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什么是AI大模型

發(fā)表于：2023-12-14 17:19:28

人工智能（AI）已經(jīng)成為了熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一。與傳統(tǒng)的編程模式不同，AI 可以通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)地進(jìn)行決策和預(yù)測(cè)。那么什么是AI大模型呢，下面是軟件開發(fā)公司小編為大家整合的內(nèi)容，AI大模型是“大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法”結(jié)合的產(chǎn)物，凝聚了大數(shù)據(jù)內(nèi)在精華的“隱式知識(shí)庫(kù)”。它包含“預(yù)訓(xùn)練”和“大模型”即模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上完成了預(yù)訓(xùn)練后無(wú)需微調(diào)，或僅需要少量數(shù)據(jù)的微調(diào)，就能直接支撐各類應(yīng)用。

想必大家都聽說(shuō)過(guò)ChatGPT，ChatGPT是一個(gè)基于AI大模型開發(fā)的聊天機(jī)器人，可以與人進(jìn)行流暢、自然、有趣的對(duì)話甚至可以幫助我們寫文案、寫代碼、作圖等。ChatGPT與一般的聊天機(jī)器人最大的區(qū)別在于，ChatGPT跨越了“常識(shí)”這道門檻，它對(duì)于大部分常識(shí)問(wèn)題可以對(duì)答如流，也就是說(shuō)它更通用化了。

AI大模型目前已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，比如文本生成、機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別、視頻理解等。

AI大模型具有大規(guī)模參數(shù)（參數(shù)是指模型中用于存儲(chǔ)和調(diào)整知識(shí)和能力的變量，結(jié)構(gòu)是指模型中用于處理和傳遞信息的組件和連接方式。）和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的人工智能模型。一般情況下參數(shù)越多、結(jié)構(gòu)越復(fù)雜相應(yīng)的模型就越強(qiáng)大也越靈活。AI大模型通常擁有數(shù)十億甚至數(shù)千億個(gè)參數(shù)，并采用多層多頭的自注意力機(jī)制和Transformer結(jié)構(gòu)等先進(jìn)的技術(shù)。例如GPT-3就有1750億個(gè)參數(shù)，使用了96層24頭的Transformer結(jié)構(gòu)。

網(wǎng)站制作公司小編為大家總結(jié)了一般AI模型的產(chǎn)生通常包括以下幾個(gè)步驟：

數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理：開發(fā)人員需要確定需要哪些數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練模型，并且需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分詞、去停用詞等操作，使其符合模型的輸入格式。）以使它們適合模型的訓(xùn)練。

模型設(shè)計(jì)和選擇：開發(fā)人員需要選擇適合問(wèn)題的模型架構(gòu)，并對(duì)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)和調(diào)優(yōu)，以確保其能夠在訓(xùn)練和推理中表現(xiàn)出最佳性能。

模型構(gòu)建：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法來(lái)構(gòu)建分類器，如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、邏輯回歸、多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

模型訓(xùn)練和評(píng)估：在這個(gè)階段，開發(fā)人員需要使用收集的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，并對(duì)其進(jìn)行評(píng)估以確定其精度和效率。如果模型的表現(xiàn)不佳，開發(fā)人員需要重新設(shè)計(jì)、訓(xùn)練或調(diào)整模型。

特征提?。簩㈩A(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，便于模型進(jìn)行計(jì)算。

模型部署和應(yīng)用：開發(fā)人員需要將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，以解決實(shí)際問(wèn)題。開發(fā)人員需考慮如何將模型與實(shí)際數(shù)據(jù)源集成，并提供用戶友好的界面。

模型監(jiān)控和維護(hù)：在模型部署完成后，開發(fā)人員需要繼續(xù)監(jiān)控模型的性能和精度，并根據(jù)需要進(jìn)行維護(hù)和更新。

以上就是一般AI模型處理文本分類任務(wù)的一般方法。這種方法雖然簡(jiǎn)單易懂，但也存在一些問(wèn)題和局限性，如：

數(shù)據(jù)依賴性：一般AI模型需要大量標(biāo)注好的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，而標(biāo)注數(shù)據(jù)是一項(xiàng)耗時(shí)、昂貴、低效的工作，往往需要專業(yè)的人員和工具來(lái)完成。而且，標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量直接影響了模型的性能和泛化能力，如果標(biāo)注數(shù)據(jù)不足或不準(zhǔn)確，模型就會(huì)出現(xiàn)欠擬合或過(guò)擬合的問(wèn)題。

