一文看懂大模型

对于一个新事物，体系性的学习是理解和掌握它的必要途径，也是最便捷的方式。如果只是试图从公众号庞杂的文章中了解，无异于管中窥豹。

大模型是什么？

首先，大模型这个词是建立在神经网络模型上的。

神经网络是一种基于生物学神经系统结构和功能的计算模型，旨在模仿人脑的学习和决策过程。该模型由多个神经元组成，这些神经元通过权重连接形成层次结构，通常分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层产生最终的输出，而隐藏层在这两者之间进行中间处理。关注“金科应用研院”，回复【优快云】领取风控资料！

神经网络通过学习调整连接权重，从而能够识别模式、进行分类、回归等任务。训练神经网络通常包括提供输入数据和相应的期望输出，然后通过反向传播算法来调整权重，使得网络的输出逼近期望的输出。这个过程反复进行，直到网络能够准确地进行任务。

不妨把神经网络想象成一个初生的婴儿，每当婴儿看到一个新东西，比如苹果，我们就告诉他：“这是一个苹果。”这就相当于在神经网络中调整连接的权重，让大脑建立起“苹果”的概念。这个过程就是在训练神经网络，随着时间的推移，婴儿逐渐长大，它就能够分清不同的事物，并依靠计算机强大的计算能力完成许多更复杂的任务。

广义上来说，给它什么样的训练数据，就能通过神经网络建立什么样的映射关系。例如：

动物的图片——动物的类别

中文——对应的英文翻译

语音——对应的文字内容

视频——视频中的事件描述

机器人的视觉反馈——机器人下一步的动作

但是这其实并不容易，映射关系建立的好与坏通常受到以下几种条件的影响：

模型架构

训练数据的数量

训练数据的质量

学习算法

计算硬件算力

其中一个优秀的模型框架是一件很重要的事情。在不断的尝试中，人们得出了一个结论——好的基础模型的大量堆叠往往能出现意想不到的效果。于是大模型产生了。

大模型的模型参数量达到了亿的级别，近期的研究成果基本在百亿到千亿的范围。当然这不会是终点，大模型的神经元数量和相关参数量必定会