Meta, Google & NVIDIA的里程碑研究：大语言模型何时停止记忆并开始泛化

最新推荐文章于 2025-06-26 22:15:13 发布
最新推荐文章于 2025-06-26 22:15:13 发布
阅读量877 收藏 20
点赞数 19
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大模型（LLM） 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理 LLM LLM泛化
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/llm_way/article/details/148716916

在人工智能的快速发展进程中，大型语言模型（LLMs）已然成为备受瞩目的焦点。以ChatGPT、Claude、Gemini等为代表的大语言模型，借助数千亿参数，通过对海量文本、图片、音频和视频数据开展自监督训练，逐步掌握了语言、知识以及世界的各类规律。然而，一个长期以来困扰研究者与大众的核心问题始终悬而未决：在LLMs的训练数据里，究竟有多少被用于构建概念的泛化表示，又有多少是被逐字记忆的？

近期，一项由Meta、Google DeepMind、康奈尔大学和NVIDIA的研究人员共同完成的新研究，为这一问题带来了突破性的见解。该研究发现，GPT风格的模型存在固定的记忆容量，大约为每个参数3.6比特。这一发现犹如一颗投入平静湖面的石子，在人工智能领域激起层层涟漪，它不仅极大地刷新了我们对AI大模型本质的认知，更为AI大模型版权是否合规、隐私保护等现实问题提供了关键的科学依据。

一、记忆与泛化：难以界定的模糊地带

长久以来，在评估模型的学习能力时，记忆与泛化之间的界限始终模糊不清。传统观点认为，记忆是模型对训练数据中特定实例的精确存储，而泛化则是模型将从训练数据中学习到的模式应用于新数据的能力。然而，在实际的模型训练与应用过程中，二者的区分并非如此简单明了。

