大模型学习篇(一)：初识大模型

野性酷女 2024-05-05 22:11 76阅读 0赞

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**目录**

一、大模型的定义

二、大模型的基本原理与特点

三、大模型的分类

四、大模型的相关落地产品

五、总结

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### **一、大模型的定义** ###

**大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。大模型具有以下特点：**

1.  参数规模庞大：大模型的一个关键特征是其包含了大量的可学习参数，这些参数是在训练过程中根据输入数据自动调整的，以便模型更好地拟合训练数据；
2.  深度结构：大模型通常是深度神经网络，具有多个层次的结构；
3.  更强的泛化能力：大模型通常能够更好地泛化到未见过的数据，因为它们能够捕捉到更广泛、更丰富的数据模式；
4.  计算和存储资源要求高：由于大模型包含大量参数，因此它们对计算和存储资源的需求较高。训练和使用大模型可能需要强大的硬件和高效的算法。

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### 二、**大模型的基本原理与特点** ###

*  大模型的原理是基于深度学习，它利用大量的数据和计算资源来训练具有大量参数的神经网络模型；
 *  大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高等；
 *  现在市面上比较流行的大模型主要有AI生成语言（ChatGPT类产品）、AI生成图片（Midjourney类产品）和 国内众多的大模型应用。

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### 三、**大模型的分类** ###

*  语言大模型(NLP)：这类模型被设计用于生成自然语言文本。它们能够理解上下文，生成连贯的、自然的语言输出，相关例子：GPT 系列(基于 Transformer 的预训练语言模型，通过无监督学习大规模语料库，实现了强大的自然语言生成和理解 ) 和 BERT 系列(基于 Transformer 架构的预训练语言模型，通过双向上下文理解，大大提高了自然语言处理任务的性能 )；
 *  视觉大模型(CV)：主要有1.图像分类模型（这类模型用于对图像进行分类，即将图像分为预定义的类别）和 2.目标检测模型（这类模型能够在图像中识别和定位多个目标 ）；
 *  多模态大模型：主要有1.文本-图像联合模型（这类模型能够同时处理文本和图像信息，实现跨模态的联合学习）和 2.语音-文本模型（这类模型将语音信号转化为文本，具有多模态输入和输出）。

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### 四、大模型的相关落地产品 ###

目前通用的大模型，我主要列举了以下几种(比较推荐的还是GPT)：

1.  openAI的GPT-4；
2.  某度的文心一言；
3.  Tencent的混元大模型；
4.  科大讯飞的星火认知大模型；
5.  Meta的Llama2；
6.  商汤科技的SenseChat。

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### 五、总结 ###

**大模型和小模型的主要区别在于：**

1.  运行大模型需要更多的计算资源，包括GPU（图形处理单元）或者TPU（张量处理单元）等专业硬件，所以训练大模型通常依赖高性能的硬件；
2.  由于参数较多，训练大型模型通常需要更长的时间；
3.  所以大型模型会在更广泛的任务上表现得更好，因为它们有能力学习更多的复杂特征和模式。

**而小模型的使用场景主要是在：**

1.  **移动应用程序：** 小模型非常适合集成到移动应用程序中，以便在用户设备上进行本地推理。这有助于减少对网络的依赖，并提高响应速度；
2.  **边缘计算：** 在边缘计算环境中，资源可能有限，小模型的轻量级特性使其成为一个理想的选择，可以在边缘设备上进行实时推理；
3.  **物联网（IoT）设备：** 小模型更适用于嵌入式设备，如智能手机、物联网设备，因为这些设备通常具有有限的计算和内存资源；
4.  **在线服务的快速原型：** 在开发和测试阶段，小模型可以用作快速原型的工具，因为它们训练和推理的速度相对更快；
5.  **远程部署：** 在网络状况较差的地区或需要通过远程方式进行模型更新的情况下，小模型更易于传输和部署。

**-END-**

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##### ?AI大模型学习路线汇总? #####

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：**（全套教程文末领取哈）**  
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**第一阶段：** 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

**第二阶段：** 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

**第三阶段：** 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

**第四阶段：** 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

**第五阶段：** 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

**第六阶段：** 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

**第七阶段：** 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

#### ?大模型实战案例? ####

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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#### ?大模型视频和PDF合集? ####

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。  
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#### ?学会后的收获：? ####

**• 基于大模型全栈工程实现**（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

**• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：** 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，**实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，** 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

**• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：** 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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