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大模型是什么

Answer

大模型通俗来讲，是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，从而能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。

大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比：

  1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。
  2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。
  3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。
  4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。
  5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。

在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会被分割并生成词汇表，数字化便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系，还需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 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（Self-attention）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”指用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT-3 拥有 1750 亿参数。

所谓的大模型，简而言之，就是拥有庞大参数数量的模型，通过处理和理解海量数据，能够胜任一系列复杂的任务。大模型之所以强大，一方面在于庞大的参数数量，这些参数在学习过程中不断调整，帮助模型更深入地理解和生成数据；另一方面，大模型的训练离不开大量数据，通过对各种数据的学习，模型能够掌握丰富的知识和技能。

GPT 是“生成式预训练变换器”（Generative Pre-trained Transformer）的缩写，是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智能的重要框架。

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References

大模型入门指南

通俗来讲，大模型就是输入大量语料，来让计算机获得类似人类的“思考”能力，使之能够理解自然语言，能够进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。既然是学习，那我们就可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程：1.找学校::训练LLM需要大量的计算，因此GPU更合适，因此只有购买得起大量GPU的贵族学校才有资本训练自己的大模型2.确定教材::大模型顾名思义就是大，需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配3.找老师::即用什么样的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解Token之间的关系4.就业指导::学完书本中的知识后，为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导5.搬砖::就业指导完成后，下面就要正式干活了，比如进行一次翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）在LLM中，Token([2])被视为模型处理和生成的文本单位。它们可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token是原始文本数据与LLM可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表（Vocabulary），比如：The cat sat on the mat，会被分割成“The”、“cat”、“sat”等的同时，会生成下面的词汇表：|Token|ID||-|-||The|345||cat|1256||sat|1726||…|…|

大模型入门指南

数字化的好处是便于计算机处理。但为了让计算机理解Token之间的联系，还需要把Token表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为embedding([3])，常见的算法有：基于统计Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量GloVe，基于词共现统计信息学习词向量基于深度网络CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量基于神经网络BERT，基于Transformer和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量以Transform为代表的大模型采用自注意力（Self-attention）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”，指的是用于表达token之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如GPT-3拥有1750亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表token数只有5万左右。参考：[How does an LLM"parameter"relate to a"weight"in a neural network?](https://datascience.stackexchange.com/questions/120764/how-does-an-llm-parameter-relate-to-a-weight-in-a-neural-network"How does an LLM"parameter"relate to a"weight"in a neural network?")

十七问解读生成式人工智能

GPT是“生成式预训练变换器”（Generative Pre-trained Transformer）的缩写，是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智能的重要框架。首个GPT由OpenAI于2018年推出。GPT模型是基于Transformer模型的人工神经网络，在大型未标记文本数据集上进行预训练，并能够生成类似于人类自然语言的文本。截至2023年，大多数LLM都具备这些特征，并广泛被称为GPT。而所谓的生成式预训练，其实是机器学习领域一个由来已久的概念。但是，直到2017年Google推出了Transformer模型，我们才见到了如BERT（2018年发布）和XLNet（2019年发布）这样的大型语言模型的诞生。这些模型都是基于预训练的转换器，但它们并不是为生成文本而设计，而是作为“仅编码器”使用。2018年，OpenAI发表了一篇名为《通过生成式预训练提高语言理解能力》的文章，首次介绍了基于转换器的生成式预训练模型（GPT）系统，即我们所说的“GPT-1”。[heading1]问题六、大模型是什么东西？[content]所谓的大模型，简而言之，就是那些拥有庞大参数数量的模型。它们通过处理和理解海量数据，能够胜任一系列复杂的任务。那么，为何将这些模型称作“大”模型呢？原因在于它们的规模之大，通常包含从数十亿到数千亿的参数。这些庞大的参数集合赋予了模型强大的学习和记忆能力，使其在处理各种任务时表现出色。我们可以从两个方面来进一步解读大模型的特点：1.大模型之所以强大，一个重要原因在于它们庞大的参数数量。这些参数，或者说“权重”，是模型在学习过程中不断调整的核心，它们帮助模型更深入地理解和生成数据。2.大模型的训练离不开大量的数据。无论是文本、图像还是音频数据，都是大模型学习的基础。通过对这些数据的深入学习，模型能够掌握丰富的知识和技能。

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2025-02-26
大模型训练全流程
大模型训练通常包括以下全流程： 1. 收集海量数据：如同教导孩子成为博学多才之人，要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈，对于 AI 模型，就是收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：就像为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据（如文本）。 4. 训练模型：如同孩子开始学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，通过反复阅读尝试预测句子中的下一个词，从而逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，大模型训练还可以类比为“上学参加工作”： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 一般训练还会有以下步骤： 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言基本结构和常识，具备文本补齐能力，将人类知识向量化以获得基础语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：训练模型理解并执行具体指令，如翻译文本以回答问题，输入内容包括特定格式的指令、输入和输出。 4. 对齐过程：通过引入人类评价标准和处理特定格式要求，优化模型输出以符合人类期望，包括处理文化、道德等细节。 虽然各公司具体实现细节可能是机密，但这些步骤共同构成了构建高效、实用大语言模型的过程，最终产生的模型可能含有高达 1750 亿个参数。在开源与闭源模型的开发策略中，开源模型依赖社区贡献，闭源模型由企业投入大量资源开发，两种策略都旨在推动大语言模型技术发展和应用。
2025-02-26
通义千问最新模型
通义千问最新模型情况如下： 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max：全新升级发布，比肩 Claude3.5Sonnet，几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果，预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分，开发者可在 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台免费体验模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，增强物体识别与场景理解，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中，Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。
2025-02-26
AI模型是什么意思？请用文字、数据、比喻等形式进行教学
AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 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、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，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，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以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，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 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）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 为了让您更好地理解，我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料（训练数据）来掌握知识和规律，就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习，老师会告诉它答案是对是错；无监督学习则像是自己探索，没有老师的直接指导；强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式，能够更好地理解和处理复杂的问题。
2025-02-26
AI模型私有化部署
AI 模型私有化部署具有以下特点和情况： 挑战方面： 在许多中小型行业，如金融、医疗和法律行业，由于对数据私密性要求极高，客户隐私敏感度高，往往需要私有化部署场景，这大大增加了企业培训的难度。 访问 GPT 有门槛，国企类、体制类的合作伙伴可能受限，需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案，如智谱等。 工程化落地难，企业知识库大部分卡在工程问题上，真正能落地的不多，数据清理部分难度较大，技术能力要求比想象中更高。例如某金融企业希望使用大模型构建 AI 智能问答机器人并私有化部署，但因自身规模不大且无数字化系统，实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 经验分享方面： 构建企业知识库是常见需求，一种普遍解决方案是结合企业私有数据与 RAG 模型的私有化部署。如有特殊需求，还可进行模型的 Finetuning（微调）以优化性能。 基础模型提供推理提示，RAG 用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。通过 Finetuning 可增强基础模型的知识库、调整输出和教授更复杂指令，提高模型整体性能和效率。 360 愿意为有能力的企业赠送免费的私有化部署通用大模型，其可解决隐私泄露和数据流失问题，满足科普和一些通用需求，如办公等。同时提供 360AI 办公的会员服务，围绕办公营销需求做了很多工具，并将其场景化。
2025-02-26