? ? 當(dāng)今社會(huì)是科技的社會(huì)，是算力快速發(fā)展的時(shí)代。隨著數(shù)據(jù)中心、東數(shù)西算、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的快速發(fā)展，大模型得到了快速地發(fā)展。大模型是“大算力+強(qiáng)算法”相結(jié)合的產(chǎn)物，是人工智能的發(fā)展趨勢和未來。

? ? 大模型通常在大規(guī)模無標(biāo)記數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)某種特征和規(guī)則?；诖竽Ｐ烷_發(fā)應(yīng)用時(shí)，可以對大模型進(jìn)行微調(diào)，或者不進(jìn)行微調(diào)，就可以完成多個(gè)應(yīng)用場景的任務(wù)；更重要的是，大模型具有自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，不需要或很少需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，降低訓(xùn)練成本，從而可以加快AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，降低AI應(yīng)用門檻。

? ? ?大模型（預(yù)訓(xùn)練模型、基礎(chǔ)模型等）是“大算力+ 強(qiáng)算法”結(jié)合的產(chǎn)物。大模型通常在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)某種特征。在大模型進(jìn)行開發(fā)應(yīng)用時(shí)，將大模型進(jìn)行微調(diào)，如對某些下游任務(wù)進(jìn)行小規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的二次訓(xùn)練或不進(jìn)行微調(diào)就可以完成。遷移學(xué)習(xí)是預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的主要思想，當(dāng)目標(biāo)場景數(shù)據(jù)不足時(shí)，先在數(shù)據(jù)量大的公開數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI模型，然后將其遷移到目標(biāo)場景中，通過目標(biāo)場景中的小數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，使模型達(dá)到要求的性能。在這個(gè)過程中，在公開數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度網(wǎng)絡(luò)模型被稱為“預(yù)訓(xùn)練模型”。使用預(yù)訓(xùn)練模型極大地減少了模型在標(biāo)記數(shù)據(jù)量下游工作的需要，從而解決了一些難以獲得大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的新場景。

? ? ?有了大模型，大模型給人工產(chǎn)業(yè)帶來什么？

? ? ?1、大模型加速AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，降低AI應(yīng)用門檻

? ? ?人工智能正處于從“能用”到“好用”的應(yīng)用落地階段，但仍處于商業(yè)落地初期，主要面臨場景需求碎片化、人力研發(fā)和應(yīng)用計(jì)算成本高以及長尾場景數(shù)據(jù)較少導(dǎo)致模型訓(xùn)練精度不夠、模型算法從實(shí)驗(yàn)室場景到真實(shí)場景差距大等行業(yè)問題。

? ? ?2、大模型可實(shí)現(xiàn)從“手工作坊”到“工廠模式”的AI轉(zhuǎn)型

? ? ?近十年來，通過“深度學(xué)習(xí)+大算力”獲得訓(xùn)練模型成為實(shí)現(xiàn)人工智能的主流技術(shù)途徑。

? ? ?3、大模型帶來更強(qiáng)大的智能能力

? ? ?除通用能力強(qiáng)、研發(fā)過程標(biāo)準(zhǔn)化程度高外，大模型最大的優(yōu)勢在于“效果好”。它通過將大數(shù)據(jù)“喂”給模型來增強(qiáng)自學(xué)習(xí)能力，從而具有更強(qiáng)的智能程度。

? ? ?隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，大模型已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)的未來。大模型是一種深度學(xué)習(xí)模型，它可以處理大量的數(shù)據(jù)，從而獲得準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。大模型的優(yōu)勢顯而易見，大模型可以有效地處理大量數(shù)據(jù)，大模型可以提高模型的準(zhǔn)確性，大模型可以更好地支持深度學(xué)習(xí)。??

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