任務(wù)依賴性：一般AI模型是針對(duì)特定的任務(wù)而設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的，它們通常只能在該任務(wù)上表現(xiàn)良好，在其他任務(wù)上則效果較差。這意味著，如果要應(yīng)對(duì)不同的任務(wù)和場(chǎng)景，就需要重新設(shè)計(jì)和訓(xùn)練新的模型，這會(huì)增加開發(fā)成本和時(shí)間，也會(huì)造成模型的冗余和浪費(fèi)。

通用性缺失：一般AI模型是基于特定的特征提取方法和模型構(gòu)建方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它們通常只能捕捉到文本數(shù)據(jù)中的局部信息和淺層語(yǔ)義，而忽略了文本數(shù)據(jù)中的全局信息和深層語(yǔ)義。這導(dǎo)致了一般AI模型缺乏通用性和可解釋性，難以理解文本數(shù)據(jù)中的復(fù)雜邏輯和知識(shí)。

這些問(wèn)題和局限性限制了一般AI模型的應(yīng)用范圍和效果。為了克服這些問(wèn)題和局限性，AI大模型提出了一種新的方法，即“大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的范式。

“大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的范式是指先在大規(guī)模的通用數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后根據(jù)不同的任務(wù)和場(chǎng)景進(jìn)行微調(diào)。預(yù)訓(xùn)練是指在沒(méi)有標(biāo)注的數(shù)據(jù)上進(jìn)行無(wú)監(jiān)督或自監(jiān)督的學(xué)習(xí)，目的是讓模型學(xué)習(xí)到通用的知識(shí)和能力，如詞匯、語(yǔ)法、語(yǔ)義、邏輯、常識(shí)等。微調(diào)是指在有標(biāo)注的數(shù)據(jù)上進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，目的是讓模型適應(yīng)特定的任務(wù)和場(chǎng)景，如文本分類、文本生成、文本摘要等。

“大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的范式具有以下幾個(gè)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)：

數(shù)據(jù)利用率高：AI大模型可以利用海量的未標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，而不需要依賴于少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。這樣，AI大模型可以充分挖掘數(shù)據(jù)中的信息和價(jià)值，也可以避免標(biāo)注數(shù)據(jù)的不足或不準(zhǔn)確帶來(lái)的影響。

任務(wù)適應(yīng)性強(qiáng)：AI大模型可以根據(jù)不同的任務(wù)和場(chǎng)景進(jìn)行微調(diào)，而不需要重新設(shè)計(jì)和訓(xùn)練新的模型。這樣，AI大模型可以快速地應(yīng)對(duì)多樣化、碎片化的AI應(yīng)用需求，也可以減少開發(fā)成本和時(shí)間，提高開發(fā)效率。

通用性突出：AI大模型可以在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到通用的知識(shí)和能力，如詞匯、語(yǔ)法、語(yǔ)義、邏輯、常識(shí)等，然后在微調(diào)階段根據(jù)特定的任務(wù)和場(chǎng)景進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。這樣，AI大模型可以捕捉到文本數(shù)據(jù)中的全局信息和深層語(yǔ)義，也可以理解文本數(shù)據(jù)中的復(fù)雜邏輯和知識(shí)。

這種范式使得AI大模型具有了強(qiáng)大的通用性和靈活性，在各種領(lǐng)域和場(chǎng)景中都能夠展現(xiàn)出驚人的效果。接下來(lái)，我們將以文本分類任務(wù)為例，介紹AI大模型是如何處理這個(gè)任務(wù)的。

我們以BERT為例，介紹它的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)過(guò)程。

BERT是一種基于Transformer結(jié)構(gòu)的AI大模型，它在2018年由谷歌提出，是目前自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域最流行和最成功的模型之一。BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，意思是基于雙向Transformer的編碼器表示。BERT的核心思想是使用雙向Transformer來(lái)編碼文本數(shù)據(jù)，從而獲得文本中每個(gè)詞的上下文相關(guān)的向量表示，然后將這些向量表示作為輸入，用于不同的下游任務(wù)，如文本分類、文本生成、文本摘要等。

