林子雨人工智能通識教程廈門大學大模型：人工智能的前沿第4章大模型概述大模型的成本01020304050607大模型的應用領域大模型產品0809大模型對人們工作和生活的影響大模型的基本原理大模型的特點大模型的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展大模型實戰(zhàn)案例1011大模型的分類大模型訓練的硬件設施目錄01Par

t

one大

模

型

概

述4.1.1

大模型的概念大模型（英文為“FoundationModel”）是指具有龐大的參數規(guī)模和復雜程度的機器學習模型，這些模型可以在訓練過程中處理大規(guī)模的數據集，并且能夠提供更高的預測能力和準確性。大模型通常需要大量的計算資源和更長的訓練時間大模型可以被分為多種類型，其中一類就是大語言模型（LLM，LargeLanguageModel），另一類則是圖像、語音和推薦等領域的大模型。大語言模型主要用于處理自然語言處理任務，例如文本分類、情感分析、機器翻譯等，而大模型在圖像領域可以用于圖像分類、目標檢測等任務，在語音領域可以用于語音識別、語音合成等任務，在推薦領域則可以用于個性化推薦、廣告推薦等任務4.1.1

大模型的概念在深度學習領域，大模型通常是具有數百萬到數十億甚至上萬億參數的神經網絡模型比如，2020年，OpenAI公司推出了GPT-3，模型參數規(guī)模達到了1750億，2023年3月發(fā)布的GPT-4的參數規(guī)模是GPT-3的10倍以上，達到1.8萬億，2021年11月阿里推出的M6

模型的參數量達

10萬億這些模型需要大量的計算資源和存儲空間來訓練和存儲，并且往往需要進行分布式計算和特殊的硬件加速技術。簡單來講，大模型就是用大數據模型和算法進行訓練的模型，它能夠捕捉到大規(guī)模數據中的復雜模式和規(guī)律，從而預測出更加準確的結果大模型的“大”的特點體現在：參數數量龐大訓練數據量大計算資源需求高......很多先進的模型由于擁有很“大”的特點，使得模型參數越來越多，泛化性能越來越好，在各種專門的領域輸出結果也越來越準確4.1.1

大模型的概念大模型的設計和訓練旨在提供更強大、更準確的模型性能，以應對更復雜、更龐大的數據集或任務。大模型通常能夠學習到更細微的模式和規(guī)律，具有更強的泛化能力和表達能力語言生成能力學習能力強上下文理解能力大模型可以生成更自然、更流利的語言，減少了生成輸出時呈現的錯誤或令人困惑的問題大模型可以從大量的數據中學習，并利用學到的知識和模式來提供更精準的答案和預測。這使得它們在解決復雜問題和應對新的場景時表現更加出色可遷移性高大模型具有更強的上下文理解能力，能夠理解更復雜的語意和語境。這使得它們能夠產生更準確、更連貫的回答學習到的知識和能力可以在不同的任務和領域中遷移和應用。這意味著一次訓練就可以將模型應用于多種任務，無需重新訓練4.1.1

大模型的概念當前在我國，百度、阿里巴巴、騰訊和華為等公司均已開發(fā)出AI大模型，并且這些模型各自有所側重百度由于其在AI領域的多年布局，具有顯著的大模型先發(fā)優(yōu)勢，其文心一言API調用服務已經吸引了大量企業(yè)進行測試。在行業(yè)大模型應用方面，百度已經與某著名企業(yè)、浦發(fā)、人民網等組織合作，實現了多個案例應用另一方面，阿里巴巴的通義大模型在邏輯運算、編碼能力和語音處理方面表現突出，而阿里巴巴集團豐富的生態(tài)和在線產品使得該模型在出行、辦公和購物等場景中得到了廣泛應用4.1.2

大模型與小模型的區(qū)別小模型通常指參數較少、層數較淺的模型，它們具有輕量級、高效率、署等優(yōu)點，適用于數據量較小、計算資源有限的場景，例如某著名企業(yè)端應用、嵌入式設備、物聯網等4.1.2

大模型與小模型的區(qū)別而當模型的訓練數據和參數不斷擴大，直到達到一定的臨界規(guī)模后，其表現出了一些未能預測的、更復雜的能力和特性，模型能夠從原始訓練數據中自動學習并發(fā)現新的、更高層次的特征和模式，這種能力被稱為“涌現能力”。而具備涌現能力的機器學習模型就被認為是獨立意義上的大模型，這也是其和小模型最大意義上的區(qū)別相比于小模型，大模型通常參數較多、層數較深，具有更強的表達能力和更高的準確度，但也需要更多的計算資源和時間來訓練和推理，適用于數據量較大、計算資源充足的場景，例如云端計算、高性能計算、人工智能等4.1.3

大模型的發(fā)展歷程大模型發(fā)展歷經三個階段，分別是萌芽期、沉淀期和爆發(fā)期4.1.3

大模型的發(fā)展歷程n萌芽期（1950-2005）這是一個N（Convolutional

Neural

Networks，卷積神經網絡）為代表的傳統神經網絡模型階段n

1956年，從計算機專家約翰·麥卡錫提出“人工智能”概念開始，AI發(fā)展由最開始基于小規(guī)模專家知識逐步發(fā)展為基于機器學習n

1980年，卷積神經網絡的雛N誕生n

1998年，現代卷積神經網絡的基本結構LeNet-5誕生，機器學習方法由早期基于淺層機器學習的模型，變?yōu)榱嘶谏疃葘W習的模型，為自然語言生成、計算機視覺等領域的深入研究奠定了基礎，對后續(xù)深度學習框架的迭代及大模型發(fā)展具有開創(chuàng)性的意義4.1.3