对于模型所输出的结果，我们往往难以判断它究竟是基于对训练数据的记忆，还是真正理解了数据背后的潜在模式并实现了泛化。例如，当模型正确回答了一个问题时&

最低0.47元/天 解锁文章
AI Maas人工智能大模型即服务时代：大模型即服务的未来发展系列
AI天才研究院
11-04 1192
随着人工智能技术的不断发展，尤其是自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的突破性进展，人工智能大模型即服务(AI Maas)正在成为行业的热点和未来发展趋势。AI Maas是指通过云计算、大数据等技术手段，将预训练好的海量人工智能大模型以服务化的方式提供给企业和个人用户使用，用户无需关注底层技术实现，只需要通过API接口就可以方便快捷地使用人工智能的能力，极大降低了人工智能应用开发的门槛和成本。
【人工智能】大模型的涌现能力：概念、原理、本质和未来发展趋势
AI天才研究院
07-31 572
2023 年3 月的时候，由图灵奖得主Yoshua Bengio、特斯拉CEO马斯克、纽约大学名誉教授Gary Marcus、UC伯克利教授Stuart Russell等1000多人，在一封叫停GPT-4后续AI大模型的公开信上签名。这封公开信指出，最近人工智能陷入了一场失控的竞赛，模型的创造者们没有办法理解、预测或可靠地控制自己创造的大模型，人类社会对其可能造成的影响也没有做好准备。因此，公开信呼吁，所有AI实验室应立即暂停训练比GPT-4更强大的AI模型，为期至少6个月。
详解世界模型：AI下一个重大拐点？Google、NVIDIA、Meta如何布局
2401_85390073的博客
05-15 760
“世界模型”被视为实现强人工智能的关键路径，它使AI能够像人类一样通过抽象理解进行决策，而不仅仅依赖数据记忆。这一概念源于人类大脑的“心理模型”，通过模拟环境来预测和规划行动，从而节省资源并提高效率。世界模型通常包括状态表征、动态模型和奖励模型三部分，能够预测未来状态并支持复杂决策。自1990年Richard S. Sutton提出Dyna算法以来，世界模型在深度学习和强化学习的融合下取得了显著进展，如2018年David Ha和Jürgen Schmidhuber的“World Models”论文，以及后
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-05 6764
​ LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型/闭源API+六类语料库+三种框架库) LLMs：大型语言模型发展综述—序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型/闭源API
VLA视觉语言动作大模型的简单介绍
qq_54556560的博客
05-23 766
VLA（Vision-Language-Action）模型是人工智能多模态领域的自然演进成果，旨在通过整合视觉感知、语言理解和动作生成能力，赋予机器更接近人类的交互与决策能力。其发展受到多模态学习、强化学习与机器人控制以及大模型泛化能力的推动。VLA模型的技术架构包括多模态融合编码器、动作解码器和记忆与规划模块，具有跨模态泛化、少样本适应和因果推理能力等优势。应用领域涵盖服务机器人、工业自动化、自动驾驶、医疗辅助和教育娱乐等。
AIGC元年大模型发展现状手册
孙佰贵的专栏
03-18 6510
AIGC大模型在人工智能领域取得了重大突破，涵盖了LLM大模型、多模态大模型、图像生成大模型以及视频生成大模型等四种类型。这些模型不仅拓宽了人工智能的应用范围，也提升了其处理复杂任务的能力。a.) LLM大模型通过深度学习和自然语言处理技术，实现了对文本的高效理解和生成；b.) 多模态大模型则能够整合文本、图像、声音等多种信息，实现跨模态的交互和理解；c.) 图像/视频生成大模型则进一步将AI技术应用于视觉内容创作，为用户提供了全新的创作以及内容消费体验。本文将做相关技术内容展开讨论与纪要。
A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第一部分
Awangjingaaa的博客
03-15 1986
大型语言模型（LLMs）的进步构成了自然语言处理（NLP）中的一个关键章节，而后训练方法作为其从通用预训练架构到特定任务自适应系统的演进中的重要催化剂。本节概述了后训练语言模型（PoLMs）的历史轨迹，追溯了它们从BERT [2] 和GPT [1] 等基础预训练里程碑发展到当代如o1 [41] 和DeepSeek-R1 [28] 等先进后训练范式的历程。图3所示的这一进程反映了从建立广泛的语言能力到增强任务特定适应性、伦理对齐、推理复杂性以及多模态集成的转变，标志着LLM能力的一次变革之旅。
您知道有哪些主流的大模型LLM开源项目吗？
qianggezhishen的专栏
08-13 1167
开源大模型LLM（Large Language Models）指的是由社区或组织公开源代码的大规模语言模型，它们在人工智能领域具有革命性的影响。这些模型因其开放性和可访问性，促进了技术的快速迭代和创新应用的广泛传播。技术共享：允许全球开发者和研究人员访问和利用这些模型，加速技术发展。教育价值：为学生和新入行者提供了学习和实验的平台。创新驱动：激发了基于这些模型的新应用和服务的创造。社区协作：通过社区的力量，共同解决技术难题，推动模型优化。
国内外主流大模型语言技术大比拼
06-02 2853
国内外主流大模型语言技术大比拼
大模型初见与简单实践
陈海龙的格物之路
07-19 1338
认识大模型，然后做些实践。
AIGC从入门到实战：AI 2.0 向多领域全场景应用迈进
AI天才研究院
05-28 1107
