告》中有四点核心发现：1）OpenAI 发布 o1 后，全球大模型竞争加剧；2）国内大模型第一梯队竞争激烈，持续迭代表现不俗；3）国内外大模型在不同任务上表现各有优势；4）端侧小模型表现惊艳。 此外，Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】的参考文献包括： T.Shen,R.Jin,Y.Huang,C.Liu,W.Dong,Z.Guo,X.Wu,Y.Liu,和 D.Xiong,“大型语言模型对齐：一项调查”，arXiv 预印本 arXiv:2309.15025，2023 年。 X.Liu,X.Lei,S.Wang,Y.Huang,Z.Feng,B.Wen,J.Cheng,P.Ke,Y.Xu,W.L.Tam,X.Zhang,L.Sun,H.Wang,J.Zhang,M.Huang,Y.Dong,和 J.Tang,“Alignbench：大型语言模型中文对齐的基准测试”，2023 年。 P.Christiano,J.Leike,T.B.Brown,M.Martic,S.Legg,和 D.Amodei,“基于人类偏好的深度强化学习”，2023 年。 T.Yu,Y.Yao,H.Zhang,T.He,Y.Han,G.Cui,J.Hu,Z.Liu,H.T.Zheng,M.Sun,和 T.S.Chua,“RLHFV：通过细粒度校正人类反馈实现可信赖的 MLLMs 行为对齐”，2023 年。 M.S.Jahan 和 M.Oussalah,“使用自然语言处理进行仇恨言论自动检测的系统综述。”，《神经计算》，第 126232 页，2023 年。 OpenAI,“Sora 安全。”https://openai.com/sorasafety，2024 年。
2024-12-27
RAG 如何测评？
RAG（检索增强生成）的测评方法如下： 1. 可以使用 TruLens 来实现 RAG 三角形的评估方法，具体步骤为： 在 LangChain 中，创建一个 RAG 对象，使用 RAGPromptTemplate 作为提示模板，指定检索系统和知识库的参数。 在 TruLens 中，创建一个 TruChain 对象，包装 RAG 对象，指定反馈函数和应用 ID。反馈函数可以使用 TruLens 提供的 f_context_relevance、f_groundness、f_answer_relevance，也可以自定义。 使用 with 语句来运行 RAG 对象，并记录反馈数据。输入一个问题，得到一个回答，以及检索出的文档。 查看和分析反馈数据，根据 RAG 三角形的评估指标，评价 RAG 的表现。 2. 评估 RAG 生成的文本质量，常用的评估方法包括自动评估指标（如 BLEU、ROUGE 等）、人工评估和事实验证，以衡量生成文本的流畅性、准确性和相关性。 3. 评估 RAG 检索的效果，包括检索的准确性、召回率和效率，其好坏直接影响生成文本的质量。 4. 通过用户调查、用户反馈和用户交互数据来实现用户满意度评估。 5. 对于生成多模态内容的 RAG 系统，需要通过多模态评估指标来评估不同模态之间的一致性和相关性。 6. 对于需要实时更新的 RAG 任务，要考虑信息更新的及时性和效率进行实时性评估。 7. 为了进行客观的评估，通常会使用基准测试集来进行实验和比较不同的 RAG 系统。这些基准测试集包含了多样化的任务和查询，以涵盖不同的应用场景。 评估方法和指标的选择取决于具体的任务和应用场景。综合使用多种评估方法可以更全面地了解 RAG 系统的性能和效果，评估结果可以指导系统的改进和优化，以满足用户的需求。
2024-12-13
SuperCLUE半年度测评报告
以下是关于 SuperCLUE 半年度测评报告的相关内容： 趋势说明： 过去半年，国内领军大模型企业实现了代际追赶。7 月与 GPT3.5 有 20 分差距，之后每月稳定且大幅提升，11 月总分超越 GPT3.5。GPT3.5 和 GPT4 在中文表现上基本一致，11 月有下滑，国内头部模型持续稳健提升。12 月国内第一梯队模型与 GPT4 差距缩小，但仍需追赶。部分国内代表性模型 7 月至 12 月的得分情况为：文心一言 50.48、54.18、53.72、61.81、73.62、75；通义千问 41.73、33.78、43.36、61.01、71.78；ChatGLM 42.46、38.49、54.31、58.53、63.27、69.91。 测评方法： 采用多维度、多视角的综合性测评方案，包括多轮开放问题 SuperCLUEOPEN 和三大能力客观题 SuperCLUEOPT。评测集共 4273 题，其中 1060 道多轮简答题（OPEN），3213 道客观选择题（OPT）。OPEN 基准使用超级模型作为评判官，对比待评估模型与基准模型，计算胜和率作为 OPEN 得分。OPT 主要测评选择题，包括基础能力、中文特性、专业与学术能力，构造统一 prompt 供模型使用，要求选取唯一选项。SuperCLUE 总分由 0.7OPEN 分+0.3OPT 分计算得出。 第三方测评特点： SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念，采用自动化方式的客观评估，降低人为评估的不确定性。测评方式与真实用户体验目标一致，纳入开放主观问题测评，通过多维度多视角多层次的评测体系和对话形式，模拟应用场景，考察模型生成能力，构建多轮对话场景，全方位评测大模型。同时，不限于学术领域的测评，旨在服务产业界，从多个维度的选择和设计到行业大模型测评基准的推出，都是为产业和应用服务，反映通用大模型与产业应用的差距，引导大模型提升技术落地效果。