大模型的發(fā)展歷程n沉淀期（2006-2019）這是一個以Transformer為代表的全新神經網絡模型階段2013年，自然語言處理模型

Word2Vec誕生，首次提出將單詞轉換為向量的“詞向量模型”，以便計算機更好地理解和處理文本數據。2014年，被譽為21世紀最強大算法模型之一的GAN（GenerativeAdversarial

Networks，對抗式生成網絡）誕生，標志著深度學習進入了生成模型研究的新階段2017年，Google顛覆性地提出了基于自注意力機制的神經網絡結構——Transformer架構，奠定了大模型預訓練算法架構的基礎2018年，OpenAI基于Transformer架構發(fā)布了GPT-1大模型，意味著預訓練大模型成為自然語言處理領域的主流，其中，GPT的英文全稱是Generative

Pre-Trained

Transformer，是一種基于互聯網的、可用數據來訓練的、文本生成的深度學習模型2019年，OpenAI發(fā)布了GPT-24.1.3

大模型的發(fā)展歷程n爆發(fā)期（2020-至今）這是一個以GPT為代表的預訓練大模型階段2020年6月，OpenAI公司推出了GPT-3，模型參數規(guī)模達到了1750億，成為當時最大的語言模型，并且在零樣本學習任務上實現了巨大性能提升。隨后，更多策略如基于人類反饋的強化學習（RLHF，ReinforcementLearning

from

Human

Feedback）、代碼預訓練、指令微調等開始出現，被用于進一步提高推理能力和任務泛化2022年11月，搭載了GPT3.5的ChatGPT（Chat

Generative

Pre-trainedTransformer）橫空出世，憑借逼真的自然語言交互與多場景內容生成能力，迅速引爆互聯網，在全球范圍內引起轟動，使得大模型的概念迅速進入普通大眾的視野。ChatGPT是人工智能技術驅動的自然語言處理工具，它能夠通過理解和學習人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務4.1.3

大模型的發(fā)展歷程n爆發(fā)期（2020-至今）OpenAI在2023年3月發(fā)布了GPT-4，它是一個多模態(tài)大模型（接受圖像和文本輸入，生成文本）。相比上一代的GPT-3，GPT-4可以更準確地解決難題，具有更廣泛的常識和解決問題的能力。2023年12月，谷歌發(fā)布大模型Gemini，它可以同時識別文本、圖像、音頻、視頻和代碼五種類型信息，還可以理解并生成主流編程語言（如Python、Java、C++）的高質量代碼，并擁有全面的安全性評估4.1.4

人工智能與大模型的關系人工智能包含了機器學習，機器學習包含了深度學習，深度學習可以采用不同的模型，其中一種模型是預訓練模型，預訓練模型包含了預訓練大模型（可以簡稱為“大模型”），預訓練大模型包含了預訓練大語言模型（可以簡稱為“大語言模型”），預訓練大語言模型的典型代表包括OpenAI的GPT和百度的文心ERNIE，ChatGPT是基于GPT開發(fā)的大模型產品，文心一言是基于文心ERNIE開發(fā)的大模型產品深度學習模型ChatGPT人工智能機器學習文心一言預訓練模型預訓練大語言模型預訓練大模型GPT文心ERNIE...深度學習預訓練大語言模型4.1.4

人工智能與大模型的關系人工智能和大模型是相互關聯的。人工智能是研究和開發(fā)使機器能夠模仿人類智能行為的技術和方法的學科，包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺等。而大模型則是指訓練過程中使用了大量數據和參數的模型，這些模型包含了大量的知識和規(guī)則，能夠更好地模擬人類智能行為大模型是人工智能技術發(fā)展的重要推動力人工智能的發(fā)展也推動了大模型的發(fā)展大模型的出現，使得人工智能技術得到了更廣泛的應用。在域，如自然語言處理、圖像識別、語音識別等，大模型都能夠提供更準確、更高效的處理能力。例如，在自然語言處理領域，大模型可以通過學習大量的文本數據，自動提取出文本中的語義信息，從而實現對文本的自動分類、情感分析、問答等任務。隨著數據量的不斷增加和計算能力的不斷提升，大模型能夠處理的數據量和處理速度也在不斷提升。這使得人工智能技術能夠更好地應對各種復雜的問題和挑戰(zhàn)，進一步推動了人工智能技術的發(fā)展為了提高人工智能系統的性能，研究者們不斷嘗試使用更大的模型來提高準確率和效果。例如，近年來非常熱門的Transformer模型，就是一種大模型，它在自然語言處理領域取得了很多突破性進展。大模型的使用能夠幫助人工智能系統更好地理解語義、提高處理能力和決策準確性4.1.5

