背景：ChatGPT，或許是2022年末最熱的新詞。這個(gè)詞匯如熱浪一般席卷大街小巷，充斥朋友圈和各大網(wǎng)站，它的爆火程度簡直讓人瞠目結(jié)舌。ChatGPT的炙手可熱點(diǎn)燃了全球AI的狂潮，讓曾經(jīng)有些冷清的AI領(lǐng)域重新燃起了昂揚(yáng)的風(fēng)帆。ChatGPT的驚世之舉，讓大家見識(shí)到通用人工智能的輝煌崛起，也讓AI在文本創(chuàng)作、摘要提煉、多輪對(duì)話甚至代碼生成等領(lǐng)域邁向了一個(gè)質(zhì)的飛躍。

AI大模型概念

現(xiàn)階段大家討論的AI大模型一般都是圍繞著“自然語言”方面的基礎(chǔ)大模型。大模型通過海量數(shù)據(jù)和超高數(shù)量的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)面向復(fù)雜問題的“預(yù)測(cè)”能力。

大家可能也有聽到一些相關(guān)名詞或術(shù)語如“大模型”、”LLM大型語言模型”、”GPT”、”ChatGPT”和”AIGC”，這些名詞之間有什么區(qū)別或聯(lián)系？

簡而言之，'大模型'是具有大量參數(shù)（通常指在10億以上）和卓越性能的Transformer結(jié)構(gòu)模型，而'LLM大型語言模型'則是指針對(duì)自然語言處理的大型模型，目前在LLM人類自然語言領(lǐng)域取得巨大突破，主要代表為GPT（OpanAI研發(fā)的“LLM” 大模型），并且通過針對(duì)性的“再訓(xùn)練與微調(diào)”實(shí)現(xiàn)在人類對(duì)話領(lǐng)域的爆炸性效果（ChatGPT），ChatGPT則是AIGC在聊天對(duì)話場景的一個(gè)具體應(yīng)用。最后，AIGC是AI大模型自動(dòng)創(chuàng)作生成的內(nèi)容，是AI大模型的一種重要應(yīng)用。

大模型

具有大規(guī)模參數(shù)和計(jì)算能力的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型通常由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建而成，擁有數(shù)十億甚至數(shù)千億個(gè)參數(shù)。

LLM大型語言模型（Large Language Model）

通常是具有大規(guī)模參數(shù)和計(jì)算能力的自然語言處理模型，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型。這些模型可以通過大量的數(shù)據(jù)和參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，以生成人類類似的文本或回答自然語言的問題。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）和ChatGPT

都是基于Transformer架構(gòu)的語言模型，但它們?cè)谠O(shè)計(jì)和應(yīng)用上存在一些區(qū)別。GPT模型旨在生成自然語言文本并處理各種自然語言處理任務(wù)，如文本生成、翻譯、摘要等。ChatGPT則專注于對(duì)話和交互式對(duì)話。它經(jīng)過特定的訓(xùn)練，以更好地處理多輪對(duì)話和上下文理解。

AIGC（ AI Generated Content）

是由AI自動(dòng)創(chuàng)作生成的內(nèi)容，即AI接收到人下達(dá)的任務(wù)指令，通過處理人的自然語言，自動(dòng)生成圖片、視頻、音頻等。

AI大模型歷史

ChatGPT的底層技術(shù)框架源于2017年Google推出的Transformer，這個(gè)模型采用了Attention機(jī)制，徹底顛覆了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)和卷積結(jié)構(gòu)，直接呈現(xiàn)了實(shí)現(xiàn)“大一統(tǒng)模型”的雄心壯志。2018年6月，openAI發(fā)布了第一代GPT（Generative Pre-Training），基于Transformer Decoder的改進(jìn)，有效地證明了在自然語言處理領(lǐng)域使用預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)方法的有效性。緊接著，同年10月，Google推出了基于Transformer Encoder的Bert，在相同的參數(shù)規(guī)模下，其效果一度超越了GPT1，成為自然語言處理領(lǐng)域的佼佼者。

然而，openAI并不滿足于此，僅僅依靠增加模型大小和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來達(dá)到與Bert相媲美的效果顯然不夠高明。于是，他們?cè)贕PT2中引入了zero-shot技術(shù)，并成功地證明了其有效性。此后，openAI在LLM（大型語言模型）的道路上義無反顧地前行，在2020年6月推出了龐大的GPT3，擁有高達(dá)1750億的參數(shù)量，各種實(shí)驗(yàn)效果達(dá)到巔峰水平。傳聞一次訓(xùn)練的費(fèi)用高達(dá)1200萬美元，這使得GPT系列成為普通工業(yè)界踏足的一座高山，但也因其高昂的代價(jià)成為一個(gè)不可忽視的挑戰(zhàn)。

