AI大模型是什么
AI大模型是指具有巨大參數量的深度學習模型，通常**包含數十億甚至數萬億個參數。**這些模型可以通過學習大量的數據來提高預測能力，從而在自然語言處理、計算機視覺、自主駕駛等領域取得重要突破。
AI大模型的定義具體可以根據參數規模來分類。根據OpenAI的分類方法，可以將AI模型分為以下幾類：
小型模型： ≤ 1百萬個參數
中型模型： 1百萬 – 1億個參數
大型模型： 1億 – 10億個參數
極大型模型： ≥ 10億個參數
其中大型模型和極大型模型可以被視為AI大模型。總的來說，“大模型”應該是基于具有超級大規模的、甚至可以稱之為“超參數”的模型，需要大量的計算資源、更強的計算能力以及更優秀的算法優化方法進行訓練和優化。
AI大模型發展歷程
2022年11月30日由總部位于舊金山的OpenAI推出ChatGPT3.5。
2023年2月， Google推出類似于ChatGPT的對話人工智能服務Bard， 基于其開發的對話編程語言模型(LaMDA)。但有很多限制，文字處理僅支持美式英語。
2023年3月12日，OpenAI發布多模態模型GPT-4，并計劃推出圖像輸入功能。
2023年2月， 百度也于確認類ChatGPT聊天機器人項目名字確定為"文心一言"， 英文名ERNIE Bot。
2023年2月， 復旦大學自然語言處理實驗室邱錫鵬教授團隊推出對話式大型語言模型MOSS。
2023年3月14日，由清華技術成果轉化的公司智譜AI基于GLM-130B千億基座模型的ChatGLM開啟邀請制內測，同時開源了中英雙語對話模型ChatGLM-6B，支持在單張消費級顯卡上進行推理使用。
2023年4月7日，阿里云研發語言模型“通義千問”開始邀請用戶測試體驗。現階段該模型主要定向邀請企業用戶進行體驗測試，獲得邀請碼用戶可通過官網參與體驗
2023年5月6日，科大訊飛發布認知大模型“星火”。科大訊飛董事長劉慶峰表示，當前訊飛星火認知大模型已經在文本生成、知識問答、數學能力三大能力上已超ChatGPT，10月底將整體趕超ChatGPT。
2023年3月，由前OpenAI員工共同創立的初創公司Anthropic推出了大型語言模型Claude。它可以被指示執行一系列任務，包括搜索文檔，總結，寫作和編碼，以及回答有關特定主題的問題。
2023年3月， 華為宣布即將推出盤古大模型。
【一一AGI大模型學習 所有資源獲取處一一】
①人工智能/大模型學習路線
②AI產品經理入門指南
③大模型方向必讀書籍PDF版
④超詳細海量大模型實戰項目
⑤LLM大模型系統學習教程
⑥640套-AI大模型報告合集
⑦從0-1入門大模型教程視頻
⑧AGI大模型技術公開課名額
AI大模型的底層原理
AI大模型(如深度學習模型)的原理是基于神經網絡和大量數據的訓練。這些模型通過模擬人腦的神經元結構，對輸入數據進行多層抽象和處理，從而實現對復雜任務的學習和預測。
AI大模型的訓練主要分為：數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估四個步驟，更加詳細的介紹如下所示:
1、數據預處理： 首先，需要對原始數據進行清洗、整理和標注，以便為模型提供合適的輸入。這一階段可能包括去除噪聲、填充缺失值、歸一化等操作。
2、構建神經網絡： 接下來，根據任務需求，設計并搭建一個神經網絡。神經網絡通常由多個層次組成，每個層次包含若干個神經元。神經元之間通過權重連接，用于表示輸入數據與輸出數據之間的關系。
3、前向傳播： 將經過預處理的數據輸入到神經網絡中，按照權重計算得出各層神經元的輸出。這個過程稱為前向傳播。
4、激活函數： 在神經網絡的每一層之后，通常會使用激活函數(如ReLU、Sigmoid或Tanh等)對輸出進行非線性變換，以增加模型的表達能力。
5、損失函數： 為了衡量模型預測結果與真實目標之間的差距，需要定義一個損失函數。損失函數會計算預測誤差，并將其作為優化目標。常見的損失函數有均方誤差(MSE)、交叉熵損失(Cross-Entropy Loss)等。
6、優化算法： 根據損失函數，選擇合適的優化算法(如梯度下降、隨機梯度下降、Adam等)來更新神經網絡中的權重和偏置，以減小損失函數的值。這個過程稱為反向傳播。
7、訓練與驗證： 重復執行上述步驟，直到模型在訓練集上達到滿意的性能。為了防止過擬合，還需要在驗證集上評估模型的泛化能力。如果發現模型在驗證集上的表現不佳，可以調整網絡結構、超參數或訓練策略等。
8、部署與使用： 當模型在訓練集和驗證集上表現良好時，可以將數據模型進行部署和使用。
AI大模型解決的問題
1、自然語言處理： AI大模型，例如 GPT-3 和 BERT，大幅提升了自然語言處理任務的性能，如翻譯、問答、分詞、文本生成等領域。AI大模型通過學習海量的語料庫和上下文，讓計算機更加準確地理解和處理自然語言。
2、計算機視覺： AI大模型，例如 ResNet 和 EfficientNet，推動了計算機視覺任務的發展，包括目標檢測、圖像分類、語義分割等領域。AI大模型通過學習大量的圖像數據和構建更深更復雜的神經網絡，使計算機能夠對圖像進行更加準確的識別和分析。