大模型在人工智能領域的重要性大模型在人工智能領域的重要性推動人工智能技術的進步提升人工智能的應用效果大模型作為人工智能技術的重要組成部分，展示了人工智能技術的最新進展和趨勢。這些新技術和模型的應用場景可能會更加廣泛，效果也可能會更好，從而推動人工智能技術的進步大模型能夠使用大量的數據和強大的計算資源，學習到數據中的復雜特征和規(guī)律，從而在各種任務中表現出色。這使得人工智能技術在各個領域的應用效果得到了顯著的提升促進人工智能行業(yè)的發(fā)展增加公眾對人工智能技術的信任和支持大模型的展示能夠吸引更多的投資者和用戶關注人工智能行業(yè)，從而加速行業(yè)的發(fā)展。同時，大模型也可以促進人工智能領域的交流和合作，從而推動整個行業(yè)的發(fā)展大模型的展示可以讓更多的人了解人工智能技術的潛力和影響力，從而增加公眾對人工智能技術的信任和支持。這也可以為人工智能行業(yè)爭取更多的政策支持和資源投入02Par

t

two大模型產品4.2.1

國外的大模型產品nChatGPTChatGPT是一種由OpenAI訓練的大語言模型。它是基于Transformer架構，經過大量文本數據訓練而成，能夠生成自然、流暢的語言，并具備回答問題、生成文本、語言翻譯等多種功能ChatGPT的應用范圍廣泛，可以用于客服、問答系統、對話生成、文本生成等領域。它能夠理解人類語言，并能夠回答各種問題，提供相關的知識和信息。與其他聊天機器人相比，ChatGPT具備更強的語言理解和生成能力，能夠更自然地與人類交流，并且能夠更好地適應不同的領域和場景。ChatGPT的訓練數據來自互聯網上的大量文本，因此，它能夠涵蓋多種語言風格和文化背景4.2.1

國外的大模型產品nGeminiGemini是谷歌發(fā)布的大模型，它能夠同時處理多種類型的數據和任務，覆蓋文本、圖像、音頻、視頻等多個領域。Gemini采用了全新的架構，將多模態(tài)編碼器和多模態(tài)解碼器兩個主要組件結合在一起，以提供最佳結果Gemini包括三種不同規(guī)模的模型：Gemini

Ultra、Gemini

Pro和Gemini

Nano，適用于不同任務和設備。2023年12月6日，Gemini的初始版本已在Bard中提供，開發(fā)人員版本可通過Google

Cloud的API獲得。Gemini可以應用于Bard和Pixel

8Pro智能手機。Gemini的應用范圍廣泛，包括問題回答、摘要生成、翻譯、字幕生成、情感分析等任務。然而，由于其復雜性和黑箱性質，Gemini的可解釋性仍然是一個挑戰(zhàn)4.2.1

國外的大模型產品nSora2024年2月16日，OpenAI再次震撼全球科技界，發(fā)布了名為Sora的文本生成視頻大模型，只需輸入文本就能自動生成視頻。這一技術的誕生，不僅標志著人工智能在視頻生成領域的重大突破，更引發(fā)了關于人工智能發(fā)展對人類未來影響的深刻思考。隨著Sora的發(fā)布，人工智能似乎正式踏入了通用人工智能（AGI：Artificial

General

Intelligence）的時代。AGI是指能夠像人類一樣進行各種智能活動的機器智能，包括理解語言、識別圖像、進行復雜推理等。Sora大模型能夠直接輸出長達60秒的視頻，并且視頻中包含了高度細致的背景、復雜的多角度鏡頭，以及富有情感的多個角色。這種能力已經超越了簡單的圖像或文本生成，開始觸及到視頻這一更加復雜和動態(tài)的媒介。這意味著人工智能不僅在處理靜態(tài)信息上越來越強大，而且在動態(tài)內容的創(chuàng)造上也展現出了驚人的潛力4.2.1

國外的大模型產品nSora右圖是Sora根據文本自動生成的視頻畫面，一位戴著墨鏡、穿著皮衣的時尚女子走在雨后夜晚某省市區(qū)街道上，抹了鮮艷唇彩的唇角微微翹起，即便帶著墨鏡也能看到她的微笑，地面的積水映出了她的身影和燈紅酒綠的霓虹燈，熱鬧非凡的唐人街正在進行舞龍表演，熙熙攘攘的人群目光都聚焦在躍動的彩龍身上，整個環(huán)境的喜慶氛圍仿佛令人身臨其境4.2.1

國外的大模型產品nOpenAI

o32024年12月20日，OpenAI發(fā)布推理模型o3，無論在軟件工程、編寫代碼，還是競賽數學、掌級別的自然科學知識能力方面，o3都達到了很高的水平4.2.2

國內的大模型產品2025年1月國內大模型排行榜大模型DeepSeek圖標指標排名能力測評第一豆包Kimi用戶數量第一文本處理第一作圖能力第一即夢AI通義萬相智譜清言視頻生成第一文檔歸納第一4.2.2