人工智能(Artificial Intelligence, AI) 的概念最早可以追溯到上世纪50年代，图灵在1950年发表的论文《计算机器与智能》中提出了著名的“图灵测试”，被认为是人工智能的开山之作。此后，人工智能经历了几十年的发展，经历了符号主义、连接主义、专家系统等阶段，但始终未能突破理论和应用的瓶颈。20世纪80年代末，机器学习开始兴起，并在90年代取得了突破性进展，例如支持向量机(SVM)和决策树等算法的提出。
什么是车检器
qq_15821487的博客
06-23 469
通常指代所有用于检测车辆存在、位置、速度、流量等交通信息的设备。在高速公路或城市道路上，各种基于不同技术原理的车辆检测设备（如环形线圈、微波雷达、视频检测器等）都可以被称为“车检器”，因为它们的核心功能都是采集交通数据并服务于交通管理。”，其分类依据技术原理（如电磁感应、雷达、视频等），而非安装位置或具体形态。因此，无论设备部署在高速公路还是城市道路，只要其功能符合“车辆检测”，均可称为车检器。根据知识库中的描述（如[1][2][8]），车检器的标准定义是“
Few-Shot革命：PhotoDoodle艺术图像编辑实战——零样本门槛玩转3D/流体/手绘特效
ttsta的博客
06-23 1451
PhotoDoodle 通过 LoRA 轻量化模块技术，实现一键生成多样化前沿艺术效果：包括 3D 立体注入、流体色块生成、手绘线稿提取、材质纹理转换（金属/水等）、艺术风格化渲染（油画/漫画等）及光影氛围重塑（赛博朋克/梦幻感）。它能够仅从少量（甚至是个位数）精心配对的示例图像（即一张原始图片和对应的经过特定艺术处理后的图片）中，高效地“学习”到这种艺术编辑转换的本质规律。它并非一个传统的通用图像处理工具，而是旨在解决一个关键挑战：如何利用极少的“教学”示例，让AI学会并应用复杂的艺术编辑效果。
正面吊箱号识别系统：未来港口智能化发展的核心驱动力
FuWeiZhiNeng的博客
06-23 407
港口智能化转型加速，高清集装箱号码识别系统成为核心驱动力。该系统采用AI+OCR技术，在复杂环境下实现99%识别率，20毫秒快速响应，并支持ISO代码自动校验。通过对接TOS系统，实现从单点识别到全流程协同管理，赋能自动化作业、精细化管理及一体化安防。随着5G和物联网发展，该系统将结合数字孪生等技术，推动港口从机械化向智能化跨越，成为全球物流升级的关键引擎。
seq-len
qq_51934529的博客
06-22 590
符合模型按时间步迭代计算的逻辑。便于利用GPU进行并行计算。与学术文献中的数学表示一致。简化了序列长度的处理和掩码操作。不过，现代框架通常都提供了灵活的选项，允许用户通过参数（如）来选择适合自己的格式，以满足不同的使用场景和个人偏好。
深度学习在智能城市中的创新应用与未来趋势
qq_74383080的博客
06-25 313
在当今数字化时代，智能城市的发展正以前所未有的速度推进，而深度学习技术作为人工智能的核心力量，正在为智能城市的建设带来新的突破和创新。从交通管理到能源优化，从公共安全到环境监测，深度学习的应用正在逐步提升城市的智能化水平和居民的生活质量。本文将探讨深度学习在智能城市中的创新应用，并展望其未来的发展趋势。
快速傅里叶变换(FFT)是什么？
最新发布
guigenyi的专栏
06-26 551
快速傅里叶变换（FFT）是高效计算离散傅里叶变换（DFT）的算法，将复杂度从O(N²)降至O(N logN)。通过分治策略和对称性优化，FFT使数字信号频域分析变得实用，广泛应用于信号处理（频谱分析、滤波）、图像处理（压缩、滤波）、音频处理及科学计算等领域。其核心价值在于将原本计算量巨大的DFT转化为高效运算，为现代数字技术（如通信、多媒体）奠定了基础，成为数字信号处理最重要的算法之一。
langchain从入门到精通（十六）——Embedding文本嵌入模型介绍与使用
swpucwf的博客
06-24 720
要想使用向量数据库的相似性搜索，存储的数据必须是向量，那么如何将高维度的文字、图片、视频等非结构化数据转换成向量呢？Embedding 模型是一种在机器学习和自然语言处理中广泛应用的技术，它旨在将高纬度的数据（如文字、图片、视频）映射到低纬度的空间。Embedding 向量是一个 N 维的实值向量，它将输入的数据表示成一个连续的数值空间中的点。这种嵌入可以是一个词、一个类别特征（如商品、电影、物品等）或时间序列特征等。
从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类
Chef_Chen的博客
06-26 163
线性分类器这种识别图片的方法，有点类似于模版匹配，即模型对该类别图片的理解来源于一个模版，如果给出的是货车的图片，模型会尝试求可能得模型的轮廓并得出一个每个类别变体的平均值来作为答案，但这也会导致该类的行向量去判断的准确率降低。与之前用KNN算法进行图片分类不同的是，在这个模型的例子中，不需要将训练的数据集与测试集去一一比对找最相似的类别，相反我们只需要在测试时，有输入图片得到的参数和权重就可以知道图片所属的类型了，这也意味着这个模型可以适配在很多设备上，包括电脑甚至手机。
语义分割国内外研究现状
02-23