BERT的預(yù)訓(xùn)練過(guò)程是指在大規(guī)模的通用數(shù)據(jù)集上進(jìn)行無(wú)監(jiān)督或自監(jiān)督的學(xué)習(xí)，目的是讓模型學(xué)習(xí)到通用的知識(shí)和能力，如詞匯、語(yǔ)法、語(yǔ)義、邏輯、常識(shí)等。BERT使用了兩種預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，分別是：

掩碼語(yǔ)言模型（Masked Language Model，MLM）：這個(gè)任務(wù)是指在輸入的文本中隨機(jī)地遮蓋一些詞，然后讓模型根據(jù)上下文來(lái)預(yù)測(cè)被遮蓋的詞。這個(gè)任務(wù)可以讓模型學(xué)習(xí)到詞匯和語(yǔ)法的知識(shí)。

下一個(gè)句子預(yù)測(cè)（Next Sentence Prediction，NSP）：這個(gè)任務(wù)是指給定兩個(gè)句子A和B，讓模型判斷B是否是A的下一個(gè)句子。這個(gè)任務(wù)可以讓模型學(xué)習(xí)到語(yǔ)義和邏輯的知識(shí)。

BERT使用了數(shù)TB甚至數(shù)PB的數(shù)據(jù)集來(lái)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，如英文維基百科、書籍語(yǔ)料庫(kù)等。BERT使用了數(shù)千甚至數(shù)萬(wàn)個(gè)GPU或TPU等高性能計(jì)算設(shè)備來(lái)進(jìn)行并行計(jì)算和優(yōu)化。BERT預(yù)訓(xùn)練后得到了一個(gè)通用的編碼器模型，它可以將任意長(zhǎng)度的文本轉(zhuǎn)換為固定長(zhǎng)度的向量表示。

BERT的微調(diào)過(guò)程是指在有標(biāo)注的數(shù)據(jù)上進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，目的是讓模型適應(yīng)特定的任務(wù)和場(chǎng)景，如文本分類、文本生成、文本摘要等。BERT使用了一種簡(jiǎn)單而有效的微調(diào)方法，即在預(yù)訓(xùn)練好的編碼器模型上添加一個(gè)簡(jiǎn)單的輸出層，然后根據(jù)不同的任務(wù)和場(chǎng)景來(lái)調(diào)整輸出層的結(jié)構(gòu)和參數(shù)。例如，在文本分類任務(wù)中，輸出層可以是一個(gè)全連接層或者一個(gè)softmax層；在文本生成任務(wù)中，輸出層可以是一個(gè)解碼器或者一個(gè)線性層等。

BERT使用了少量標(biāo)注好的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行微調(diào)，如GLUE、SQuAD等公開數(shù)據(jù)集。BERT使用了相對(duì)較少的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行微調(diào)，一般只需要幾個(gè)小時(shí)或幾天就可以完成。BERT微調(diào)后得到了一個(gè)針對(duì)特定任務(wù)和場(chǎng)景的模型，它可以根據(jù)輸入的文本來(lái)產(chǎn)生相應(yīng)的輸出或行為。

以上就是BERT處理文本分類任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)過(guò)程。從這個(gè)過(guò)程中可以看出，BERT利用了“大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的范式，在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到通用的知識(shí)和能力，在微調(diào)階段適應(yīng)特定的任務(wù)和場(chǎng)景，在各種領(lǐng)域和場(chǎng)景中都能夠展現(xiàn)出驚人的效果。事實(shí)上，BERT不僅在文本分類任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，還在文本生成、文本摘要、機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)上刷新了多項(xiàng)記錄，成為了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一個(gè)里程碑技術(shù)。

以上文章大部分是app開發(fā)公司編摘錄于【元知意識(shí)】的“什么是AI大模型：大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”，什么是AI大模型：大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)主要介紹了AI大模型的概念、特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用，以及它和一般AI模型的區(qū)別。AI大模型是一種強(qiáng)大的人工智能模型，它可以從海量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)通用的知識(shí)和能力，然后應(yīng)用到各種不同的任務(wù)和場(chǎng)景中。AI大模型利用了“大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的范式，實(shí)現(xiàn)了高效的數(shù)據(jù)利用、任務(wù)適應(yīng)和通用性突出。AI大模型是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要成果和趨勢(shì)，也是人工智能邁向通用智能的里程碑技術(shù)。