【保姆级】什么是大模型？大模型从入门到精通，看懂这一篇就够了

大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

ChatGPT对大模型的解释更为通俗易懂，也更体现出类似人类的归纳和思考能力：大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型，其巨大的数据和参数规模，实现了智能的涌现，展现出类似人类的智能。

02大模型和小模型的区别

小模型（Small Model）是指具有较少参数的深度神经网络模型。小模型常常运行速度更快，也更加轻便，适用于一些计算资源和存储空间较少的设备或场景，例如移动设备或嵌入式设备。

在实际应用中，选择大模型或小模型取决于需要解决的问题和可用资源。大模型通常在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等方面表现良好，它们通常需要高性能计算资源的支持，例如标准的GPU或云端集群。小模型适合解决一些简单的、小规模的问题，例如信用卡欺诈检测等，它们具有更快的推理速度，可以在低功耗设备上运行，例如智能手机或物联网设备。

需要注意的是，当使用大模型或小模型来解决问题时，需要充分考虑计算资源、存储空间、时间、电力和精度等因素，并根据具体需求进行权衡。

03大模型的分类

【1】按照输入数据类型的不同，大模型主要可以分为以下三大类：

·语言大模型是指在自然语言处理（NLP）领域中的一类大模型，通常用于处理文本数据和理解自然语言。例如：GPT系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）。

·视觉大模型是指在计算机视觉（CV）领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。例如：VIT系列（Google）、文心UFO、华为盘古CV、INTERN（商汤）。

·多模态大模型是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频等多模态数据。例如：DingoDB多模向量数据库（九章云极DataCanvas）、DALL-E(OpenAI)、悟空画画（华为）、midjourney。

【2】按照应用领域的不同，大模型主要可以分为 L0、L1、L2 三个层级：

·L0 通用大模型是指可以在多个领域和任务上通用的大模型。通用大模型就像完成了大学前素质教育阶段的学生，有基础的认知能力，数学、英语、化学、物理等各学科也都懂一点。

·L1 行业大模型是指那些针对特定行业或领域的大模型。它们通常使用行业相关的数据进行预训练或微调，以提高在该领域的性能和准确度。行业大模型就像选择了某一个专业的大学生，对自己专业下的相关知识有了更深入的了解。

·L2 垂直大模型是指那些针对特定任务或场景的大模型。它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。垂直大模型就像研究生，对特定行业下的某个具体领域有比较深入的研究。

04大语言模型LLM

大语言模型(Large Language Model，LLM)是大模型的子分类，是专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言的AI系统，从而执行各种自然语言处理任务，如文本分类、问答、对话、内容总结等。我们最为常见的ChatGPT、百度文心一言、讯飞星火等都属于大语言模型。

【1】大语言模型LLM的基础架构

目前流行的大语言模型的架构基本都沿用了当前NLP领域最热门最有效的架构—Transformer架构。Transformer架构来源于谷歌在2017年发表的论文《Attention Is All You Need》，翻译过来就是注意力就是你需要的一切。

注意力机制是大语言模型的核心机制，它让模型在处理文本时，能够同时关注输入中的所有词汇，无论句子长短，都能精准捕捉到远距离的语义关联。例如，在解析“华为公司发布了新款手机”这句话时，模型能够迅速聚焦“华为”与“手机”之间的关系，忽略“公司”或“发布”等词的干扰，这种能力使得大语言模型在处理大段文本、复杂语境时能够真正理解其表达的核心含义。

此外，大语言模型通过位置编码（Positional Encoding）的巧妙设计，模型得以理解文本中的词语位置和顺序，准确把握语言的时序特性，同时保留了高效的并行计算能力。

【2】大语言模型LLM的应用场景

在企业数字化领域中，大语言模型常见的应用场景如下：

·知识库问答系统：通过提问的方式，快速查找企业知识库中的内容，并通过大模型对内容进行总结提炼并给出解决方案；如设备故障查询、设备运检查询、员工智能助手等。

·问答式BI系统：通过问答的方式让大模型进行数据库查询，并返回数据结果、可视化图形等内容，供用户进行便捷的数据分析。

·智能体系统：将大模型的自然语言能力和小模型的垂直领域能力进行整合，形成企业智能体系统，满足设备故障预测、电力负荷预测、供应商评估分析等智能化应用和预测场景。

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