随着ChatGPT的大火，各大科技公司都积极布局大模型产品，那么，“大模型”是什么呢？我们一起来快速了解大模型的基本概念。

一、大模型的定义

**大模型是一个泛称，指的是具有大规模参数和计算能力的机器学习模型。**这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。

通俗来讲，大模型就是通过输入大量语料进行训练，让计算机获得类似人类的“思考”能力，使之能够理解文本、图片、语音等内容，能够进行文本生成、图像生成、推理问答、科学预测等工作。

二、大模型的特征

1. 巨大的规模: 大模型包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。巨大的模型规模使它们拥有强大的表达能力和学习能力。

2. 多任务学习: 大模型通常会一起学习多种不同的NLP任务,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。这可以使模型学习到更广泛和泛化的语言理解能力。

3. 大数据训练: 大模型需要海量的数据来训练,通常在TB以上甚至PB级别的数据集。只有大量的数据才能发挥大模型的参数规模优势。

4. 强大的计算资源: 训练大模型通常需要数百甚至上千个GPU,以及大量的时间,通常在几周到几个月。

5. 知识蒸馏: 大模型的训练通常采用知识蒸馏技术缩小模型,首先训练一个更大的教师模型,然后使用教师模型指导一个较小的学生模型训练。这可以加速训练过程而保留大模型的能力。

6. 模型剪枝与压缩: 为了减小大模型大小和降低推理成本,通常需要对模型进行剪枝、量化和压缩等处理。

三、大模型的分类

1、按照输入数据类型的不同，大模型主要可以分为以下三大类：

语言大模型（NLP）：是指在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一类大模型，通常用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练，以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。例如：GPT系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）。

视觉大模型** （CV）：是指在计算机视觉（Computer Vision，CV）领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等。例如：VIT系列（Google）、文心UFO、华为盘古CV、INTERN（商汤）。

多模态大模型：是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合了NLP和CV的能力，以实现对多模态信息的综合理解和分析，从而能够更全面地理解和处理复杂的数据。例如：DALL-E(OpenAI)、悟空画画（华为）、midjourney。

2、按照应用领域的不同，大模型主要可以分为L0、L1、L2三个层级：

通用大模型L1：是指可以在多个领域和任务上通用的大模型。它们利用大算力、使用海量的开放数据与具有巨量参数的深度学习算法，在大规模无标注数据上进行训练，以寻找特征并发现规律，进而形成可“举一反三”的强大泛化能力，可在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务，相当于AI完成了“通识教育”。

行业大模型L1：是指那些针对特定行业或领域的大模型。它们通常使用行业相关的数据进行预训练或微调，以提高在该领域的性能和准确度，相当于AI成为“行业专家”。

垂直大模型L2：是指那些针对特定任务或场景的大模型。它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。

四、大模型的评价维度

结合IDC发布的《2022中国大模型发展白皮书》评估框架作为参考，评价维度包含一个整体评估框架、三个评估维度、六个一级指标和十一个二级指标。

1、产品能力：主要考虑到大模型的技术能力和功能丰富度，以及底层深度学习平台的核心支撑能力，具体包括3个一级指标，分别是模型能力、工具平台能力和开放性。

• 模型能力：包括模型丰富度和模型性能。

• 工具平台能力：包括功能丰富度、平台成熟度和易上手程度。

• 开放性：包括开发可体验的功能和对用户隐私保护及数据安全措施。

2、应用能力：主要考虑到“大模型+深度学习平台”的实际应用广度和深度、商业化前景，具体包括2个一级指标，分别是应用广度和应用深度。其中应用广度是考察覆盖行业数；应用深度是考察客户业务流程关键环节渗透度。

3、生态能力：主要考虑到大模型市场生态布局情况，考察基于大模型进行产品开发的开发者数量、基于大模型工具与平台开发者创建的模型或应用数。

四、构建大模型的资源要求

在人工智能发展的三要素中，数据与算法都离不开算力的支撑。随着AI算法突飞猛进的发展，越来越多的模型训练需要巨量算力支撑才能快速有效实施，同时数据量的不断增加也要求算力配套升级。如此看来，算力将成为AI突破的关键因素。

训练成本方面

大模型训练是指通过大量数据训练出一个复杂的神经网络模型，就好比你是正在学习的学生，而你学习的过程就是大模型训练过程。

大模型训练时对于算力的需求非常庞大，模型训练需要使用大量的GPU显卡进行长时间的运算，其训练成本较高。比如GPT-3首次发布于2020年5月，模型参数规模是1750亿，训练数据量是570GB，训练成本是1200万美金（折合人民币8777万元）。

推理成本方面

大模型推理是指利用训练好的神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来获得正确结论的过程。

在暂不考虑软件层面算法优化带来的模型消耗算力成本下降的前提下，国内大模型在推理阶段或将产生相当于3.8万台高端AI服务器的算力需求，以单片A100售价10万元人民币、AI加速卡价值量占服务器整机约70%计算，则对应约434亿元增量AI服务器市场规模。

零基础如何学习AI大模型

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为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

大模型就业发展前景

根据脉脉发布的《2024年度人才迁徙报告》显示，AI相关岗位的需求在2024年就已经十分强劲，TOP20热招岗位中，有5个与AI相关。
字节、阿里等多个头部公司AI人才紧缺，包括算法工程师、人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理等。

除了上述技术岗外，AI也催生除了一系列高薪非技术类岗位，如AI产品经理、产品主管等，平均月薪也达到了5-6万左右。
AI正在改变各行各业，行动力强的人，早已吃到了第一波红利。

最后

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