國內的大模型產品nDeepSeek（深度求索）2024年12月26日，杭州一家名為“深度求索”（DeepSeek）的中國初創(chuàng)公司，發(fā)布了全新一代大模型DeepSeek-V3。在多個基準測試中，DeepSeek-V3的性能均超越了其他開源模型，甚至與頂尖的閉源大模型GPT-4o不相上下，尤其在數學推理上，DeepSeek-V3更是遙遙領先。DeepSeek-V3以多項開創(chuàng)性技術，大幅提升了模型的性能和訓練效率。DeepSeek-V3在性能比肩GPT-4o的同時，研發(fā)卻只花了558萬美元，訓練成本不到后者的二十分之一。因為表現太過優(yōu)越，DeepSeek在硅谷被譽為“來自東方的神秘力量”。2025年1月20日，DeepSeek-R1正式發(fā)布，擁有卓越的性能，在數學、代碼和推理任務上可與OpenAI

o1媲美。DeepSeek創(chuàng)始人4.2.2

國內的大模型產品n通義千問通義千問是阿里云推出的一個超大規(guī)模的語言模型，它具備多輪對話、文案創(chuàng)作、邏輯推理、多模態(tài)理解、多語言支持的能力。通義千問這個名字有“通義”和“千問”兩層含義，“通義”表示這個模型能夠理解各種語言的含義，“千問”則表示這個模型能夠回答各種問題。通義千問基于深度學習技術，通過對大量文本數據進行訓練，從而具備了強大的語言理解和生成能力。它能夠理解自然語言，并能夠生成自然語言文本同時，通義千問還具備多模態(tài)理解能力，能夠處理圖像、音頻等多種類型的數據。通義千問的應用范圍非常廣泛，可以應用于智能客服、智能家居、某著名企業(yè)應用等多個領域。它可以與用戶進行自然語言交互，幫助用戶解決各種問題，提供相關的知識和信息。同時，通義千問還可以與各種設備和應用進行集成，為用戶提供更加便捷的服務4.2.2

國內的大模型產品n字節(jié)跳動豆包豆包是字節(jié)跳動基于云雀模型開發(fā)的

AI，能理解你的需求并生成高質量回應。它知識儲備豐富，涵蓋歷史、科學、技術等眾多領域，無論是日常問題咨詢，還是深入學術探討，都能提供準確全面的信息。同時，具備出色的文本創(chuàng)作能力，能撰寫故事、詩歌、文案等各類體裁。并且擅長語言交互，交流自然流暢，就像身邊的知心伙伴，耐心傾聽并給予恰當反饋。nKimiKimi是月之暗面科技

2023

年推出的

AI

助手，可處理

200

萬字超長文本，支持多格式文件解讀、互聯網信息搜索整合、多語言對話等，能用于辦公、學習、創(chuàng)作等場景，有網頁版、APP、微信小程序等使用方式4.2.2

國內的大模型產品n文心一言?

文心一言是由百度研發(fā)的知識增強大模型，能夠與人對話互動、回答問題、協助創(chuàng)作，高效便捷地幫助人們獲取信息、知識和靈感?

文心一言基于飛槳深度學習平臺和文心知識增強大模型，持續(xù)從海量數據和大規(guī)模知識中融合學習，具備知識增強、檢索增強和對話增強的技術特色?

文心一言具有廣泛的應用場景，例如智能客服、智能家居、某著名企業(yè)應用等領域。它可以與用戶進行自然語言交互，幫助用戶解決各種問題，提供相關的知識和信息?

文心一言還可以與各種設備和應用進行集成，例如智能音箱、手機APP等，為用戶提供更加便捷的服務。文心一言在深度學習領域有著重要的地位，它代表了人工智能技術的前沿水平，是百度在人工智能領域持續(xù)投入和創(chuàng)新的成果。文心一言的推出，不僅將為用戶提供更加智能化和高效的服務，也將為人工智能行業(yè)的發(fā)展注入新的動力4.2.2

國內的大模型產品n訊飛星火認知大模型訊飛星火認知大模型是科大訊飛發(fā)布的一款強大的人工智能模型。它具有多種核心能力，包括文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數學能力、代碼能力以及多模態(tài)能力。這些能力使得訊飛星火認知大模型能夠處理各種復雜的語言任務，并為用戶提供準確、高效的服務訊飛星火認知大模型采用了先進的技術和算法，能夠快速地處理大量的數據，并從中提取有用的信息。這使得它能夠更好地理解和處理復雜的語言信息，提高人機交互的效率和準確性訊飛星火認知大模型已經被廣泛應用于多個領域，如自然語言處理、計算機視覺、智能客服等。通過與各領域的專業(yè)知識和經驗相結合，訊飛星火認知大模型能夠提供更加精準和個性化的服務，提高各行各業(yè)的工作效率和質量4.2.2

國內的大模型產品n訊飛星火認知大模型訊飛星火認知大模型還注重可解釋性和公平性。通過改進算法和技術，它能夠提供更加清晰和準確的決策依據，減少偏見和不公平現象。同時，它還具備強大的自適應學習能力，能夠不斷適應新的任務和環(huán)境，提高自身的性能和表現4.2.2

國內的大模型產品n騰訊混元大模型騰訊混元大模型是由騰訊全鏈路自研的通用大語言模型，具備強大的中文創(chuàng)作能力、復雜語境下的邏輯推理能力以及可靠的任務執(zhí)行能力01020304多輪對話內容創(chuàng)作邏輯推理知識增強具備上下文理解和長文記憶能力，流暢完成各專業(yè)領域的多輪問答支持文學創(chuàng)作、文本概要和角色扮演準確理解用戶意圖，基于輸入數據或信息進行推理、分析有效解決事實性、時效性問題，提升內容生成效果4.2.2

