核心内容摘要
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本文系统介绍了大模型的基本概念、本质特征、神经网络基础、大’的体现参数规模、架构规模、训练数据和算力需求、训练过程预训练和微调、分类与应用、发展趋势及面临的挑战就业影响、版权问题、算法偏见、犯罪利用和能耗问题。
何为大模型大模型英文名叫Large Model也被称为基础模型Foundation Model。
我们通常说的大模型主要指的是其中最常用的一类——大语言模型Large Language Model简称LLM。
除此之外还有视觉大模型、多模态大模型等。
所有这些类别合在一起被称为广义的大模型而狭义的大模型则特指**「大语言模型」**。
「大模型的本质」从本质上来讲大模型是包含超大规模参数通常在十亿个以上的神经网络模型。
这些参数使得大模型能够处理和理解复杂的任务如自然语言处理、图像识别等。
「神经网络的基础」神经网络是AI领域目前最基础的计算模型。
它通过模拟大脑中神经元的连接方式能够从输入数据中学习并生成有用的输出。
如下图所示一个典型的神经网络结构包括输入层接收外部输入数据。
隐藏层多个中间层每层神经元与下一层的所有神经元都有连接(即全连接神经网络)负责数据的特征提取和转换。
输出层生成最终的输出结果。
常见的神经网络架构有卷积神经网络CNN主要用于图像处理。
循环神经网络RNN适用于序列数据处理如时间序列分析。
长短时记忆网络LSTM改进版的RNN能更好地处理长期依赖问题。
Transformer架构目前业界大部分大模型都采用了这种架构尤其擅长处理自然语言任务。
大模型的“大”体现在哪些方面大模型的“大”不仅仅是参数规模大还包括以下几个方面参数规模大大模型包含数十亿甚至数千亿个参数使其能够捕捉更复杂的模式和关系。
架构规模大大模型通常具有非常深的网络结构层数可达几十层甚至上百层。
训练数据大大模型需要海量的数据进行预训练以确保其具备广泛的知识和能力。
算力需求大训练大模型需要强大的计算资源如高性能GPU集群或TPU以支持大规模的并行计算。
以OpenAI公司的GPT-3为例共有96层隐藏层每层包含2048个神经元其架构规模非常庞大。
大模型的参数数量和神经元节点数之间存在一定的关系。
简单来说神经元节点数越多参数也就越多。
GPT-3整个模型的参数数量约为1750亿个。
GPT-3的训练数据也非常庞大采用了多种高质量的数据集进行预训练CC数据集4千亿词WebText2190亿词BookCorpus670亿词维基百科30亿词这些数据集加起来原始数据总量达到了45TB即使经过清洗后也有570GB。
如此海量的数据确保了GPT-3具备广泛的知识和能力能够在各种自然语言任务上表现优异。
还有算力需求。
很具公开数据显示训练GPT-3大约需要3640PFLOP·天。
如果使用512张NVIDIA A100 GPU单卡算力195 TFLOPS大约需要1个月的时间。
实际上由于训练过程中可能会出现中断或其它问题实际所需时间可能会更长。
总而言之大模型就是一个虚拟的庞然大物具有复杂的架构、庞大的参数量、依赖海量数据并且训练过程非常烧钱。
而参数较少一般在百万级以下、层数较浅的小模型具有轻量级、高效率和易于部署的特点适用于数据量较小、计算资源有限的垂直领域场景如简单的文本分类、情感分析等任务。
大模型是如何训练出来的众所周知大模型可以通过学习海量数据吸收数据里面的“知识”。
然后再对知识进行运用例如回答问题、生成内容等。
而**「学习知识的过程就是训练过程。
运用知识的过程即为推理。
」**大模型的训练又分为两个主要环节预训练Pre-training和微调Fine-tuning。
预训练在预训练时首先需要选择一个合适的模型框架例如Transformer。
然后通过“投喂”前面提到的海量数据让大模型学习到通用的特征表示。
为什么大模型具有强大的学习能力大模型之所以具备如此强大的学习能力主要归功于其庞大的参数规模和复杂的神经网络结构。
我们可以从以下几个方面来理解这一点「
神经元与权重的关系」如上图深度学习模型中的每个神经元可以看做是一个函数计算单元。
输入x经过一系列线性变换和非线性激活函数后产生输出y。
