写给小白的大模型入门科普

主要观点总结

本文介绍了大模型的定义、作用、训练方式、发展趋势以及挑战。包括大模型的类别如语言大模型、音频大模型、视觉大模型和多模态大模型等，以及它们在金融、医疗等领域的应用。同时，文章也指出了大模型带来的挑战，如影响失业率、版权问题、算法偏见、被用于犯罪和能耗问题等。

关键观点总结

关键观点1: 大模型的定义

大模型是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，是人工智能预训练大模型的简称。除了语言大模型外，还有视觉大模型、多模态大模型等。

关键观点2: 大模型的作用

大模型能够理解、生成和处理人类语言，常用于文本内容创作、文献分析、摘要汇总、机器翻译等场景。此外，还有音频大模型、视觉大模型和多模态大模型等，分别应用于语音识别、图像识别和跨领域任务等。

关键观点3: 大模型的训练方式

大模型的训练分为预训练和微调两个阶段。预训练通过选择大模型框架和投喂海量数据，让模型学习到通用的特征表示。微调则提供特定领域的标注数据集，对预训练的模型参数进行微小的调整，使模型更好地完成特定任务。

关键观点4: 大模型的发展趋势

随着行业逐渐趋于理性，关注焦点从打造大模型变成使用大模型。大模型的落地涉及到能力“入 ” 端，即AI手机、AI PC、具身智能等概念越来越火。同时，大模型也面临着能力轻量化、处理伦理法律社会经济问题等方面的挑战。

关键观点5: 大模型带来的挑战

大模型可能导致的失业率上升、版权问题、算法偏见和不公平、被用于犯罪以及能耗问题等都是需要解决的重要挑战。

文章预览

引言： 网上关于大模型的文章也很多，但是都不太容易看懂。小枣君今天试着写一篇，争取做到通俗易懂。 废话不多说，我们直入主题。 █ 什么是大模型？ 大模型，英文名叫 Large Model，大型模型。早期的时候，也叫 Foundation Model，基础模型。 大模型是一个简称。完整的叫法，应该是“人工智能预训练大模型”。 预训练，是一项技术，我们后面再解释。 我们现在口头上常说的大模型，实际上特指大模型的其中一类，也是用得最多的一类——语言大模型（ Large  Language Model， 也叫大语言模型， 简称LLM）。 除了语言大模型之外，还有视觉大模型、多模态大模型等。现在，包括所有类别在内的大模型合集，被称为广义的大模型。而语言 大 模型，被称为狭义的大模型。 从本质来说，大模型，是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型 ………………………………