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一文带你了解火遍全网的“AI大模型”

作者:熊猫同学官方发布时间:2024-05-24

你好,我是胡明校长,熊猫同学AI创始人。

在聊到AI的时候,我们都离不开“大模型”这三个字。

AI大模型已经完全融入了各个领域,也融入了我们的生活,它好像无所不在、无所不能。


百度李彦宏说:大模型改变世界;

360周鸿祎说:大模型是新时代“发电厂”;

李开复博士说:AI大模型是不能错过的历史机遇;

……

那么,究竟什么是大模型?

今天我想和你深度聊聊,从概念到技术,从发展到未来,讲大模型剖析透彻,更好地看清未来方向。

欢迎和我链接,一起探讨大模型的更多可能性。照例,我准备了一份干货给你:


《中国AI大模型发展白皮书研究报告》


为了更快了解你的需求,请备注关键词“大模型”获取资料。


PART.01 大模型究竟是什么,它是否就是AI的代名词?


大模型究竟是什么?它是否就是AI的代名词?

简单来说,你可以理解为大模型是人工智能(AI)领域中的巨型神经网络模型。


它们的作用类似于大脑,可以处理和分析大量数据。

这些模型通过训练过程学习,以执行各种任务,让计算机获得类似人类的“思考”能力。

从而理解、生成例如自然语言处理、图像识别、游戏玩法等等。

下面这张示意图是ChatGPT写给你的,一个通俗的概念。

“投喂”→“产出”


大模型的工作原理就是这样,它接收数据、通过学习提高自身的能力,并执行各种任务以生成有用的结果。

我们都知道ChatGPT,Chat是指聊天,那GPT呢?

G代表生成性(Generative),P代表预训练(Pretrained),T代表模型架构(Transformer)。

这就是大模型的一种,而大模型之所以大,正是因为参数量大,GPT-3的参数量1750亿,GPT-4的参数量达到1.8万亿。

有人把大模型的训练比作是“炼丹”,这个词还挺有灵性的。

我们通过预训练、微调、提示工程、泛化等等一系列动作,处理复杂的任务,用大模型助力我们实现新的突破。


PART.02 2023,大模型元年


不少人2023年为大模型元年,不管是技术的创新和成熟,还是应用的广泛认知,都可以看出来,AI大模型行业进入了一个新的发展阶段。

从OpenAI推出搭载GPT-3.5的ChatGPT一鸣惊人开始,AI大模型就冲进了我们的生活。

GPT-4和其他高级语言模型,比如文心一言等等大模型的发布,都展示了AI在理解和生成自然语言方面的惊人能力。

这些大模型不仅推动了技术界的发展,也引起了公众的广泛关注。

AI大模型开始在各个行业中发挥越来越重要的作用,包括医疗、教育、金融、娱乐等多个领域。

比如说在我熟悉的教育领域里,AI大模型正在重塑商业模式,创造新的市场机会。


当然,大模型不是在今年才开始运作的,它的发展历程就久远了,基本可以分为三个关键时期:起始期、生长期和爆发期。

第一个是起始期。

AI领域的起始期可以追溯到上世纪50年代和60年代,当时研究人员开始尝试构建智能系统。然而,由于计算能力和数据限制,这些模型相对简单。

后来,随着计算能力的提高和大规模数据集的可用性,AI模型在20世纪末和21世纪初进入了生长期。这一时期出现了一些重要的模型,比如说,深度神经网络。

从去年到今年,可以这么说,AI模型进入了爆发期,这一时期的代表是大规模预训练模型,如GPT-3、BERT和T5等。

这些模型拥有数十亿甚至数百亿的参数,能够执行复杂的自然语言处理和计算任务。


PART.03 国内大模型产业,跟上时代快速爆发


中国也在大模型领域取得了重要进展,有多家知名公司和机构开发了自己的大模型。

从今年3月开始,国内的AI大模型如雨后春笋般涌现。

《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,截至2023年5月底,国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。


不可否认的是,美国在AI大模型上还是属于领头,但中国大模型也实力不可小觑。

从2020年起,中国的大模型进入了高速发展阶段,如今,中美两国大模型的数量占全球大模型数量的近90%,中国大模型数量已进入第一梯队。

国内的一些知名大模型和应用场景可以看看撼地发布的这个数据。


可以看出,国内大模型产业是热闹非凡啊。

这个当下,几乎所有的重要企业和研发机构都在推出大模型,IDC预测,2026年中国AI大模型市场规模将达到211亿美元,人工智能将进入大规模落地应用关键期。

从投资、创业到应用,中国几乎是目前世界上最活跃的市场。

随着核心技术的突破,产业生态的持续完善,利用场景的深化,训练数据的打磨,大模型时代的序幕才刚刚拉开。


PART.04 未来已来,大模型的发展是大势所趋。


未来大模型会进一步影响整个行业。

比如我所在的IT行业里,我们浅谈一下以GPT系列为代表的大模型将如何重塑IT行业的结构。


从基础设施层,云层来说,这一层主要是提供计算能力,包括大量的GPU或XPU。这是大模型运行的基础,也是支撑整个IT行业的核心。

再到IaaS层,是构建更高层服务的基石。提供基础计算、存储、网络、数据和安全服务。

以GPT系列等大模型为代表,MaaS层提供了通用的AI能力,可以被进一步应用于各种特定领域。

而VFM层(垂直基础模型)将通用的大模型应用于特定领域,如自动驾驶、蛋白质解析、气象预报等。这些垂直模型也可以相互结合,形成新的应用。

最上层当然是软件即服务,SaaS层将各种模型和技术融合成具体的应用,如企业软件、消费者应用等。

再到边缘计算和模型部署。

在部署端,比如电话、个人电脑、物联网设备、机器人和智能汽车等,需要将AI模型部署到边缘设备上。这里的关键是模型的大小和速度。在像自动驾驶这样的应用中,模型需要小而快,以实现低延迟和高精度。

以及一些边缘计算的机会:边缘计算、边缘模型、模型交互、联邦学习和小模型的开发是当前和未来的一个重要趋势。

这些技术有助于在设备上更有效地运行AI模型,同时保护隐私和减少对中心云的依赖。


总得来说,大模型将在IT行业中发挥越来越重要的作用,不仅在基础模型层,更在垂直模型和边缘计算层。

这些技术的发展将推动IT行业的结构重塑,同时也带来了新的机会和挑战。

未来,AI大模型也会在医疗、教育、自动驾驶等领域发挥更大的作用,为人类带来更多的便利和进步。

毫无疑问,大模型赋能千行百业将是一场硬仗,自主创新才能真正实现超越,让我们一起期待更广阔的大模型之路。


无IA 不创业 不出海 就出局

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