这个过程可以用以下公式表示其中W是权重weights决定了输入特征对模型输出的影响程度。
b是偏置bias影响神经元的激活阈值即神经元对输入信号的敏感程度。
f是激活函数如ReLU、Sigmoid等用于引入非线性特性。
权重是最主要的参数之一。
通过反复训练模型不断调整权重使其能够更好的拟合训练数据。
「这也就是训练的核心意义——找到最合理的权重和偏置组合使得模型能够在新数据上表现良好。
」「
参数与学习能力的关系」参数越多模型通常能够学习到更复杂的模式和特征从而在各种任务上表现出更强的性能。
我们通常会说大模型具有两个特征能力——涌现能力和泛化能力。
当模型的训练数据和参数不断扩大直到达到一定的临界规模后会表现出一些未能预测的、更复杂的能力和特性。
模型能够从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式。
这种能力被称为“涌现能力”。
“涌现能力”可以理解为大模型的脑子突然“开窍”了不再仅仅是复述知识而是能够理解知识并且能够发散思维。
泛化能力是指大模型通过“投喂”海量数据可以学习复杂的模式和特征可以对未见过的数据做出准确的预测。
就像董宇辉一样书读得多了有些书虽然没读过他也能说几句。
「
过拟合的风险」然而参数规模越来越大虽然能让大模型变得更强但是也会带来更庞大的资源消耗甚至可能增加“过拟合”的风险。
过拟合即是指模型对训练数据学习得过于精确以至于它开始捕捉并反映训练数据中的噪声和细节而不是数据的总体趋势或规律。
换句话说模型变成了“书呆子”只会死记硬背不愿意融会贯通。
预训练使用的数据预训练使用的数据是海量的未标注数据几十TB。
之所以使用未标注数据是因为互联网上存在大量的此类数据很容易获取。
而标注数据基本上靠人工标注需要消耗大量的时间和金钱成本太高。
「数据预处理」为了确保数据的质量和适用性整个数据需要经过以下预处理步骤收集从多个来源收集原始数据。
清洗去除异常数据和错误数据。
脱敏删除隐私信息确保数据安全。
分类对数据进行分类使其更标准化有利于后续训练。
「获取数据的方式」获取数据的方式也是多样化的个人和学术研究可以通过官方论坛、开源数据库或研究机构获取。
企业既可以自行收集和处理也可以直接通过外部渠道市场上有专门的数据提供商购买。
无监督学习方法预训练模型通过无监督学习从未标注数据中学习到通用特征和表示。
常见的无监督学习方法包括自编码器Autoencoder通过学习数据的压缩表示来进行重构。
生成对抗网络GAN通过生成器和判别器之间的对抗训练来学习数据分布。
掩码语言建模Masked Language Modeling, MLM随机遮蔽部分输入文本让模型预测被遮蔽的部分。
对比学习Contrastive Learning通过对比相似和不相似的数据样本学习数据的表示。
微调预训练学习之后我们得到了一个通用大模型这种模型虽然具备广泛的知识和能力但在完成特定任务时往往表现不佳。
因此我们需要对模型进行微调。
什么是微调**「微调Fine-tuning」**是给大模型提供特定领域的标注数据集对预训练的模型参数进行微小的调整使其更好地完成特定任务。
通过微调可以显著提升模型在特定任务上的性能。
微调之后的大模型可以根据应用场景分为不同层次通用大模型类似于中小学生具有广泛的基础知识但缺乏专业性。
行业大模型基于特定行业的数据集进行微调。
如金融证券大模型通过基于金融证券数据集的微调可以得到一个专门用于金融分析和预测的大模型。
这相当于大学本科生具备了更专业的知识和技能。
专业大模型或垂直大模型进一步细分到更具体的领域如金融领域的股票预测等。
这相当于研究生具备高度专业化的能力。
如下图所示。
微调的优势减少计算资源需求微调阶段使用的数据量远小于预训练阶段因此对算力的需求也小很多。
通常只需要少量的GPU或TPU即可完成微调过程。
提高任务特定性能预训练模型在广泛的数据上学习到了通用特征但这些特征不一定能很好地适用于特定任务。
通过微调模型可以在特定任务上表现出更高的准确性和效率。
避免重复投入对于大部分大模型厂商来说他们一般只做预训练不做微调。
而对于行业客户来说他们一般只做微调不做预训练。
