当前位置:首页|资讯|ChatGPT

相比传统AI模型,大模型具有哪两大优势?

作者:山东恒远发布时间:2023-11-29

大模型相比基于垂直领域的AI模型主要有以下两点优势:

一、大模型更具智慧性,将传统数据的被动输入获得结果改变为主动输出创新成果

(1)自处理后闭环优化

无论是ChatGPT还是其他大模型,其基本技术思路都是先预训练大模型与再进行后期闭环优化微调。在预训练大模型的基础上,使用数百亿条文本数据对特定模型进行微调式训练,使其能够自动进行语言理解、问答、翻译、决策等多种任务处理,并且通过交互与反馈不断进行闭环优化。

(2)自感知后创新学习

突破传统AI模仿式学习范式,大模型能够主动感知理解语言、事物,围绕庞大的数据特征,依托海量模型压缩算法,实现多维度逻辑交互,形成概率最大、最有可能发生的结果。

(3)自适配后场景复用

传统模型通常需要依靠确定性业务逻辑进行数据采集、模型训练与调优,不仅消耗算力而且无法在更多行业复用。而大模型不仅可以在不同行业复用,而且能够通过积累的经验持续迭代从而实现性能升级。

二、推动AI应用扁平化,降低人工智能部署门槛,构建应用新范式

(1)推动AI研发范式标准化

通过“零样本”或小样本微调,大模型可以在多种任务上实现较好效果,具有很强的泛化能力。大模型训练实现上下游分工、流水线协同,形成“预训练+微调”新范式,带来了新的标准化AI研发逻辑,实现AI模型在更统一、更简单的方式下规模化生产,增强了人工智能在不同业务场景的性能。

(2)降低AI应用开发门槛

大模型的通用性、泛化性和“预训练+微调”等新开发范式,让AI场景应用的模型定制流程更标准化,效果优化更简单,有效降低了对数据标注、算法调优的能力要求,使AI应用研发更便捷。

(3)促进AI应用产业化

围绕大模型基础共性平台,研发人员可以通过调用API,高效地布局AI开发MaaS(模型即服务)微服务,加速人工智能产业化进程,极大降低AI开发门槛,让更多企业或开发者能够低成本、高效率地获得AI能力。


Copyright © 2024 aigcdaily.cn  北京智识时代科技有限公司  版权所有  京ICP备2023006237号-1