大模型是未來人類智能發(fā)展的重要方向和核心技術(shù)，未來隨著AI技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的不斷拓展，大模型將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)其巨大的潛力，為人類萬花筒般的AI未來拓展無限可能性。
一、大模型的概念
大模型本質(zhì)上是一個使用海量數(shù)據(jù)訓練而成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其巨大的數(shù)據(jù)和參數(shù)規(guī)模，實現(xiàn)了智能的涌現(xiàn)，展現(xiàn)出類似人類的智能。
相比小模型，大模型通常參數(shù)較多、層數(shù)較深，具有更強的表達能力和更高的準確度，但也需要更多的計算資源和時間來訓練和推理，適用于數(shù)據(jù)量較大、計算資源充足的場景。
大模型(Large Model,也稱基礎(chǔ)模型，即Foundation Model)，是指具有大量參數(shù)和復雜結(jié)構(gòu)的機器學習模型，能夠處理海量數(shù)據(jù)、完成各種復雜的任務(wù)，如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等。
超大模型: 超大模型是大模型的一個子集，它們的參數(shù)量遠超過大模型。
大語言模型(Large Language Model) : 通常是具有大規(guī)模參數(shù)和計算能力的自然語言處理模型，例如 OpenAl 的 GPT-3 模型。這些模型可以通過大量的數(shù)據(jù)和參數(shù)進行訓練，以生成人類類似的文本或回答自然語言的問題。大型語言模型在自然語言處理、文本生成和智能對話等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。
GPT (Generative Pretrained Transformer) : GPT 和ChatGPT都是基于FTransformer架構(gòu)的語言模型，但它們在設(shè)計和應(yīng)用上存在區(qū)別:GPT模型旨在生成自然語言文本并處理各種自然語言處理任務(wù)，如文本生成、翻譯、摘要等。它通常在單向生成的情況下使用，即根據(jù)給定的文本生成連貫的輸出
ChatGPT: ChatGPT則專注于對話和交互式對話。它經(jīng)過特定的訓練，以更好地處理多輪對話和上下文理解。ChatGPT設(shè)計用于提供流暢、連貫和有趣的對話體驗，以響應(yīng)用戶的輸入并生成合適的回復。
二、大模型發(fā)展歷程
萌芽期 (1950-2005) : 以CNN為代表的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型階段
探索沉淀期 (2006-2019) : 以Transformer為代表的全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型階段
迅猛發(fā)展期 (2020-至今) : 以GPT為代表的預(yù)訓練大模型階段
三、大模型的分類
3.1按照輸入數(shù)據(jù)類型
語言大模型(NLP): 是指在自然語言處理(NaturalLanguage Processing，NLP)領(lǐng)域中的一類大模型，通常用于處理文本數(shù)據(jù)和理解自然語言。這類大模型的主要特點是它們在大規(guī)模語料庫上進行了訓練，以學習自然語言的各種語法、語義和語境規(guī)則。例如:GPT系列 (OpenAl) 、Bard (Google) 、文心一言 (百度)
視覺大模型(CV): 是指在計算機視覺(Computer Vision，CV)領(lǐng)中使用的大模型，通常用于圖像外理和分析。這類模型通過在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)上進行訓練，可以實現(xiàn)各種視覺任務(wù)，如圖像分類、目標檢測、圖像分割、姿態(tài)估計、人臉識別等。例如: VIT系列(Google) 、文心UFO、華為盤古CV、INTERN (商湯)。
多模態(tài)大模型: 是指能夠處理多種不同類型數(shù)據(jù)的大模型，例如文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。這類模型結(jié)合了NLP和CV的能力，以實現(xiàn)對多模態(tài)信息的綜合理解和分析，從而能夠更全面地理解和處理復雜的數(shù)據(jù)。例如: DingoDB多模向量數(shù)據(jù)庫(九章云極DataCanvas)、DALL-E(OpenAl)、悟空畫畫(華為) 、midjourney。
3.2按照應(yīng)用領(lǐng)域
通用大模型L0: 是指可以在多個領(lǐng)域和任務(wù)上通用的大模型。它們利用大算力、使用海量的開放數(shù)據(jù)與具有巨量參數(shù)的深度學習算法在大規(guī)模無標注數(shù)據(jù)上進行訓練，以尋找特征并發(fā)現(xiàn)規(guī)律，進而形成可“舉一反三"的強大泛化能力，可在不進行微調(diào)或少量微調(diào)的情況下完成多場景任務(wù)，相當于AI完成了“通識教育”
行業(yè)大模型L1: 是指那些針對特定行業(yè)或領(lǐng)域的大模型。它們通常使用行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)進行預(yù)訓練或微調(diào)，以提高在該領(lǐng)域的性能和準確度，相當于AI成為“行業(yè)專家”。
垂直大模型L2: 是指那些針對特定任務(wù)或場景的大模型。它們通常使用任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進行預(yù)訓練或微調(diào)，以提高在該任務(wù)上的性能和效果。
四、模型的泛化與微調(diào)
模型的泛化能力: 是指一個模型在面對新的、未見過的數(shù)據(jù)時，能夠正確理解和預(yù)測這些數(shù)據(jù)的能力。在機器學習和人工智能領(lǐng)域，模型的泛化能力是評估模型性能的重要指標之
模型的微調(diào): 給定預(yù)訓練模型(Pre-trained model)，基于模型進行微調(diào)(Fine Tune) 。相對于從頭開始訓練(Training a modelfrom scatch)，微調(diào)可以省去大量計算資源和計算時間，提高計算效率，甚至提高準確率。
模型微調(diào)的基本思想是使用少量帶標簽的數(shù)據(jù)對預(yù)訓練模型進行再次訓練，以適應(yīng)特定任務(wù)。在這個過程中，模型的參數(shù)會根據(jù)新的數(shù)據(jù)分布進行調(diào)整。這種方法的好外在于，它利用了預(yù)訓練模型的強大能力，同時還能夠適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分。因此，模型微調(diào)能夠提高模型的泛化能力，減少過擬合現(xiàn)象。
五、模型微調(diào)方法
Fine-tuning: 這是最常用的微調(diào)方法。通過在預(yù)訓練模型的最后一層添加一個新的分類層，然后根據(jù)新的數(shù)據(jù)集進行微調(diào)。
Feature augmentation: 這種方法通過向數(shù)據(jù)中添加一些人工特征來增強模型的性能。這些特征可以是手工設(shè)計的，也可以是通過自動特征生成技術(shù)生成的。
Transfer leamning: 這種方法是使用在一個任務(wù)上訓練過的模型作為新任務(wù)的起點，然后對模型的參數(shù)進行微調(diào)，以適應(yīng)新的任務(wù)。
智慧醫(yī)療網(wǎng) ? 2022 版權(quán)所有 ICP備案號：滬ICP備17004559號-5
