什么是大模型？

大模型定义

大模型就是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常有数十亿甚至是数千亿个参数，而且是由深度神经网络构建而成的。

大模型特点

1. 规模巨大：参数多，所以模型大小可以达到数百GB，从而让大模型有更好的学习和表达能力
2. 涌现能力：模型的训练参数和数据不断扩大到一定的临界点，就会让大模型从原始数据中学习并表现出一些新的而且复杂能力和特性。
3. 多任务学习：大模型会同时学习多种不同的NLP任务，像机器翻译，文本摘要，问答系统等广泛的语言理解能力。
4. 大数据训练：大模型通常需要TB甚至PB级别的数据集进行训练
5. 大计算资源：训练大模型需要成百上千个GPU和大量的时间。
6. 预训练：大模型可以在大规模数据上预训练，然后在特定的任务上微调
7. 自监督学习：大模型可以通过自监督学习在未标记的数据上进行训练，减少对数据的依赖
8. 自动化效率高：大模型可以自动化许多复杂任务，比如自动编程，自动翻译等，可以提高工作效率

大模型分类

按照输入数据类型不同，主要分为三类：

• 语言大模型（NLP）：通常是为了处理文本数据和自然语言，主要是在大规模语料库上进行训练，学习自然语言。
• 视觉大模型（CV）：主要是用于图像处理和分析，通过在大规模的图像数据上训练，可以实现图像分类，目标检测、人脸识别等视觉任务
• 多模态大模型：可以处理不同类型数据的大模型，结合了NLP和CV的能力，通过对多模态信息综合理解和分析，实现全面理解和处理复杂数据。
  按照应用领域不同，大模型分为三个层级：
• 通用大模型L0:这是一个可以在多个领域和任务上通用的大模型，可以在不进行微调或者少量微调的情况下完成多种场景下的任务。
• 行业大模型L1:针对特定行业和领域的数据进行预训练或者微调，提升在该领域的性能和准确度。

• 垂直大模型L2:针对特定任务或者场景，使用相关数据训练出来的大模型

  大模型泛化与微调

  泛化

  大模型面对新的数据时，有能够正确理解和预测这些数据的能力。

  微调

  给定一个预训练模型，进行微调，可以节省大量计算资源和时间，提高效率和准确性。

微调的基本思想是使用少量带标签的数据对预训练模型进行再次训练，根据数据分布调整模型参数。这样可以提高模型的泛化能力，减少过拟合（训练数据好，但是应用效果差）现象。