國內的大模型產品n華為盤古大模型華為盤古大模型是華為云推出的一個大語言模型，旨在提供更加智能化、高效化的語言交互體驗。它基于深度學習技術，通過對大量文本數據進行訓練，從而具備了強大的語言理解和生成能力。華為盤古大模型采用了先進的架構和技術，包括Transformer、BERT等模型架構以及注意力機制、自注意力機制等先進的神經網絡技術它還采用了多模態(tài)學習技術，能夠處理文本、圖像、音頻等多種類型的數據。這使得它能夠更好地理解和處理復雜的語言信息，提高人機交互的效率和準確性華為盤古大模型的應用范圍非常廣泛，可以應用于智能客服、智能家居、移動應用等多個領域。它可以與用戶進行自然語言交互，幫助用戶解決各種問題，提供相關的知識和信息。同時，它還可以與各種設備和應用進行集成，為用戶提供更加便捷的服務4.2.3

中美兩國在大模型領域的競爭美國處于領先優(yōu)勢，并遏制中國發(fā)展。大模型的多項關鍵技術，比如Transformer架構、強化學習從人0102類反饋（RLHF）等，多源于美國實驗室。GPU是大模型訓練最重要的硬件設施，大模型的出現，就是堆疊大量GPU算力以后“大力出奇跡”的結果。而美國在GPU制造領域，擁有著顯著的壟斷優(yōu)勢中國正在加速追趕，努力突破美國封鎖。我國GPU近年來取得顯著進展，華為、景嘉微、沐曦、摩爾線程等企業(yè)不斷發(fā)力，已實現國產替代的重要突破，可滿足部分對圖形處理有較高要求的應用場景03Par

tthree大模型的基本原理4.3

大模型的基本原理大模型是基于Transformer架構的，這種架構是一種專門用于自然語言處理的“編碼-解碼器”架構。在訓練過程中，大模型將輸入的單詞以向量的形式傳遞給神經網絡，然后通過網絡的編碼解碼以及自注意力機制，建立起每個單詞之間聯系的權重。大模型的核心能力在于將輸入的每句話中的每個單詞與已經編碼在模型中的單詞進行相關性的計算，并把相關性又編碼疊加在每個單詞中。這樣，大模型能夠更好地理解和生成自然文本，同時還能夠表現出一定的邏輯思維和推理能力基于深度學習利用訓練不斷地調整模型參數大模型大量的數據和計算資源具有大量參數的神經網絡模型4.3

大模型的基本原理數據驅動神經網絡編碼-解碼過程大模型通常使用深度學習中的神經網絡，尤其是Transformer結構。這種結構特別適合于處理序列數據（比如文本）。神經網絡由多層的神經元組成，每一層都會對數據進行一定的轉換和處理大模型的學習主要依賴于大量的文本數據。這些數據可以來自互聯網、書籍、文章等各種來源。通過對這些數據進行訓練，大模型能夠學習到自然語言的統計規(guī)律和模式在Transformer架構中，編碼器和解碼器是兩個核心組件。編碼器負責將輸入的文本轉換為一種表示，而解碼器則負責將這種表示轉換回文本自注意力機制訓練和優(yōu)化泛化能力這是Transformer的一個關鍵特性，允在處理文本時考慮到每個單詞與其他單詞的關系。通過計算每個單詞與其他所有單詞的關聯度，模型能夠捕捉到文本中的復雜依賴關系一旦訓練完成，大模型就能夠對新的、未見過的文本進行理解和生成。這種能力使得大模型在各種自然語言處理任務中表現出色，如機器翻譯、文本摘要、問答系統等大模型的訓練通常使用梯度下降等優(yōu)化算法。在訓練過程中，模型會不斷地調整其的參數，以最小化預測結果與實際結果之間的差異04Par

tfour大模型的特點4.4

大模型的特點（1）巨大的規(guī)模大模型通常包含數十億個參數，模型大小可以達到數百GB甚至更大。這種巨大的規(guī)模不僅提供了強大的表達能力和學習能力，還使得大模型在處理復雜任務時具有更高的效率和準確性4.4

大模型的特點（2）涌現能力涌現能力是指模型在訓練過程中突然展現出之前小模型所沒有的、更深層次的復雜特性和能力。當模型的訓練數據突破一定規(guī)模時，模型能夠綜合分析和解決更深層次的問題，展現出類似人類的思維和智能。這種涌現能力是大模型最顯著的特點之一，也是其超越傳統模型的關鍵所在大模型的涌現能力源于其巨大的規(guī)模和復雜的結構。這些模型包含數億甚至數十億個參數，能夠捕捉到數據中的復雜模式和關系。在訓練過程中，大模型通過不斷優(yōu)化參數，逐漸形成了一種高度協調和自適應的結構，從而產生了意想不到的特性和能力。這種涌現能力使得大模型在處理復雜任務時具有更高的效率和準確性。它們能夠更好地理解和模擬現實世界中的各種復雜現象，并從中提取出更深層次的知識和規(guī)律。這種能力使得大模型在自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域中展現出了卓越的性能4.4

大模型的特點（3）更好的性能和泛化能力大模型因其巨大的規(guī)模和復雜的結構，展現出更出色的性能和泛化能力。它們在各種任務上都能表現出色，超越了傳統的小模型。這主要歸功于大模型的參數規(guī)模和學習能力。大模型能夠更好地理解和模擬現實世界中的復雜現象，從而在各種任務中表現出更高的準確性和效率。它們能夠捕捉到數據中的微妙差異和復雜模式，使得在未見過的數據上也能表現優(yōu)秀，即具有良好的泛化能力（4）多任務學習大模型的多任務學習特點使其能夠同時處理多種不同的任務，并從中學習到更廣泛和泛化的語言理解能力。通過多任務學習，大模型可以在不同的NLP（Natural

