伴随着这段时间，人工智能，AI的热门，“大模型”一词也经常出现在我们的视野中。对于普通人来说，GPT，人工智能，AI，大模型，这些每个字都看得懂但是连起来却觉得理解不完全。今天我们就来讲讲大模型以及GPT。
什么是大模型？
我们在生活中常常使用过很多模型，比如自制雪糕的雪糕模具，蛋糕店里摆着的蛋糕模型，装着鸡蛋羹的碗等等，这些都是模具，我们可以使用这些模具来更加简单地完成最终的成品。
这是实体的模型，映射到虚拟上，就包括我们听到过很多次的数学建模：
我需要大量计算一个数的平方最后减去3，一个一个计算太麻烦了，我就可以先使用一个数，计算它的平方再减去3。根据这个例子，建立一个模型，就变成一个虚拟的“模具”，我就可以使用这个“模具”来计算我其他的数据了。
其中，数的平方减去3，就是这个模型的算法；把这个算式封装好的盒子，就是模型，是不是特别好理解。我们可以使用这些模型来增加我们的工作效率。
在计算机领域，一个模型通常由输入，参数和输出组成。结合上面的例子，你需要计算的数
据就是输入，减去的三就是参数可以调整，最终给你的计算结果就是输出。
结合模型的书面定义：通过主观意识借助实体或者虚拟表现，构成客观阐述形态结构的一种表达目的的物件。（物件并不等于物体，不局限于实体与虚拟、不限于平面与立体）。你能更好地理解到模型的意思。
接着终于到今天的主题，大模型，从字面上看，就比模型多了个大字。实际上，它就是指相比于普通的模型“大”的多的模型，当然也会有实体和虚拟的区别。今天我们讨论的是人工智能和机器学习中的大模型。
在机器学习和人工智能领域，模型通过数学公式、算法或规则来表示数据中的模式、关系或规律。那么，什么地方能够使模型变得足够“大”呢？大量的数学公式？大量的算法？大量的规则？计算机以二进制来存储，几千条几万条的数学公式和算法规则，真正存到计算机里面，可能还不到10个G。因此，“大”体现在模型中使用的数据。
有一个词相信大家都不陌生：大数据。由于现在互联网的发展，每天在网上产生的数据就已经是一个庞大的数字，也正是这样才导致大数据这个词从前几年开始出现在我们视野中。而今天我们讨论的大模型，显然，它基于庞大的数据集，也就是大数据，这样训练处理的模型就是大模型。
那么大模型有什么例子吗？
有的。
今年很火的GPT，就是自然语言处理 (NLP) 领域的模型，GPT-3拥有1750亿个参数，而GPT-4的参数规模更大。这些模型能理解和生成人类语言，在文本翻译、问答系统、语言生成等任务上表现优秀。
大模型的特点在于它能够处理大规模数据，训练数据越多，它的学习能力学习结果就越好，甚至发展到具有一定程度的创造性。
它的难点在于需要大量的时间和有效数据集进行训练，前期成本很高。OpenAI的GPT的核心是训练的数据集，因为有大量的有效数据集训练，GPT才能达到现在这样的训练结果，才这么火。
今年也涌现了很多国产GPT，年初的时候火了一段时间，但是现在的热度比不上GPT。是因为这些国产GPT虽然将模型框架和算法搭建好了，但是没有足够的有效数据集训练，而且有些不能商用，导致训练的模型效果不是很好，而且智能程度和时间也相关，现在还达不到GPT的效果。
而且至今，OpenAI也没有公开训练ChatGPT的相关数据集来源和具体细节。由此可见，数据集对于大模型的重要性。
现在比较多的就是LLM+垂直知识库，只收集特定行业的数据集会容易一些。
Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。
数据集的获取
通过前面的讨论我们可以看到一个有效的数据集对于大模型的重要性，那么我们可以从哪里获取数据集呢？
如果是个人和学术研究，可以通过一些官方论坛，开源数据库，合作的研究机构获取。
如果是公司，那么就需要慎重一些，可以找官方公开的可以商用的数据集，但是往往效果会差一些；也可以通过数据提供商购买，收录积累的是一些公开的数据。
总结
现在GPT很火，也有很多人想使用大模型，我们需要根据使用场景和需求进行模型定制。大模型在大量的有效数据集训练后是可以很智能的，难点在于在哪里找到数据集。并且，大模型训练出来的AI可能会产生一些伦理问题，版权争议等，需要每个使用者注意。
随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。
如何系统的去学习大模型LLM ？
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