3、人臉識別： 大模型，例如Facenet和 DeepFace，提高了人臉識別的準確性和魯棒性，大幅度提升了人臉識別技術在安防、金融、醫療等領域的應用。
4、聲音識別： AI大模型，例如Wav2Vec和Transformer，使語音識別技術取得了更高的準確性，大幅提高了語音識別技術在交互式應用和智能家居領域的應用。
大模型的優點和不足
優點:
1、更準確： AI大模型有更多的參數，能夠處理更復雜的信息和更深入的上下文，提高了精度和準確性。
2、更智能： AI大模型能夠模擬人類的思維和學習模式，通過大量的訓練數據，從而提高人工智能的智能性。
3、更具通用性：AI大模型能夠自適應不同的工作和環境，可以適應各種不同的自然語言、視覺和聲音數據。
4、更加高效： AI大模型通過并行計算和分布式訓練，大大提高了計算效率，能夠在短時間內處理大量的數據。
不足:
1、計算資源問題： AI大模型需要更多的計算資源，如多臺GPU和分布式計算等，高昂的成本阻礙了普及和應用。
2、數據集問題： AI大模型需要大量的標注數據，以便訓練和優化模型。但實際場景中的數據通常是不完整、不一致和缺乏標注的。
3、可解釋性問題： AI大模型對于預測結果的解釋通常比較困難，難以解釋其判斷的依據和原因， 使得大模型的使用和應用存在風險和誤判的情況。
4、環境依賴： AI大模型對于使用語言、環境等存在更高的依賴性，需要針對特定場景進行定制和使用。
5、OpenAI承認ChatGPT"有時會寫出看似合理但不正確或荒謬的答案"，這在大型語言模型中很常見，稱作人工智能幻覺。其獎勵模型圍繞人類監督而設計，可能導致過度優化，從而影響性能，即古德哈特定律。
影響
AI大模型具有極高的性能和準確性，將在很多方面帶來積極的影響，例如在自然語言處理、計算機視覺、醫療診斷、交通控制等領域。但與此同時，AI大模型也可能會帶來以下一些社會影響：
1、經濟影響： AI大模型可能帶來巨額投資，需要高昂的計算資源和優秀的人才團隊。這可能會進一步加劇數字鴻溝，導致巨型科技公司的壟斷，和對于小型企業和開發者的不利影響。同時AI大模型可以通過自動化和智能化的方式提高生產效率，減少人力成本; AI大模型可以幫助人們更好地理解復雜的問題，發現新的解決方案和商業模式;
2、就業影響： AI大模型在某些領域可以實現人機合作或自動化，減少人力資源的需求。這可能會對現有的行業和工作造成影響，需要更新技能或轉移職業方向。AI大模型可能會改變社會結構，導致某些職業的消失或新興職業的出現。
3、隱私保護： 用于訓練大模型的數據往往包含大量的個人隱私數據，如醫療數據、銀行賬戶等，保護這些數據的安全和隱私變得尤為重要。因此需要適當的數據隱私和安全保護機制。
4、偏差問題： AI大模型的決策過程往往非常復雜，使得其決策過程難以解釋，容易產生預測偏差。這可能導致偏見和歧視，需要制定合適的規范和標準來規范AI的開發和應用。
5、引發倫理問題： AI大模型可能會對人類的價值觀和道德觀產生影響，引發一些倫理問題。例如，在自動駕駛汽車上出現道德困境時(如是否應該讓一名行人通過), AI大模型可能會給出不同的答案，這可能會引起爭議。
個人觀點
AI大模型百花齊放百家爭鳴的時代已經是現實了，不管你愿不愿意承認，AI時代已經到來了。與其在AI搶占就業機會的危機中患得患失，不如快點接受這個新技術，將AI引入自己的工作中，通過AI來提升自己的生產力和創造力。打不過就加入，不丟人。順應時代還有一線生機，頑固不化故步自封只能被時代的洪流碾碎。
人工智能大模型越來越火了，離全民大模型的時代不遠了，大模型應用場景非常多，不管是做主業還是副業或者別的都行，技多不壓身，我這里有一份全套的大模型學習資料，希望給那些想學習大模型的小伙伴們一點幫助！
如何學習大模型
現在社會上大模型越來越普及了，已經有很多人都想往這里面扎，但是卻找不到適合的方法去學習。
作為一名資深碼農，初入大模型時也吃了很多虧，踩了無數坑。現在我想把我的經驗和知識分享給你們，幫助你們學習AI大模型，能夠解決你們學習中的困難。
我已將重要的AI大模型資料包括市面上AI大模型各大白皮書、AGI大模型系統學習路線、AI大模型視頻教程、實戰學習，等錄播視頻免費分享出來，需要的小伙伴可以掃取。
一、AGI大模型系統學習路線
很多人學習大模型的時候沒有方向，東學一點西學一點，像只無頭蒼蠅亂撞，我下面分享的這個學習路線希望能夠幫助到你們學習AI大模型。
二、AI大模型視頻教程
三、AI大模型各大學習書籍
四、AI大模型各大場景實戰案例
五、結束語
學習AI大模型是當前科技發展的趨勢，它不僅能夠為我們提供更多的機會和挑戰，還能夠讓我們更好地理解和應用人工智能技術。通過學習AI大模型，我們可以深入了解深度學習、神經網絡等核心概念，并將其應用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。同時，掌握AI大模型還能夠為我們的職業發展增添競爭力，成為未來技術領域的領導者。
再者，學習AI大模型也能為我們自己創造更多的價值，提供更多的崗位以及副業創收，讓自己的生活更上一層樓。
因此，學習AI大模型是一項有前景且值得投入的時間和精力的重要選擇。
