人工智能大模型介紹

人工智能大模型介紹01人工智能大模型基礎(chǔ)概念02人工智能大模型的應(yīng)用領(lǐng)域03人工智能大模型訓(xùn)練方法及技術(shù)04人工智能大模型的性能與效果評估05人工智能大模型的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)目錄人工智能大模型基礎(chǔ)概念01人工智能大模型定義人工智能大模型是指具有超過一億個(gè)參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種模型的參數(shù)數(shù)量通常比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型大得多，使其能夠應(yīng)對更復(fù)雜的任務(wù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理。人工智能大模型通過學(xué)習(xí)大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的模式和規(guī)律，具備了更強(qiáng)大的智能和推理能力，可以在各種領(lǐng)域進(jìn)行高效的決策和預(yù)測。為什么需要大模型？它利用海量的數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來理解、生成和預(yù)測新內(nèi)容,微調(diào)后應(yīng)用在各場景任務(wù)中。目前，其主要在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。什么是AI大模型？AI大模型是“大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法”結(jié)合的產(chǎn)物，凝聚了大數(shù)據(jù)內(nèi)在精華的“隱式知識庫”。包含了“預(yù)訓(xùn)練”和“大模型”兩層含義，即模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上完成了預(yù)訓(xùn)練后無需微調(diào)，或僅需要少量數(shù)據(jù)的微調(diào)，就能直接支撐各類應(yīng)用。

人工智能大模型的應(yīng)用領(lǐng)域02大模型的應(yīng)用范圍非常廣泛，包括圖像處理、自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。在這些領(lǐng)域中，大模型通常能夠提供更高的準(zhǔn)確度、更好的性能和更出色的用戶體驗(yàn)，因此受到了廣泛應(yīng)用和追捧。AI大模型應(yīng)用場景人工智能大模型訓(xùn)練方法及技術(shù)03訓(xùn)練技術(shù)：DistributedTraining（分布式訓(xùn)練）分布式訓(xùn)練分為數(shù)據(jù)并行和模型并行其中模型并行又分為pipeline并行和張量并行數(shù)據(jù)并行：主要針對的是單卡無法完全存儲(chǔ)全部數(shù)據(jù)集的情況Pipeline并行：模型并行張量并行:數(shù)據(jù)并行和模型并行的結(jié)合體。在模型并行里主要指的是在layer的角度來對模型進(jìn)行切分。主要思想是將一個(gè)minibatch切分為多個(gè)microbatches使得每個(gè)device能夠同時(shí)處理多個(gè)microbatches。同樣的，pipeline并行也有同步和異步并行從張量的角度來對張量沿著某個(gè)維度進(jìn)行切分(可以和數(shù)據(jù)并行和pipeline并行同時(shí)使用)人工智能大模型的性能與效果評估04模型的性能（指精度）通常與模型的參數(shù)規(guī)模息息相關(guān)。模型參數(shù)規(guī)模越大，模型的學(xué)習(xí)能力越強(qiáng)，最終的精度也將更高。模型性能模型評估模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好而在新樣本上誤差很大時(shí)，稱為“過擬合”模型在訓(xùn)練集上誤差就很大時(shí)，稱為“欠擬合”。

欠擬合通常容易解決，如

增加數(shù)據(jù)、增大訓(xùn)練次數(shù)、增大學(xué)習(xí)率或使用更復(fù)雜的模型

等。過擬合則很難解決，常用的方法包括

簡化模型，減少特征，更多的數(shù)據(jù)，交叉驗(yàn)證，正則化，Dropout，Shuffling

等。人工智能大模型的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)05AI大模型的應(yīng)用價(jià)值大模型的真正意義在于改變了AI模型的開發(fā)模式，將模型的生產(chǎn)由“作坊式”升級為“流水線”。而模型開發(fā)模式的轉(zhuǎn)變，使得AI技術(shù)在落地時(shí)擁有更強(qiáng)的通用性，可以泛化到多種應(yīng)用場景。由此利用大模型的通用能力可以有效應(yīng)對多樣化、碎片化的AI應(yīng)用需求，為實(shí)現(xiàn)規(guī)模推廣AI落地應(yīng)用提供可能。人工智能的發(fā)展對算力提出了新的更高要求，包括訓(xùn)練階段和推理階段的算力需求。為了滿足這些要求，需要進(jìn)行硬件的創(chuàng)新、采用分布式計(jì)算和云計(jì)算技術(shù)、優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)，以及進(jìn)行硬件和軟件的緊密集成1.成本問題，從訓(xùn)練成本來看，以ChatGPT為例，其訓(xùn)練成本一次大概就是數(shù)百萬美金。2.目前眾多的大模型的訓(xùn)練，其競爭會(huì)導(dǎo)致大量的能源消耗，比如碳排放，包括電力消耗等，都增加了經(jīng)濟(jì)成本和環(huán)境成本。3.數(shù)據(jù)成本，一般做大模型訓(xùn)練肯定需要很多數(shù)據(jù)，不僅這個(gè)數(shù)據(jù)量要大，質(zhì)量還要高。在這個(gè)過程當(dāng)中，收集和清洗大量的高質(zhì)量的訓(xùn)練集，也要投入大量的時(shí)間和人力資源。4.在人工智能競爭方面，也會(huì)有一些維