在搜索AI相关的话题时,相信有不少人都看到过提及“AI大模型”的内容。究竟什么是AI大模型?它与其他AI模型又有怎样的不同?下面就让我们一同来了解一下AI大模型。
所谓AI大模型,是指内容参数量巨大,训练数据居多的机器学习模型,它的全称翻译过来为人工智能大规模模型。它相较于其他模型不仅体量更大,其算力与迁移能力也表现的更为出色。一般情况下,具有以下这些特征的,会被认作是大模型:
参数量大:大模型通常在设置参数的数量上高达千亿,它们的存在,通常是帮助模型在细节内容上进行微调,提升某一方面的权重。如此一来,便能尽可能地提升内容的准确性。
数据量大:大模型的训练内容多且复杂,有用于学习的标注数据,也有用于训练的未标记数据。只有通过更大体量数据的训练,才能有效提升人工智能的智能程度。
结构复杂:构成大模型的内部网络十分复杂,并且是在有意模仿人类神经结构排列,让人工智能的输出逻辑更加符合人类的思想,提升其知识迁移的能力。
预训练与微调:大模型的训练阶段较一般模型更多,分为预训练与微调两个阶段。前者是对无标签数据的学习,后者则是对学习内容的巩固,确保其训练成果。
迁移学习:大模型可以将某一领域的思考模式,快速迁移到其他领域,提升其自主学习的能力,增加所学知识的转化率。
多模态:AI大模型相较于一般模型,能够通过更多的模态对同一类内容进行更加精准的描述与预测,提升整体分析的能力。
随着大模型的进一步开发,也许在不远的将来,我们能够体验到远超我们想象的智能体验。