“预训练微调”这种分阶段的大模型训练方式可以避免重复的投入节省大量的计算资源显著提升大模型的训练效率和效果。
微调的具体步骤选择合适的标注数据集标注数据集是微调的关键。
需要根据具体任务选择高质量的标注数据确保数据的多样性和代表性。
调整模型参数在微调过程中通过对少量标注数据的训练对预训练模型的参数进行微小的调整使其更适合特定任务。
常见的微调方法包括全层微调调整所有层的参数。
部分层微调仅调整部分层的参数保留其他层的参数不变。
冻结部分层冻结某些层的参数仅调整新添加的层或特定层的参数。
评估模型性能微调完成后需要对大模型进行全面评估。
评估内容包括性能、稳定性和准确性等以确认模型是否符合设计要求。
常用的评估方法包括使用实际数据或模拟场景进行测试。
比较模型在不同任务上的表现。
分析模型的推理速度和资源消耗。
部署与推理评估和验证完成后大模型就可以部署到生产环境中用于推理任务。
此时模型的参数已经定型不再变化可以真正开始工作。
推理过程就是用户通过提问或提供提示词Prompt让大模型回答问题或生成内容。
完整的流程图如下图所示大模型到底有什么作用按训练数据类型分类的大模型根据训练的数据类型和应用方向大模型通常分为以下几类语言大模型以文本数据进行训练音频大模型以音频数据进行训练视觉大模型以图像数据进行训练多模态大模型结合文本、图像、音频等多种模态的数据每种类型的大模型在不同领域中发挥着重要作用。
其中「语言大模型」应用场景自然语言处理NLP功能特点理解、生成和处理人类语言能够理解和生成高质量的自然语言文本。
文本内容创作生成文章、诗歌、代码等。
文献分析自动摘要、关键词提取、情感分析等。
机器翻译将一种语言翻译成另一种语言。
对话系统如ChatGPT用于构建智能聊天机器人。
典型应用内容创作自动生成新闻报道、博客文章、技术文档等。
客服支持自动化客户服务回答用户问题。
教育辅助帮助学生学习语言、编写作文等。
法律文件处理审查合同、撰写法律意见书等。
「音频大模型」应用场景语音识别与合成功能特点识别和生成语音内容能够准确识别语音并转换为文本或根据文本生成自然的语音。
典型应用语音助手如Siri、Alexa等智能语音助手。
语音客服自动应答电话客服系统。
智能家居控制通过语音命令控制家电设备。
语音转文字会议记录、采访转录等。
「视觉大模型」应用场景计算机视觉CV功能特点识别、生成和修复图像能够识别物体、场景、人脸等并生成或修复图像。
典型应用安防监控实时监控和异常检测。
自动驾驶识别道路、行人、交通标志等。
医学影像分析辅助医生诊断疾病如X光、CT扫描等。
天文图像分析识别星系、行星等天体。
「多模态大模型」应用场景跨领域任务功能特点整合并处理来自不同模态的信息可以处理文本、图像、音频和视频等多种形式的数据。
典型应用文生图根据文本描述生成相应的图像。
文生视频根据文本描述生成视频内容。
跨媒体搜索通过上传图片搜索相关的文字描述或通过文字搜索相关图片。
多媒体内容创作生成包含文本、图像、音频的综合内容。
按应用场景分类的大模型除了按照数据类型分类大模型还可以根据具体应用场景进一步细分。
金融大模型用于风险管理、信用评估、交易监控、市场预测、合同审查、客户服务等。
医疗大模型用于疾病诊断、药物研发、基因分析、健康管理等。
法律大模型用于法律咨询、合同审查、
案例分析、法规检索等。
教育大模型用于个性化学习、在线辅导、考试评估、课程推荐等。
代码大模型用于代码生成、代码补全、代码审查、编程助手等。
能源大模型用于能源管理、故障预测、优化调度等。
政务大模型用于政策分析、舆情监测、公共服务等。
通信大模型用于网络优化、故障诊断、服务质量提升等。
大模型的发展趋势截至2024年3月25日中国10亿参数规模以上的大模型数量已经超过100个号称“百模大战”。
这些大模型的应用领域、参数规模各有不同但背后都是高昂的成本。
根据行业估测的数据训练一个大模型的成本可能在几百万美元到上亿美元之间。
例如GPT-3的训练成本约为140万美元而Claude 3模型的训练费用高达约1亿美元。
随着行业的逐渐理性化大模型的发展趋势也发生了显著变化主要体现在以下几个方面从追求参数规模到注重实际应用「头部企业继续探索超大规模模型」尽管大部分企业已经将万卡和万亿参数视为天花板但是仍有一些头部企业在死磕参数规模更大的超大模型拥有数万亿到数千万亿个参数如OpenAI、xAI等。