Language

Processing）任務中進行訓練，例如機器翻譯、文本摘要、問答系統等。這種多任務學習的方式有助于大模型更好地理解和應用語言的規(guī)則和模式在多任務學習中，大模型可以共享參數和知識，使其在不同的任務之間建立聯系，提高模型的泛化能力。通過多任務學習，大模型能夠從多個領域的數據中學習知識，并在不同領域中進行應用。這有助于促進跨領域的創(chuàng)新，使得大模型在自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域中展現出卓越的性能4.4

大模型的特點（5）大數據訓練大模型需要大規(guī)模的數據來訓練，通常在TB級別甚至PB級別。這是因為大模型擁有數億甚至數十億的參數，需要大量的數據來提供足夠的信息供模型學習和優(yōu)化。只有大規(guī)模的數據才能讓大模型的參數規(guī)模發(fā)揮優(yōu)勢，提高模型的泛化能力和性能。同時，大數據訓練也是保證大模型能夠處理復雜任務的關鍵。通過使用大規(guī)模數據，大模型能夠更好地理解數據中的復雜模式和關系，從而更好地模擬現實世界中的各種現象（6）強大的計算資源大模型需要強大的計算資源來訓練和運行。由于模型規(guī)模龐大，參數數量眾多，計算復雜度極高，因此需要高性能的硬件設備來支持。通常，訓練大模型需要使用GPU（Graphics

ProcessingUnit，圖形處理器）或TPU（Tensor

Processing

Unit，理器）等專用加速器來提高計算效率。這些加速器能夠并行處理大量的參數和數據，使得大模型的訓練和推斷速度更快。除了硬件設備，大模型的訓練還需要大量的時間。由于模型參數眾多，訓練過程中需要進行大量的迭代和優(yōu)化，因此，訓練能長達數數月4.4

大模型的特點（7）遷移學習和預訓練通過在大規(guī)模數據上進行預訓練，大模型能夠學習到豐富的語言知識和模式，從而在各種任務上展現出卓越的性能。遷移學習和預訓練有助于大模型更好地適應特定任務在特定任務的數據上進行微調跨領域的應用能力遷移學習和預訓練也有助于大模型實現跨領域的應用。通過在多個領域的數據上進行預訓練，大模型可以學習到不同領域的知識和模式，并在不同領域中進行應用。這種跨領域的應用能力，有助于大模型更好地服務于實際需求，推動人工智能技術的創(chuàng)新和發(fā)展在大規(guī)模數據上進行預訓練后，大模型可以在特定任務的數據上進行微調，從而更好地適應目標任務的特性和要求。這種微調過程可以幫助大模型更好地理解和處理目標任務的特定問題，進一步提高模型的性能4.4

大模型的特點（8）自監(jiān)督學習自監(jiān)督學習利用大規(guī)模未標記數據進行訓練，通過從數據中挖掘內在的規(guī)律和模式，使模型能夠自動地理解和預測數據中的信息。在大規(guī)模的未標記數據中，大模型通過預測輸入數據的標簽或下一個時刻的狀態(tài)來進行訓練。這種訓練方式使得大模型能夠從大量的數據中自動地學習到語言的內在結構和模式，而不需要人工標注和干預自監(jiān)督學習使得大模型能夠更好地適應大規(guī)模未標記數據的處理，減少了對于人工標注的依賴，提高了訓練的效率和泛化能力。同時，自監(jiān)督學習也使得大模型能夠更好地捕捉數據的內在結構和模式，進一步提高模型在處理復雜任務時的性能和準確性4.4

大模型的特點（9）領域知識融合大模型通過領域知識融合，能夠將不同領域的數據和知識融合在一起，從而更好地模擬現實世界中的復雜現象領域知識融合使得大模型能夠從多個領域中學習到廣泛的知識和模式，并將這些知識和模式整合到統一的框架中通過領域知識融合，大模型能夠更好地理解不同領域之間的聯系和共同規(guī)律，從而更好地處理復雜任務。這種能力有助于大模型在不同領域之間進行知識遷移和應用，促進跨領域的創(chuàng)新和發(fā)展4.4

大模型的特點（10）自動化和效率大模型在應用中展現出高度的自動化和效率。由于大模型具有強大的表達能力和學習能力，它可以自動化雜的任務，大大提高工作效率。大模型通過預訓練和微調過程，能夠自動地適應特定任務，而不需要過多的手工調整和干預。這使得大模型能夠快速地應用于各種實際場景，并且自動地處理復雜的任務，如自動編程、自動翻譯、自動摘要等大模型的自動化和效率還體現在其對大規(guī)模數據的處理能力上。大模型能夠高效地處理TB級別甚至PB級別的數據，從中自動地提取出有用的信息和知識。這種高效的數據處理能力使得大模型在處理大規(guī)模數據時具有顯著的優(yōu)勢，提高了數據處理和分析的效率05Par

tfive大模型的分類4.5

大模型的分類語言大模型視覺大模型多模態(tài)大模型是指在自然語言處理（Natural

LanguageProcessing，NLP）領域中的一類大模型，通常用于處理文本數據和理解自然語言。這類大模型的主要特點是它們在大規(guī)模語料庫上進行了訓練，以學習自然語言的各種語法、語義和語境規(guī)則。代表性產品包括GPT系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）等是指在計算機視覺puter

