AI巨头的行业垂直大模型实践：概述

AI天才研究院

于 2024-04-26 13:15:22 发布

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分类专栏： AI Agent 应用开发 MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 LLM大模型落地实战指南文章标签：计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA

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本文概述了人工智能的发展，特别是深度学习的兴起和大模型时代的到来。随着行业垂直大模型的需求增长，它们在特定领域的专业知识和数据中进行预训练和微调，以提供更专业的解决方案。文章讨论了预训练和微调的核心算法，如Transformer模型，并介绍了对比学习和知识注入等技术。此外，还提供了项目实践中的代码示例，展示了数据准备和模型构建的过程。

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AI巨头的行业垂直大模型实践：概述

1.背景介绍

1.1 人工智能的发展历程

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当代科技发展的重要领域,自20世纪50年代诞生以来,已经经历了几个重要的发展阶段。早期的人工智能系统主要基于规则和逻辑推理,如专家系统、决策支持系统等。随着计算能力和数据量的不断增长,机器学习(Machine Learning)技术开始兴起,使人工智能系统能够从大量数据中自动学习模式和规律。

1.2 深度学习的兴起

21世纪初,深度学习(Deep Learning)技术的出现,使得人工智能在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。深度神经网络能够自动从海量数据中学习特征表示,极大提高了人工智能系统的性能。随着算力和数据的持续增长,深度学习模型也变得越来越大型和复杂。

1.3 大模型时代的来临

近年来,AI模型的规模不断扩大,出现了所谓的"大模型"(Large Model)时代。大模型通过预训练技术在海量无标注数据上进行预训练,获得通用的知识表示能力,再通过在特定任务上的微调,快速转移到各种下游任务。大模型展现出了强大的泛化能力,在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了人类水平的性能表现。