一文说清楚什么是AI大模型

大语言模型（LLM）的核心定义与特性

大语言模型（LLM）的核心技术和特性

Transformer 架构

　　Transformer是一种基于“注意力机制”的神经网络架构，由Google于2017年提出。其核心特性包括：

• 自注意力机制（Self-Attention）：能够捕获句子中每个词与其他词之间的关系，量化它们的重要性，提取上下文语义。
• 并行计算：相比早期的RNN和LSTM，Transformer能更高效地处理长文本。
• 大语言模型（如GPT系列）大多基于Transformer的变体。

Transformer如何生成答案？

　　Transformer通过编码器-解码器结构生成答案：

• 编码器：将输入内容转化为内部知识表示。
• 解码器：根据内部知识表示生成输出（如翻译、回答问题等）。

为什么Transformer比传统方法强？

• 自注意力机制：使模型能同时捕捉短距离和长距离的关系。
• 并行处理：提高效率，避免序列模型的时间瓶颈。
• 预训练模型可迁移：适应性强，能根据不同任务调整。

为什么“大模型”目前特指“语言模型”？

　　大模型在2023年及之后的语境中通常特指大语言模型（LLM），但其范围也涵盖其他领域的超大规模深度学习模型，如图像生成模型（如DALL-E）、科学计算模型（如AlphaFold）以及多模态模型。这些模型通过海量数据训练，展现出高度的泛用性。

“大”与“小”模型的对比

• 大模型：参数规模巨大（如GPT-3有1750亿个参数）、训练数据海量、计算资源需求高，但具备较强的通用性和多任务处理能力。
• 小模型：参数较少、规模较小、专注于特定任务，如MobileNet、GPT-2的小型版本等。它们计算效率高、训练成本低，适合在资源有限的设备上部署。

大语言模型的应用与未来展望

　　大语言模型已经在多种场景中展示了高效性和通用性，从对话生成到代码编写、从文档翻译到文本分析。未来，随着技术的不断进步，大语言模型将在更多领域发挥重要作用。同时，我们也需要关注其带来的挑战和机遇，如隐私保护、伦理道德等问题。