核心内容摘要
[信息论与编码理论专题-40]：算术编码的优缺点与应用场景
文章系统介绍了大模型的基本概念、分类、代表产品及原理。
大模型是具有海量参数、强大学习和泛化能力的人工智能模型按模态能力可分为单模态和多模态按参数量级可分为轻、中、重量级。
代表产品有ChatGPT、DeepSeek、豆包等。
大模型基于Transformer架构通过自注意力机制实现文本理解和生成对产业升级意义重大但也面临计算成本和数据隐私等挑战。
大模型简介大模型通常指的是大规模的人工智能模型是一种基于深度学习技术具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型其显著特征有以下几点训练数据大使用互联网级文本书籍、网页、代码等进行训练量级可达TB~PB级文本而传统的AI模型仅达到GB级文本。
参数规模大模型参数量可达数十亿至数万亿而传统的AI模型仅达百万至千万级。
算力需求大需数千块GPU/TPU并行训练数周甚至数月其训练成本可达千万至亿美元级传统的AI模型成本是数万美元。
人工智能包含了机器学习机器学习包含了深度学习深度学习可以采用不同的模型其中一种模型是预训练模型预训练模型包含了预训练大模型可以简称为“大模型”预训练大模型包含了预训练大语言模型可以简称为“大语言模型”。
图片整理厦门大学大数据教学团队研报
大模型的分类按模态能力分可分为单模态模型和多模态模型。
单模态模型支持的数据类型仅有文本类型主要应用于对话形式的生成、写作内容的生成和代码生成多模态模型的支持数据类型会多些有文本、图像、音频、视频等能应用于图片处理并理解分析和跨模态的推理分析。
按参数量级分可分为轻量级、中量级和重量级。
轻量级的参数规模一般会小于10亿级应用端硬件通常在手机或消费级的GPU上满足日常手机处理所需功能中量级参数规模在10亿至700亿级之间应用端一般是服务器的GPU上一些大企业有专门服务器支持会使用到重量级的参数规模甚至可达千亿级像GTP-4用到的千卡集群。
按处理的数据模态分可分为语言模型、视觉模型和多模态模型。
语言模型指在自然语言处理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。
这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则视觉模型指在计算机视觉领域中使用的大模型通常用于图像处理和分析。
这类模型通过在大规模图像数据上进行训练可以实现各种视觉任务如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等多模态模型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。
这类模型结合了NLP和CV的能力以实现对多模态信息的综合理解和分析从而能够更全面地理解和处理复杂的数据。
大模型的产品大模型的产品出了国外的ChatGPT、Gemini等外还有国内在持续爆火的DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言等在市场上占据高份额。
豆包豆包是字节跳动基于云雀模型开发的 AI能理解你的需求并生成高质量回应。
它知识储备丰富涵盖历史、科学、技术等众多领域同时具备出色的文本创作能力能撰写故事、诗歌、文案等各类体裁。
个人感觉在文章写作灵感和图片创作上使用的体验感较好。
Kimi北京月之暗面科技有限公司于2023年推出的一款智能助手支持长文本处理主要应用于学术研究、法律分析和API文档理解等领域。
在数据收集和分析上它的优势会比较明显。
DeepSeekDeepSeek是杭州一家名为“深度求索”的中国初创公司最初发布DeepSeek-V3模型在多个基准测试中性能均超越了其他开源模型甚至与顶尖的闭源大模型GPT-4o不相上下DeepSeek在硅谷被誉为“来自东方的神秘力量”。
大模型的基本原理大模型是基于Transformer架构的这种架构是一种专门用于自然语言处理的“编码-解码器”架构。
在训练过程中大模型将输入的单词以向量的形式传递给神经网络然后通过网络的编码解码以及自注意力机制建立起每个单词之间联系的权重。
大模型的核心能力在于将输入的每句话中的每个单词与已经编码在模型中的单词进行相关性的计算并把相关性又编码叠加在每个单词中。
这样大模型能够更好地理解和生成自然文本同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力。
全文小结大模型的发展对于推动产业升级、应对市场挑战和促进技术进步具有重要意义近年计算机技术和大数据的不断发展大模型将在更多领域发挥重要作用成为人工智能时代的重要引擎。
同时大模型的应用也面对诸多挑战例如计算成本和能耗、过拟合与泛化问题、数据隐私问题等这些在未来都需要我们众多研究学者共同攻克的核心问题。
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。
但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。
帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。
2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。
随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。
加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。
正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。
这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通
大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。
AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。
适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-
5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。
快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。
掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。
到此为止大概2个月的时间。
你已经成为了一名“AI小子”。
那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。
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。
天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。
然而如果你能完成
% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】