万字长文，详细解读AI大模型技术原理

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。

本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。

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一、大模型的定义

大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。

这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。

大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。

大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。

大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

ChatGPT 对大模型的解释更为通俗易懂，也更体现出类似人类的归纳和思考能力：大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型，其巨大的数据和参数规模，实现了智能的涌现，展现出类似人类的智能 。

那么，大模型和小模型有什么区别？ 小模型通常指参数较少、层数较浅的模型，它们具有轻量级、高效率、易于部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的场景，例如移动端应用、嵌入式设备、物联网等。

而当模型的训练数据和参数不断扩大，直到达到一定的临界规模后，其表现出了一些未能预测的、更复杂的能力和特性，模型能够从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式，这种能力被称为“涌现能力”。

而具备涌现能力的机器学习模型就被认为是独立意义上的大模型，这也是其和小模型最大意义上的区别。 相比小模型，大模型通常参数较多、层数较深，具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理，适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。

二、大模型相关概念区分

大模型（Large Model,也称基础模型，即 Foundation Model），是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

超大模型：超大模型是大模型的一个子集，它们的参数量远超过大模型。

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。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT 和 ChatGPT 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：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。

三、大语言模型的发展

大模型相较于传统特定领域训练出来的语言模型，有更广泛的应用场景。

3.1 Transformer模型的提出

在Transformer提出之前，自然语言处理领域的主流模型是循环神经网络RNN，使用递归和卷积神经网络进行语言序列转换。

2017年，谷歌大脑团队在人工智能领域的顶会NeurIPS发表了一篇名为“Attention is all you need”的论文，首次提出了一种新的简单网络架构，即 Transformer，它完全基于注意力机制(attention)，完全摒弃了循环递归和卷积。

递归模型通常沿输入和输出序列的符号位置进行计算，来预测后面的值。

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