Vision，CV）領域中使用的大模型，通常用于圖像處理和分析。這類模型通過在大規(guī)模圖像數據上進行訓練，可以實現各種視覺任務，如圖像分類、目標檢測、圖像分割、姿態(tài)估計、人臉識別等。代表性產品包括VIT系列（Google）、文心UFO、華為盤古CV、INTERN（商湯）等是指能夠處理多種不同類型數據的大模型，例如文本、圖像、音頻等多模態(tài)數據。這類模型結合了NLP和CV的能力，以實現對多模態(tài)信息的綜合理解和分析，從而能夠更全面地理解和處理復雜的數據。代表性產品包括DingoDB多模向量數據庫（九章云極DataCanvas）、DALL-E(OpenAI)、悟空畫畫（華為）、midjourney等4.5

大模型的分類按照應用領域的不同，大模型主要可以分為L0、L1、L2三個層級通用大模型L0行業(yè)大模型L1垂直大模型L2是指可以在多個領域和任務上通用的大模型。它們利用大算力、使用海量的開放數據與具有巨量參數的深度學習算法，在大規(guī)模無標注數據上進行訓練，以尋找特征并發(fā)現規(guī)律，進而形成可“舉一反三”的強大泛化能力，可在不進行微調或少量微調的情況下完成多場景任務，相當于AI完成了“通識教育”是指那些針對特定行業(yè)或領域的大模型。它們通常使用行業(yè)相關的數據進行預訓練或微調，以提高在該領域的性能和準確度，相當于AI成為“行業(yè)專家”是指那些針對特定任務或場景的大模型。它們通常使用任務相關的數據進行預訓練或微調，以提高在該任務上的性能和效果06Par

tsix大模型訓練的硬件設施4.6

大模型訓練的硬件設施0403?

網絡設備?

存儲設備大容量硬盤固態(tài)硬盤02高速網絡交換機光傳輸設備?

服務器高性能服務器服務器集群01分布式存儲系統?

計算芯片GPU、TPU、ASIC07Par

tseven大模型的成本4.7

大模型的成本大模型的成本涉及到多個方面，包括硬件設備、軟件、數據收集和處理、人力資源以及運營和維護等（1）硬件設備成本大模型的訓練和推理需要大量的計算資源，包括高性能的計算機、服務器、存儲設備等。這些硬件設備的購置和維護成本通常較高。為了滿足大模型的計算需求，需要購買或租賃大量的服務器和存儲設備，并進行相應的硬件升級和維護GPT-3訓練一次的成本約為140萬美元，對于一些更大的大模型，訓練成本更高，GPT-4的一次訓練成本約為6300萬美元。以ChatGPT在2023年1月的獨立訪客平均數1300萬計算，其對應芯片需求為3萬多片英偉達A100

GPU，初始投入成本約為8億美元，每日電費在5萬美元左右4.7

大模型的成本軟件本數據收集和處理成本人力資源成本運營和維護成本大模型的訓練和推理通常需要使用特定的軟件和框架，如TensorFlow、PyTorch等。這些軟件通常需要購買或訂閱服務，這也會增加大模型的訓練成本大模型的訓練需要大量的標記數據。數據的收集、清洗、標注和處理都需要投入大量的人力、物力和時間成本。此外，為了確保數據的準確性和有效性，還需要進行數據驗證和校驗，這也增加了數據處理的成本大模型的訓練和推理需要專業(yè)的團隊進行維護和優(yōu)化。這包括數據科學家、機器學習工程師、運維人員等。這些人員需要具備專業(yè)的技能和經驗，因此，人力資源成本也是大模型成本的重要組成部分大模型的運營和維護也需要投入成本。這包括模型的部署、監(jiān)控、調優(yōu)、更新等。為了確保模型的穩(wěn)定性和性能，需要進行持續(xù)的維護和優(yōu)化，這也增加了運營和維護的成本08Par

teight大模型的應用領域4.8

大模型的應用領域大模型的應用領域非常廣泛，涵蓋了自然語言處理、計算機視覺、語音識別、推薦系統、醫(yī)療健康、金融風控、工業(yè)制造、生物信息學、自動駕駛、氣候研究等多個領域（1）自然語言處理（2）計算機視覺大模型在自然語言處理領域具有重要的應用，可以用于文本生成（如文章、小說、新聞等的創(chuàng)作）、翻譯系統（能夠實現高質量的跨語言翻譯）、問答系統（能夠回答用戶提出的問題）、情感分析（用于判斷文本中的情感傾向）、語言生成（如聊天機器人）等大模型在計算機視覺領域也有廣泛應用，可以用于圖像分類（識別圖像中的物體和場景）、目標檢測（能夠定位并識別圖像中的特定物體）、圖像生成（如風格遷移、圖像超分辨率增強）、人臉識別（用于安全驗證和身份識別）、醫(yī)學影像分析（輔助醫(yī)生診斷疾病）等4.8