马斯克宣布xAI团队成功启动了世界上最强大的AI训练集群由10万块H100组成主要用于Grok 2和Grok 3的训练和开发。
「其他企业转向实用化」对于大部分企业来说再往上走的意愿不强烈钱包也不允许。
因此越来越多的企业将关注点从“打造大模型”转向“使用大模型”如何将大模型投入具体应用、吸引更多用户、通过大模型创造收入成为各大厂商的头等任务。
大模型的轻量化与端侧部署「AI手机、AI PC、具身智能的概念越来越火」为了将大模型的能力下沉到终端设备AI手机、AI PC、具身智能等概念成为新的发展热点。
高通、联发科等芯片厂商推出了具有更强AI算力的手机芯片OPPO、vivo等手机厂商也在手机中内置了大模型并推出了许多原生AI应用。
「第三方AI应用的数量激增」根据行业数据显示具有AI功能的APP数量已达到300多万款。
2024年6月AIGC类APP的月活跃用户规模达6170万同比增长653%。
「轻量化技术的应用」为了在资源受限的设备上运行大模型将通过剪枝、量化、蒸馏等技术进行轻量化保持性能的同时减少计算资源需求。
这使得大模型可以在移动设备、嵌入式系统等环境中高效运行。
开源与闭源并行「开源大模型的广泛应用」大部分大模型是基于开源大模型框架和技术打造的实际上是为了迎合资本市场的需求或蹭热度。
开源大模型为中小型企业提供了低成本进入AI领域的途径促进了创新和应用的多样化。
「闭源大模型的高端竞争」有能力做闭源大模型的企业并不多但这些企业的闭源大模型往往具备更高的安全性和定制化能力适用于对数据隐私和性能要求较高的场景。
多模态融合的趋势「跨领域任务处理」多模态大模型结合了NLP和CV的能力通过整合并处理来自不同模态的信息文本、图像、音频和视频等可以处理复杂的跨领域任务如文生图、文生视频、跨媒体搜索等。
大模型会带来哪些挑战大模型确实是一个强大的工具能够帮助我们节约时间、提升效率但同时也是一把双刃剑带来了多方面的挑战。
以下是大模型在伦理、法律、社会和经济层面的主要挑战影响失业率「岗位替代」大模型所掀起的AI人工智能浪潮可能导致一些人类工作岗位被替代尤其是那些重复性高、规则明确的工作如客服、数据录入、内容审核等。
「失业率上升」随着自动化程度的提高短期内可能会导致失业率上升给社会稳定带来压力。
版权与知识产权问题「内容生成争议」大模型基于已有数据进行学习生成的内容文本、图像、音乐、视频等可能引发版权和知识产权问题。
这些内容虽然帮助了创作但也“引用”了人类创作者的作品界限难以区分。
「打击创作热情」长此以往可能会打击人类的原生创作热情减少原创作品的数量和质量。
算法偏见和不公平「偏差传递」训练数据中存在的偏差会导致大模型学习到这些偏差从而在预测和生成内容时表现出不公平的行为。
例如性别、种族、宗教等方面的偏见可能被无意中强化。
「社会影响」大模型生成的内容可能被用于政治宣传和操纵影响选举和公共舆论进一步加剧社会不平等。
被用于犯罪「恶意用途」大模型可以生成逼真的文本、图像、语音和视频这些内容可能被用于诈骗、诽谤、虚假信息传播等恶意用途。
「监管难度」由于大模型生成的内容难以区分真假给监管带来了巨大挑战。
能耗问题「资源消耗」大模型的训练和推理需要大量的计算资源这不仅增加了成本还带来了巨大的碳排放。
「无意义的碳排放」很多企业为了服务于资本市场或跟风盲目进行大模型训练消耗了大量的资源导致了无意义的碳排放。
总之大模型在伦理、法律、社会和经济层面带来的挑战是多方面的需要社会各界共同努力来解决。
通过完善法律法规、加强技术研发、提高公众意识等手段可以在充分发挥大模型优势的同时有效应对这些挑战推动人工智能的健康发展。
如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
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硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。
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