2024-09-20
对AI功能的新型用户体验测评
以下是关于 AI 功能新型用户体验测评的相关内容： 生成式 AI 的第二阶段： 新的开发者工具和应用框架为公司创建更先进的 AI 应用提供可重用构建块，并帮助评估、改进和监控生产中的 AI 模型性能，如 Langsmith 和 Weights & Biases 等 LLMOps 工具。 AIfirst 基础设施公司如 Coreweave、Lambda Labs、Foundry、Replicate 和 Modal 正在解除公共云的捆绑，提供大量 GPU 及良好的 PaaS 开发者体验。 生成式 AI 优先的用户体验在进化，包括新兴产品蓝图，如从基于文本的对话用户体验到新的形态如 Perplexity 的生成用户界面、Inflection AI 的语音发声等新模态，以及新的编辑体验如 Copilot 到导演模式，还有像 Midjourney 的新平移命令和 Runway 的导演模式创造的新相机般编辑体验，Eleven Labs 使通过提示操作声音成为可能。 Top100 AI 消费者应用（第三版）： 字节跳动于 2023 年底成立专注于生成式 AI 应用的研发部门 Flow，并从 2024 年初开始以其他公司名义在美国及海外推出新的 AI 应用。 在网页和移动端，新类别为审美和约会，包括三家新进入者 LooksMax AI、Umax 和 RIZZ。LooksMax 和 Umax 采集用户照片进行评分并给出“建议”，Umax 生成用户 10 分满分照片，LooksMax 分析用户声音确定吸引力。LooksMax 声称拥有超 200 万用户，Umax 声称拥有 100 万用户。 生成式 AI：下一个消费者平台： AI 能使产品个性化用户体验，早期应用已出现在教育科技和搜索中，预计这种定制将是许多 AI 启用产品的核心价值主张。后续文章将更深入研究相关领域，并分享评估消费者 AI 公司时提出的问题。
2024-08-28
国内外大模型测评
以下是关于国内外大模型测评的相关内容： 在 2023 年度的中文大模型基准测评中： 国内外大模型总体表现方面，90.63 分遥遥领先，高于其他国内大模型及国外大模型。国内最好模型文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，距离 GPT4Turbo 有 11.61 分，距离 GPT4（网页）有 4.9 分的差距。过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个，如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen 72BChat、OPPO 的 AndesGPT、清华&智谱 AI 的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等。在 SuperCLUE 测评中，国外模型平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右，且国内外平均水平差距在缩小，11 月差距在 10 分左右。阿里云的 Qwen72B、Yi 34BChat 均优于 Llama213BChat。 国内大模型竞争格局方面，从大厂和创业公司的平均成绩来看，大厂与创业公司差值约 6.33 分，较 11 月份差距在增大，说明大厂在大模型竞争中长期资源投入方面有一定优势。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的前三名情况如下：12 月和 11 月的第一名是文心一言 4.0，10 月第一名是 BlueLM，9 月第一名是 SenseChat3.0，8 月第一名是 Baichuan213BChat，7 月第一名是文心一言（网页 v2.2.0），6 月第一名是 360 智脑，5 月第一名是 360 智脑。第二名在不同月份分别是通义千问 2.0、Moonshot 等。 主观和客观对比方面，通过对比模型在主观简答题 OPEN 和客观选择题 OPT 上的不同表现，国内大模型多数擅长做选择题，普遍选择题分数高于简答题分数。文心一言 4.0 和智谱清言表现相对稳定，分别为（13.38）和（14.01），GPT4 Turbo 的表现最为稳定，差值仅有 0.86。SuperCLUE 认为，客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升，同时由于客观题中包含中文特性问题，中文模型有一定优势，应综合来看模型的评测效果。国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 都有很好的稳定性表现，值得国内大模型进一步分析研究。