大模型的應用領域（3）語音識別（4）推薦系統大模型在語音識別領域也有應用，如語音識別、語音合成等。通過學習大量的語音數據，大模型可以實現高質量的跨語言翻譯和語音識別以及生成自然語音大模型可以用于個性化推薦、廣告推薦等任務。通過分析用戶的歷史行為和興趣偏好，大模型可以為用戶提供個性化的推薦服務，提高用戶滿意度和轉化率4.8

大模型的應用領域自動駕駛醫(yī)療健康金融風控大模型可以用于自動駕駛中的感知、決策等任務。通過學習大量的駕駛數據，大模型可以實現對車輛境的感知和識別，以及進行決策和控制，提高自動駕駛的安全性和效率大模型可以用于醫(yī)療影像診斷、疾病預測等任務。通過學習大量的醫(yī)學影像數據，大模型可以輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案制定，提高醫(yī)療水平和效率大模型可以用于信用評估、欺詐檢測等任務。通過分析大量的金融數據，大模型可以評估用戶的信用等級和風險水平，以及檢測欺詐行為，提高金融系統的安全性和穩(wěn)定性4.8

大模型的應用領域工業(yè)制造生物信息學氣候研究大模型可以用于質量控制、故障診斷等任務。通過學習大量的工業(yè)制造數據，大模型可以輔助工程師進行產品質量控制和故障診斷，提高生產效率和產品質量在生物信息學領域，大模型可以用于基因序列分析（識別基因中的功能元件和變異位點）、蛋白質結構預測（推測蛋白質的二級和三級結構）、藥物研發(fā)（預測分子與靶點的相互作用）等在氣候研究領域，大模型可以處理氣象數據，進行天氣預測和氣候模擬。它們能夠分析復雜的氣象現象，提供準確的氣象預報，幫助人們做出應對氣候變化的決策09Par

tnine大模型對人們工作和生活的影響4.9.1

大模型對工作的影響提高工作效率優(yōu)化決策過程自動化部分工作創(chuàng)造新的就業(yè)機會大模型在自然語言處理、機器

大模型能夠收集、整理和分析

大模型的發(fā)展使得一些繁瑣、

隨著大模型的普及和應用，將翻譯等領域的應用，使得人們

大量的數據，通過數據挖掘和

重復的工作可以由機器來完成，

創(chuàng)造出的就業(yè)機會。例能夠快速、準確地處理大量文

機器學習技術，幫助人們更準

從而減輕了人們的工作負擔。

如，需要更多的人來開發(fā)和維本數據，提高工作效率。例如，

確地了解問題現狀，預測未來

例如，在金融領域，大模型可

護大模型，也需要更多的人來在翻譯領域，大模型能夠自動

趨勢，從而做出更明智的決策翻譯多種語言，減少人工翻譯以自動分析大量的金融數據，

利用大模型進行各種應用開發(fā)幫助人們做出更準確的決策的時間和成本，提高翻譯效率4.9.2

大模型對生活的影響改善生活質量提高學習效率增強娛樂體驗大模型在智能家居、智能客服等領域的應用，使得人們的生活更加便利、舒適。例如，通過智能家居系統，人們可以通過語音指令控制家電，實現智能化生活大模型在教育領域的應用，可以幫助人們更高效地學習新知識。例如，通過大模型的智能推薦功能，人們可以根據自己的興趣和需求，獲取更加個性化的學習資源大模型在娛樂領域的應用，可以提供更加豐富、多樣的娛樂體驗。例如，通過大模型的語音識別功能，人們可以通過語音指令控制游戲，實現更加智能化的游戲體驗10Par

tten大模型的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展4.10.1

大模型的挑戰(zhàn)大模型在人工智能領域的應用帶來了顯著的進步和便利，但同時也面臨著一些挑戰(zhàn)大模型的挑戰(zhàn)資源消耗公平性和偏見訓練時間和數據量模型泛化能力可解釋性數據隱私和安全4.10.1

大模型的挑戰(zhàn)（1）資源消耗大模型通常需要大量的計算資源和存儲空間。訓練大模型需要高性能的計算機集群以及大量的存儲空間，來存儲訓練過程中的數據和模型參數。這使得大模型的訓練和部署成本較高，限制了其在一些資源有限的環(huán)境中的應用。此外，大模型訓練和使用過程也帶來了大量水資源的消耗，以ChatGPT為例，一個用戶和ChatGPT聊天可能會消耗500毫升的水。大模型需要大量的計算能力和數據處理，這會涉及到龐大的機房、服務器和數據中心，而這些機房和服務器需要進行冷卻來保持正常運行，而冷卻又需要大量的水資源。這個過程中，水通過散熱器冷卻這些設備，帶走了設備工作時產生的熱量，以保證設備的正常運行（2）訓練時間和數據量大模型的訓練需要大量的時間和數據。通常，訓練一個大型神經網絡需要數數月的時間，這取決于模型的復雜度、計算能力和可用數據量。此外，為了獲得更好的性能，大模型通常需要大量的標記數據來訓練。這不僅增加了訓練成本，還限制了其在缺乏足夠數據的環(huán)境中的應用4.10.1

大模型的挑戰(zhàn)可解釋性數據隱私和安全在訓練和使用大模型的過程中，需要處理大量的個人數據。如何保證數據的安全和隱私是一個重要的挑戰(zhàn)。一旦數