什么是大模型？全网讲的最通俗易懂的大模型教案

引言：网上关于大模型的文章也很多，但是都不太容易看懂。今天这一篇文章争取做到通俗易懂。让大家尽可能的理解大模型。

我将从以下几个方面来给大家进行解惑：
一、什么是大模型？
二、大模型是如何训练出来的？
三、大模型究竟有什么作用？
四、大模型的发展趋势？
五、大模型会带来哪些挑战？
六、如何学习大模型 AI ？
一、什么是大模型？
大模型，英文名叫Large Model，大型模型。早期的时候，也叫Foundation Model，基础模型。

大模型是一个简称。完整的叫法，应该是“人工智能预训练大模型”。预训练，是一项技术，我们后面再解释。

我们现在口头上常说的大模型，实际上特指大模型的其中一类，也是用得最多的一类——语言大模型（Large Language Model，也叫大语言模型，简称LLM）。

除了语言大模型之外，还有视觉大模型、多模态大模型等。现在，包括所有类别在内的大模型合集，被称为广义的大模型。而语言大模型，被称为狭义的大模型。

从本质来说，大模型，是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。

之前给大家科普人工智能的时候，介绍过，神经网络是人工智能领域目前最基础的计算模型。它通过模拟大脑中神经元的连接方式，能够从输入数据中学习并生成有用的输出。

这是一个全连接神经网络（每层神经元与下一层的所有神经元都有连接），包括1个输入层，N个隐藏层，1个输出层。

大名鼎鼎的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及transformer架构，都属于神经网络模型。

目前，业界大部分的大模型，都采用了transformer架构。

刚才提到，大模型包含了超大规模参数。实际上，大模型的“大”，不仅是参数规模大，还包括：架构规模大、训练数据大、算力需求大。

以OpenAI公司的GPT-3为例。这个大模型的隐藏层一共有96层，每层的神经元数量达到2048个。

整个架构的规模就很大（我可画不出来），神经元节点数量很多。

大模型的参数数量和神经元节点数有一定的关系。简单来说，神经元节点数越多，参数也就越多。例如，GPT-3的参数数量，大约是1750亿。

大模型的训练数据，也是非常庞大的。

同样以GPT-3为例，采用了45TB的文本数据进行训练。即便是清洗之后，也有570GB。具体来说，包括CC数据集（4千亿词）+WebText2（190亿词）+BookCorpus（670亿词）+维基百科（30亿词），绝对堪称海量。

最后是算力需求。

这个大家应该都听说过，训练大模型，需要大量的GPU算卡资源。而且，每次训练，都需要很长的时间。

在这里插入图片描述

根据公开的数据显示，训练GPT-3大约需要3640PFLOP·天（PetaFLOP·Days）。如果采用512张英伟达的A100 GPU（单卡算力195 TFLOPS），大约需要1个月的时间。训练过程中，有时候还会出现中断，实际时间会更长。

总而言之，大模型就是一个虚拟的庞然大物，架构复杂、参数庞大、依赖海量数据，且非常烧钱。

相比之下，参数较少（百万级以下）、层数较浅的模型，是小模型。小模型具有轻量级、高效率、易于部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的垂直领域场景。在这里插入图片描述

AI时代的职场新潮流

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一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。