2024-08-15
有什么测评大模型可用性的自动化方案吗
评估大型模型的可用性是一个复杂的过程，涉及到多个方面的考量，包括准确性、效率、稳健性、可解释性和伦理等。虽然目前没有一个统一的自动化方案能够全面评估所有方面，但是有一些工具和方法可以用于自动化评估模型的某些特性。以下是一些常用的自动化方案和工具： 1. 单元测试和集成测试：对于模型的不同组件，可以使用单元测试来验证其是否按预期工作。集成测试则可以确保不同组件在一起时也能正常工作。 2. 基准测试和数据集：使用标准的数据集和基准测试来评估模型的性能。例如，对于自然语言处理模型，可以使用GLUE、SuperGLUE或SQuAD等数据集。 3. 模型卡片（Model Cards）：模型卡片是一种文档，用于记录模型的性能、训练数据和预期的使用场景。这可以帮助用户了解模型的适用性和限制。 4. 连续集成/连续部署（CI/CD）：使用CI/CD工具来自动化模型的测试和部署过程。例如，使用Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI/CD来自动化测试和部署流程。 5. 自动化性能监控：使用工具如Prometheus和Grafana来监控模型的性能指标，如延迟、吞吐量和准确性。 6. 自动化回归测试：使用工具来定期运行回归测试，以确保模型的更新不会引入新的错误。 7. 可解释性和可视化工具：使用工具如LIME、SHAP或Captum来解释模型的决策，并使用TensorBoard等工具来可视化模型的训练过程。 8. 伦理和偏见检测：使用工具来检测模型输出中的偏见和伦理问题。例如，可以使用IBM的AI Fairness 360工具来检测和减轻机器学习模型中的偏见。 9. 模拟和沙盒环境：在模拟环境中测试模型的性能，以避免在实际部署中出现问题。 10. 云服务和平台：使用云服务提供商（如AWS、Google Cloud Platform、Azure）提供的自动化工具来部署和管理模型。 虽然这些工具和方法可以自动化评估模型的某些方面，但通常还需要人工参与来综合评估模型的可用性，特别是在涉及模型的可解释性和伦理问题时。因此，自动化方案应该与人工审核相结合，以确保模型的全面评估。
2024-04-17
我想利用现有的20万条政务相关数据，基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型，该如何做，请给出具体实现流程，谢谢！
以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程： 1. 数据准备：对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注，使其适合模型学习。 2. 模型选择与下载：选择 qwen2.5 70B 大模型，并按照相关说明进行下载。 3. 本地部署： 启动 OpenAI 兼容的 API 服务，根据硬件配置设置相关参数，如 tensorparallelsize（设置使用的 GPU 数量）、maxmodellen（定义最大输入序列长度）、maxnumbatchedtokens（设置 Chunked Prefill 的块大小）、maxnumseqs（限制并发处理的序列数量）。 遇到问题可参考相关内容。 4. 与模型交互：可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互，对于更高级的使用方式，可以探索如之类的框架。 5. 模型训练：模型训练是一个复杂且计算量极大的过程，需要大量的计算资源和时间。 需要注意的是，构建大模型是一个复杂的任务，需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中，可能会遇到各种问题，需要不断调试和优化。
2025-02-06
请用思维导图描述AI智能体大语言模型平台汇总图（带图标LOGO）
以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图： 1. 基础层 为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm（largelanguagemodel，大语言模型），例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现。 多模态模型，即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层 模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层（应用层） 用户实际看到的地方。 