<think>嗯，用户让我介绍一下语义分割的国内外研究现状，我需要先理清楚这个领域的基本概念和发展脉络。语义分割是计算机视觉中的一个重要任务，目标是为图像中的每个像素分配类别标签，这在自动驾驶、医学影像分析等领域有广泛应用。首先，我应该回顾一下传统方法，比如基于图模型和随机场的方法，比如CRF，这些方法在深度学习兴起之前比较流行。 然后，深度学习的出现带来了转折点，特别是全卷积网络（FCN）的提出，这是语义分割的一个里程碑。接着是U-Net在医学图像上的成功应用，还有DeepLab系列通过空洞卷积和ASPP模块提升了性能。PSPNet的空间金字塔池化也是重要进展，这些都属于国内外的经典工作。 接下来，需要考虑近年来的发展趋势，比如Transformer架构的应用，如SETR和Segmenter，这些模型利用自注意力机制捕捉长距离依赖。另外，实时分割模型如BiSeNet和Fast-SCNN，满足实际应用中对速度的需求。弱监督和半监督学习也是一个方向，减少对标注数据的依赖。3D分割在医学和自动驾驶中的应用，比如V-Net和PointNet系列。 国内的研究情况，清华、北大、港中文等高校和企业如商汤、旷视都有贡献。例如，HRNet保持高分辨率特征，STDCNet优化实时性能，还有中文开放数据集如Cityscapes中文版的支持。 挑战部分，高分辨率图像的效率问题，小样本和弱监督学习，模型轻量化，以及领域适应和泛化能力。这些都是当前需要解决的问题。 用户可能是计算机视觉领域的学生或研究者，希望了解最新的研究动态，或者寻找研究方向。他们可能需要详细的国内外对比，突出国内成果，也可能对实际应用更感兴趣。需要确保内容结构清晰，涵盖经典方法和最新进展，同时指出挑战和未来方向。要避免过于技术化，保持易懂，同时提供足够的深度，方便进一步查阅文献。</think>语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在为图像中的每个像素分配语义类别标签（如“人”“车”“天空”等），广泛应用于自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等领域。以下是国内外研究现状的概述： --- ### **一、经典方法与深度学习革命** #### 1. **传统方法**（2015年之前） - 基于**图模型**（Graph-Cut、CRF）和**手工特征**（如SIFT、HOG）的方法占主导，但泛化能力有限，依赖复杂的后处理。 #### 2. **深度学习驱动的突破** - **FCN（全卷积网络，2015）**：首个端到端的语义分割模型，用卷积层替代全连接层，支持任意尺寸输入。 - **U-Net（2015）**：医学影像分割标杆，通过跳跃连接融合浅层细节与高层语义。 - **DeepLab系列**（2015起）：引入**空洞卷积（Dilated Conv）**扩大感受野，结合**CRF后处理**优化边界，后续版本（如v3+）加入**ASPP模块**增强多尺度特征。 - **PSPNet（2017）**：提出**金字塔池化模块**（Pyramid Pooling Module），聚合多尺度上下文信息。 --- ### **二、国内外研究热点（近5年）** #### 1. **Transformer架构的崛起** - **ViT与SETR（2020-2021）**：Vision Transformer被引入分割任务（如SETR），利用自注意力机制捕捉长距离依赖。 - **MaskFormer（2021）**：将分割任务转化为掩膜分类问题，统一实例分割与语义分割框架。 - **国内成果**：如清华、商汤等团队提出的**SegNeXt**、**DPT**等模型，优化了计算效率与多尺度特征融合。 #### 2. **实时高效分割** - **轻量化设计**：如**BiSeNet**（双边分割网络）通过双分支结构平衡速度与精度，**Fast-SCNN**针对移动端优化。 - **知识蒸馏**：国内企业（如旷视、商汤）推动轻量模型训练，通过教师-学生网络提升小模型性能。 #### 3. **弱监督与半监督学习** - 减少对全标注数据的依赖，例如： - 使用**涂鸦标注**（Scribble）或**图像级标签**生成伪掩膜。 - **自监督预训练**（如MAE、DINO）提升模型初始化效果。 #### 4. **3D与点云分割** - **医学影像**：3D U-Net、V-Net处理CT/MRI体数据。 - **自动驾驶**：PointNet++、KPConv等处理LiDAR点云分割。 --- ### **三、国内外研究团队与数据集** #### 1. **国际知名团队** - 高校：MIT、斯坦福、牛津等。 - 企业：Google（DeepLab系列）、Meta（DETR系列）、NVIDIA（实时分割模型）。 #### 2. **国内代表性工作** - 高校：清华大学（HRNet）、北京大学（MaskFormer改进）、港中文（MMSegmentation框架）。 - 企业：商汤科技（分割模型部署优化）、旷视（实时分割模型）、华为（自动驾驶场景应用）。 - 数据集：**Cityscapes中文版**、**Pascal VOC中文标注**等本土化数据支持。 #### 3. **主流公开数据集** - 通用领域：Cityscapes、ADE20K、PASCAL VOC、COCO。 - 医学领域：BraTS（脑肿瘤）、LiTS（肝脏肿瘤）。 - 遥感领域：ISPRS Vaihingen、LoveDA。 --- ### **四、挑战与未来方向** 1. **效率与精度的平衡**：高分辨率图像（如4K）的实时分割仍需优化。 2. **小样本与弱监督**：降低对标注数据的依赖。 3. **跨域泛化**：解决医疗、自动驾驶中的领域差异问题（如不同医院的CT设备差异）。 4. **多模态融合**：结合文本、LiDAR、RGB等多源信息提升鲁棒性。 5. **可解释性**：医学等领域需模型决策过程透明化。 --- ### **五、学习资源推荐** - **框架**：MMSegmentation（OpenMMLab）、HuggingFace Transformers。 - **论文**：CVPR/ICCV/ECCV最新会议论文，重点关注Google Research、FAIR（Meta）、商汤科技等团队成果。 - **课程**：李飞飞CS231n（Stanford）、国内B站公开课（如霹雳吧啦Wz的语义分割教程）。 如需更具体的模型细节或某方向深入分析，可进一步探讨！
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

大模型之路

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值