知识分享:一文读懂AIGC与大模型
什么是大模型？
关于大模型，有学者称之为“大规模预训练模型”(large pretrained language model），也有学者进一步提出”基础模型”(Foundation Models)的概念。
“小模型”：针对特定应用场景需求进行训练，能完成特定任务，但是换到另外一个应用场景中可能并不适用，需要重新训练（我们现在用的大多数模型都是这样）。这些模型训练基本是“手工作坊式”，并且模型训练需要大规模的标注数据，如果某些应用场景的数据量少，训练出的模型精度就会不理想。
“大模型”：在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调（在下游小规模有标注数据进行二次训练）或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务，实现通用的智能能力。
大模型分类：
1.多语言预训练大模型
2.多模态预训练大模型
3.多任务预训练大模型
4.视觉预训练大模型
大模型能真正理解人类语言吗？
用对语言形式之间的连接来衡量语义的话，现在的大模型对语言的理解已经做的很好了。但局限性在于，这种理解仍然缺乏世界知识，也需要用其他模态的感知来增强，毕竟用语言对图像和声音等的描述，远不如这些信号本身来的直接。
什么是AIGC?
对AIGC这一概念的界定，尚无统一规范的定义。国内产学研各界对于AIGC的理解是“继专业生成内容（Professional Generated Content，PGC）和用户生成内容（User Generated Content，UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式”。
AIGC带来的变化:
1) AIGC带来了NLP技术的范式切换，文本与数据分析功能更加智能
2) AIGC的自动生成功能，实现了内容生产范式的变革
3) AIGC带来更多的“智能感”，极致的用户体验带来创意的迸发
4) AIGC支撑下的智能问答和知识管理功能，助力企业数字化转型
AIGC技术中，耳熟能详的当属GPT和Stable Diffusion了，作为一个技术er，应当了解一下其中的核心技术：Transformer、GPT、Diffusion、CLIP、Stable Diffusion
大模型使得AIGC有了更多的可能
1.视觉大模型提高AIGC感知能力
2.语言大模型增强AIGC认知能力
3.多模态大模型升级AIGC内容创作能力
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