此外，在翻译场景中： 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展，每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 传统机器翻译存在局限性，基于规则和统计模型，常常出现死板和字面化的结果，尤其在遇到多义词、习语或文化差异时，翻译往往不自然，且容易误导。 深度学习翻译技术通过大规模语料库学习，能够更好地理解上下文和语境，提供更加流畅、准确的翻译。 大模型翻译技术引入后，通过海量数据学习，能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景，提供更符合语境的翻译，显著提升了翻译的准确性与流畅度。 在学术场景中： 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译，节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时，需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。
2025-02-06
大模型在软件开发公司（主java+vue）的应用场景有哪些
大模型在以 Java 和 Vue 技术为主的软件开发公司中，具有以下一些应用场景： 1. 代码自动生成：大模型可以根据需求描述生成 Java 或 Vue 的代码片段，提高开发效率。 2. 代码优化建议：分析现有代码，提供优化的建议和策略，提升代码质量。 3. 智能错误检测与修复：快速识别代码中的错误，并提供可能的修复方案。 4. 需求分析与理解：帮助更好地理解和梳理复杂的业务需求，转化为技术实现的思路。 5. 自动化测试用例生成：根据代码和需求生成有效的测试用例，提高测试效率和覆盖度。 6. 技术选型辅助：在面临新的项目或技术难题时，提供相关技术选型的参考和建议。
2025-02-06
以图生图有什么好用的模型
以下是一些好用的以图生图模型和相关产品： 1. Tusiart： 首页包含模型、帖子、排行榜，可查看不同模型的详细信息，如checkpoint、lora等。 checkpoint是生图必需的基础模型，lora是低阶自适应模型，可有可无，常用于控制细节。 还有ControlNet用于控制特定图像，VAE类似于滤镜可调整饱和度，以及Prompt提示词和负向提示词。 图生图功能可根据上传图片和所选模型等信息重绘。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：AI工具，可将图片转换为非凡肖像，有500多种风格选择，适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine：新型AI工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的AI工具，能将上传的照片转换为芭比风格。 需要注意的是，这些AI模型可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限，使用时需仔细甄别。
2025-02-05
什么是AI大模型？
AI 大模型是一个复杂且涉及众多技术概念的领域。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-05
大模型在数据分析上的应用
大模型在数据分析上有广泛的应用。 首先，了解一下大模型的基本概念。数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需将 Token 表示成稠密矩阵向量，即 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多，如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 大模型因其强大能力，在多个领域有热门应用场景： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：进行自然对话，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助：自动补全、修复 bug 和解释代码，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体等中的文本，为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏角色对话、生成故事情节和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 大型模型主要分为两类：大型语言模型专注于处理和生成文本信息；大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型信息。二者在处理信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务，依赖大量文本数据训练；大型多模态模型能处理多种信息类型，应用更广泛，需要多种类型数据训练。 相对大模型，也有所谓的“小模型”，它们通常是为完成特定任务而设计。
2025-02-05