2022年11月推出的ChatGPT被戲稱為AI界的“iPhone時(shí)刻”，以它為代表的生成式AI使每個(gè)人都能像命令手機(jī)一樣指揮計(jì)算機(jī)來解決問題。無論是生產(chǎn)工具、對(duì)話引擎，還是個(gè)人助手等各種應(yīng)用，它都扮演著協(xié)助、服務(wù)，甚至超越人類的角色。這一革命性突破讓ChatGPT在搜索引擎和各種工具軟件中掀起了應(yīng)用的熱潮，吸引了廣大用戶對(duì)ChatGPT相關(guān)技術(shù)的極大興趣和學(xué)習(xí)熱情。

AI大模型精選概念術(shù)語

AI大模型領(lǐng)域有許多常用術(shù)語，了解這些術(shù)語對(duì)于理解和探索這一領(lǐng)域非常重要，以下是建議大家需了解的常用術(shù)語：

人工智能（AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它致力于理解智能的本質(zhì)，并生產(chǎn)出一種能夠以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。

AGI（Artificial General Intelligence）是指通用人工智能，專注于研制像人一樣思考、像人一樣從事多種用途的機(jī)器。它與一般的特定領(lǐng)域智能（如機(jī)器視覺、語音識(shí)別等）相區(qū)分。

生成式AI（AI-Generated Content）是基于人工智能技術(shù)，通過已有數(shù)據(jù)尋找規(guī)律，并通過適當(dāng)?shù)姆夯芰ι上嚓P(guān)內(nèi)容的技術(shù)。它可以生成圖像、文本、音頻、視頻等內(nèi)容。

LLM（Large Language Model）是大型語言模型，用深度學(xué)習(xí)算法處理和理解自然語言的基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它可以根據(jù)從海量數(shù)據(jù)集中獲得的知識(shí)來識(shí)別、總結(jié)、翻譯、預(yù)測(cè)和生成文本和其他內(nèi)容。

NLP（Natural Language Processing）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯、文本分類、語音識(shí)別等方面。

Transformer模型是一種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，廣泛應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)。Transformer模型以自注意力機(jī)制為基礎(chǔ)，已成為眾多AI大模型的核心架構(gòu)。

注意力機(jī)制（Attention Mechanism）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的機(jī)制，允許模型在處理輸入序列時(shí)對(duì)不同位置的信息分配不同的注意力權(quán)重。這對(duì)于理解長文本和建立語境非常有幫助。

參數(shù)量（Model Parameters）是指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的可調(diào)整參數(shù)數(shù)量。AI大模型通常有數(shù)億到數(shù)千億的參數(shù)，這些參數(shù)用于存儲(chǔ)和學(xué)習(xí)模型的知識(shí)。B是Billion/十億的意思，常見6B模型是60億參數(shù)量的大模型。

精調(diào)微調(diào)（FineTuning）是針對(duì)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的預(yù)訓(xùn)練模型，后期采用業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)一步訓(xùn)練原先模型的相關(guān)部分，得到準(zhǔn)確度更高的模型，或者更好的泛化。

指令微調(diào)（Instruction FineTuning）是針對(duì)已經(jīng)存在的預(yù)訓(xùn)練模型，給出額外的指令或者標(biāo)注數(shù)據(jù)集來提升模型的性能。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其中模型通過與環(huán)境的互動(dòng)來學(xué)習(xí)決策策略，以最大化某種獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)。在某些應(yīng)用中，AI大模型使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行決策。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）是一種涉及多個(gè)模型和不同訓(xùn)練階段的復(fù)雜概念，用于優(yōu)化語言模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式，依據(jù)人類反饋來進(jìn)行訓(xùn)練。

涌現(xiàn)（Emergence）或稱創(chuàng)發(fā)、突現(xiàn)、呈展、演生，是一種現(xiàn)象。許多小實(shí)體相互作用后產(chǎn)生了大實(shí)體，而這個(gè)大實(shí)體展現(xiàn)了組成它的小實(shí)體所不具有的特性。研究發(fā)現(xiàn)，模型規(guī)模達(dá)到一定閾值以上后，會(huì)在多步算術(shù)、大學(xué)考試、單詞釋義等場景的準(zhǔn)確性顯著提升，稱為涌現(xiàn)。

泛化（Generalization）模型泛化是指一些模型可以應(yīng)用（泛化）到其他場景，通常為采用遷移學(xué)習(xí)、微調(diào)等手段實(shí)現(xiàn)泛化。

思維鏈CoT（Chain-of-Thought）是通過讓大語言模型（LLM）將一個(gè)問題拆解為多個(gè)步驟，一步一步分析，逐步得出正確答案。需指出，針對(duì)復(fù)雜問題，LLM直接給出錯(cuò)誤答案的概率比較高。思維鏈可以看成是一種指令微調(diào)。

本文是“從零開始了解AI大模型”系列的啟蒙概念篇，計(jì)劃陸續(xù)推出以下后續(xù)篇章，歡迎大家關(guān)注本號(hào)

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• 市場篇
• 訓(xùn)練篇
• 應(yīng)用篇
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