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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 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#xff1a;
参数规模庞大#xff1a;大模型的一个关键特征是其包含了…
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 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
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。 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。 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。 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)
openAI的GPT-4某度的文心一言Tencent的混元大模型科大讯飞的星火认知大模型Meta的Llama2商汤科技的SenseChat。 五、总结 大模型和小模型的主要区别在于
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由于参数较多训练大型模型通常需要更长的时间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 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 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 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 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 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。
