大模型引言

什么是大模型？

大模型，通常指大规模预训练语言模型，它是一个基于Transformer架构，在海量文本数据上训练而成的深度学习模型。

您可以将其理解为一个吸收了互联网级别知识的“超级大脑”。它不像传统AI那样是“专才”（如下围棋的AlphaGo只会下围棋），而是一个“通才”，能够通过自然语言对话，灵活处理各种任务，如回答问题、撰写文章、翻译、编程、逻辑推理等。

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为什么是“大”？

“大”是质变的关键，主要体现在三个相互支撑的维度：

1. 参数规模大：知识的容量

   • 参数是模型内部学到的“知识单元”，数量从数亿到数万亿不等（例如，GPT-3有1750亿个参数）。

   • 参数越多，模型的“脑容量”就越大，能存储和理解的规律、知识就越复杂、越细微。

2. 训练数据海量：学习的素材

   • 训练数据通常达到数万亿个词元，覆盖了互联网上的百科、新闻、书籍、代码等。

   • 海量数据确保了模型能接触到人类语言的多样性和丰富的世界知识，避免成为“井底之蛙”。

3. 计算资源消耗大：实现的成本

   • 训练如此庞大的模型需要成千上万的高性能GPU/TPU运算数周甚至数月，成本极高。

   • 这是支撑前两个“大”的物理基础，构成了极高的技术门槛。

“大”的终极体现：涌现能力
当以上三个维度突破某个临界点后，模型会“突然”展