spark_dev的博客

传统机器学习是“针对具体问题的精准工具”——像一把专门用来切菜的刀，高效但用途单一；大模型是“具备多种能力的通用平台”——像一个多功能工具箱，虽然单个工具的精度可能不如专用工具，但能应对砍、锯、拧等多种场景，且能快速适配新需求。二者并非“替代关系”：在需要高精度、低成本、边缘部署的中小规模任务中，传统机器学习仍是最优选择；而在需要通用能力、跨任务适配、复杂场景处理的需求中，大模型才体现出不可替代的价值。

自回归模型与传统机器学习模型在建模目标、数据处理和能力边界上存在根本差异。自回归模型（如GPT）专注于序列生成，依赖无标注海量数据，通过自监督学习捕捉时序依赖，具备通用生成和跨任务泛化能力，输出开放域动态序列。传统模型（如逻辑回归、CNN）则针对特定任务，需结构化标注数据，缺乏时序感知和生成能力，输出封闭域固定结果。自回归模型代表从“被动预测”到“主动生成”的范式跃迁，核心是创造内容而非简单任务拟合。

自回归模型是基于历史信息逐元素生成序列的模型，核心特点是时序依赖和串行生成。GPT是典型的自回归模型，采用Transformer解码器架构，通过掩码自注意力机制确保生成每个token时仅依赖前面内容。与非自回归模型相比，GPT生成更连贯但速度较慢。这种设计使GPT能生成逻辑清晰的长文本，成为优秀对话和创作模型的基础。

GPT系列从1到5的发展历程展现了AI技术的快速突破。2018年的GPT-1验证了Transformer架构的可行性；2019年GPT-2通过15亿参数实现零样本学习；2020年GPT-3以1750亿参数实现上下文学习；2022年GPT-3.5引入强化学习优化对话体验；2023年GPT-4支持多模态输入和复杂推理；2025年即将发布的GPT-5将实现自主进化，能独立完成复杂任务。每一代都在参数量、训练数据和核心能力上实现突破，推动AI从基础模型向通用智能发展。

RNN/CNN是针对特定数据类型（序列/空间）的专用工具，解决“单一模态、单一任务”问题；大模型是面向通用任务的基础系统，通过“海量数据+强大架构”实现跨模态、跨任务的泛化能力，本质是从“专用模型”到“通用智能”的范式跃迁。