因为 AI 已经火爆出天际了，被迫看了些 AI 科普文章，学习到了一些极为皮毛的知识。
即便带着这点皮毛的 AI 知识，发现很多人，尤其是许多自媒体，甚至是专业领域的人，在讨论大模型的时候，直接把大模型和大语言模型混着说。
这一点，对于任何一个知识强迫症患者，是不能忍受的。
废话少说，直接上知识点。
大模型
大模型（Large Model 或 Foundation Model）通常指参数规模庞大（通常在十亿到万亿级别）的深度学习模型。
这类模型通过在大规模数据集上进行训练，具备强大的泛化能力和复杂的任务处理能力，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态任务中表现突出。
大语言模型（Large Language Model）通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型。
这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练，以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。
大型语言模型在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用。
大模型的发展历史：
萌芽期（1950-2005）：以 CNN 为代表的传统神经网络模型阶段
1956 年，从计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”概念开始，AI 发展由最开始基于小规模专家知识逐步发展为基于机器学习。
1980 年，卷积神经网络的雏形 CNN 诞生。
1998 年，现代卷积神经网络的基本结构 LeNet-5 诞生，机器学习方法由早期基于浅层机器学习的模型，变为了基于深度学习的模型,为自然语言生成、计算机视觉等领域的深入研究奠定了基础，对后续深度学习框架的迭代及大模型发展具有开创性的意义。
探索沉淀期（2006-2019）：以 Transformer 为代表的全新神经网络模型阶段
2013 年，自然语言处理模型 Word2Vec 诞生，首次提出将单词转换为向量的“词向量模型”，以便计算机更好地理解和处理文本数据。
2014 年，被誉为 21 世纪最强大算法模型之一的 GAN（对抗式生成网络）诞生，标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段。
2017 年，Google 颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构——Transformer 架构，奠定了大模型预训练算法架构的基础。
2018 年，OpenAI 和 Google 分别发布了 GPT-1 与 BERT 大模型，意味着预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。在探索期，以 Transformer 为代表的全新神经网络架构，奠定了大模型的算法架构基础，使大模型技术的性能得到了显著提升。
迅猛发展期（2020-至今）：以 GPT 为代表的预训练大模型阶段
2020 年，OpenAI 公司推出了 GPT-3，模型参数规模达到了 1750 亿，成为当时最大的语言模型，并且在零样本学习任务上实现了巨大性能提升。
随后，更多策略如基于人类反馈的强化学习（RHLF）、代码预训练、指令微调等开始出现, 被用于进一步提高推理能力和任务泛化。
2022 年 11 月，搭载了 GPT3.5 的 ChatGPT 横空出世，凭借逼真的自然语言交互与多场景内容生成能力，迅速引爆互联网。
2023 年 3 月，最新发布的超大规模多模态预训练大模型——GPT-4，具备了多模态理解与多类型内容生成能力。
在迅猛发展期，大数据、大算力和大算法完美结合，大幅提升了大模型的预训练和生成能力以及多模态多场景应用能力。如 ChatGPT 的巨大成功,就是在微软 Azure 强大的算力以及 wiki 等海量数据支持下，在 Transformer 架构基础上，坚持 GPT 模型及人类反馈的强化学习（RLHF）进行精调的策略下取得的。
根据任务和模态的不同，大模型可以划分为几类：
那什么是大型语言模型？
当我们谈论大型语言模型时，我们指的是一种能够以类似人类语言的方式“说话”的软件。这些模型非常惊人——它们能够获取上下文并生成不仅连贯而且感觉像是来自真实人类的回复。这些语言模型通过分析大量的文本数据并学习语言使用的模式来工作。它们利用这些模式生成的文本几乎无法与人类所说或写的内容区分开来。
如果您曾与虚拟助手进行聊天或与人工智能客户服务代理进行互动，您可能会在不知不觉中与大型语言模型互动过！这些模型有广泛的应用，从聊天机器人到语言翻译到内容创作等。一些最令人印象深刻的大型语言模型由 OpenAI 开发。
例如，它们的 GPT-3 模型拥有超过 1750 亿个参数，能够执行摘要生成、问答甚至创作等任务！如果您仍然不确定这样的模型有多好，我建议您自己尝试一下 Chat GPT。
第一个大型语言模型是什么？
正如我们前面提到的，当谈论大型语言模型时，我们基本上是在谈论擅长生成类似人类语言的软件。
真正引起人们关注的第一个模型是 OpenAI 于 2018 年开发的 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型。
众所周知，ChatGPT 基本上就是 GPT-3.5。GPT 模型之所以如此特殊，是因为它是首批使用 Transformer 架构的语言模型之一。
ChatGPT 和 GPT 都是基于 Transformer 架构的语言模型，
但它们在设计和应用上存在区别：GPT 模型旨在生成自然语言文本并处理各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、摘要等。它通常在单向生成的情况下使用，即根据给定的文本生成连贯的输出。
ChatGPT 则专注于对话和交互式对话。它经过特定的训练，以更好地处理多轮对话和上下文理解。ChatGPT 设计用于提供流畅、连贯和有趣的对话体验，以响应用户的输入并生成合适的回复。
这是一种能够很好地理解文本数据中的长距离依赖关系的神经网络类型，使得该模型能够生成高度连贯和上下文相关的语言输出。拥有 1.17 亿个参数的 GPT 模型对自然语言处理领域产生了重大影响，真正改变了游戏规则。
此后，我们见证了更大、更令人印象深刻的语言模型的发展，如 GPT-2、GPT-3 和 BERT。
这些模型能够生成比 GPT 模型更复杂、更类似人类的文本。
尽管 GPT 模型可能不再是最大或最好的模型，但它仍然是语言模型发展历程中的重要里程碑，并对自然语言处理领域产生了重大影响。
最后，做一个大模型和大语言模型之间的对比
普通人如何抓住AI大模型的风口？
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