解释什么是大模型之前，先说说AI的类别、机器学习和深度学习，便于更清楚大模型的来龙去脉。
01 AI的类别
人工智能是一个非常庞大的科学领域。
从1950年代正式诞生以来，围绕人工智能，已经有很多科学家进行了大量的研究，也输出了很多非常了不起的成果。
这些研究，根据思路方向的不同，被分为了很多种学派。比较有代表性的，是符号主义学派、联结主义学派、行为主义学派。 这些学派并没有对错之分，相互之间也有一些交叉融合。
早期的时候（1960-1990），符号主义（以专家系统、知识图谱为代表）是主流。后来，从1980年开始，联结主义（以神经网络为代表）崛起，一直到现在，都是主流。
将来，也许有新的技术崛起，形成新的学派，也不一定。
除了方向路线之外，我们也可以从智能水平以及应用领域等方面对AI进行分类。
按智能水平，可以分为：弱人工智能（Weak AI）、强人工智能（Strong AI）、超人工智能（Super AI）。
弱人工智能只专精于单一任务或一组相关的任务，不具备通用智能能力。我们目前就处于这个阶段。
强人工智能更厉害一些，具有一定的通用智能能力，能够理解、学习并应用于各种不同的任务。这个还处于理论和研究阶段，还没落地。
超人工智能当然是最强的。它在几乎所有方面都超过人类智能，包括创造力、社交技能等。超人工智能是未来的终极形态，我们假设它能够实现。
02 机器学习&深度学习
- 什么是机器学习？
机器学习的核心思想，是构建一个可以从数据中学习的模型，并利用这个模型来进行预测或决策。机器学习不是一个具体的模型或算法。
它包括了很多种类型，例如：
监督学习： 算法从带有标签的数据集中学习，即每个训练样本都有一个已知的结果。
无监督学习： 算法从没有标签的数据集中学习。
半监督学习： 结合了少量的带标签数据和大量的未带标签数据进行训练。
强化学习： 通过试错的方式，学习哪些行为可以获得奖励，哪些行为会导致惩罚。
- 什么是深度学习？
深度学习，具体来说，是深度神经网络学习。**深度学习是机器学习的一个重要分支。**机器学习底下有一条“神经网络”路线，而深度学习，是加强版的“神经网络”学习。
神经网络是联结主义的代表。顾名思义，这个路线是模仿人脑的工作原理，建立神经元之间的联结模型，以此实现人工神经运算。
深度学习所谓的“深度”，是神经网络中**“隐藏层”**的层级。
经典机器学习算法使用的神经网络，具有输入层、一个或两个“隐藏层”和一个输出层。
深度学习算法使用了更多的“隐藏层”（数百个）。它的能力更加强大，让神经网络能够完成更困难的工作。
机器学习、神经网络和深度学习的关系，通过下面的图可以看出：
神经网络从1980年代开始崛起之后，就形成了很多的模型和算法。不同的模型和算法，有着各自的特性和功能。
卷 积 神 经 网 络 （ Convolutional Neural Network ， CNN ） 和 循 环 神 经 网 络 （ Recurrent Neural Network ，RNN），是1990年代左右诞生的比较知名的神经网络模型。它们的具体工作原理比较复杂。
反正大家记住：
卷积神经网络（CNN）是一种用于处理具有类似网格结构的数据（例如图像和视频）的神经网络。所以，卷积神经网络通常用于计算机视觉中，可以用来图像识别和图像分类。
而循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络，例如语言模型和时间序列预测。所以，循环神经网络通常用于自然语言处理和语音识别。
transformer也是一个神经网络模型。 它比卷积神经网络和循环神经网络出现时间更晚，2017年由谷歌研究团队提出，也更加强大。
作为非专业人士，不需要去研究它的工作原理，只需要知道：
1、它是一种深度学习模型；
2、它使用了一种名为自注意力（self-attention）的机制；
3、它有效解决了卷积神经网络和循环神经网络的瓶颈（局限性）问题；
4、它很适合自然语言处理（NLP）任务。相比循环神经网络，它的计算可以高度并行化，简化了模型架构，训练效率也大大提升；
5、它也被扩展到了其他领域，如计算机视觉和语音识别。
6、现在我们经常提到的大模型，几乎都是以transformer为基础。
神经网络还有很多种，这里就看下图，知道有很多就好。
03 什么是大模型？
这两年说的火热的人工智能，说的就是大模型。那么，什么是大模型？
- 大模型，是具有庞大参数规模和复杂计算结构的机器学习模型。
参数，是指在模型训练过程中，学习和调整的变量。参数定义了模型的行为、性能、实现的成本以及对计算资源的需求。简单来说，参数是模型内部用来做出预测或决策的部分。
大模型，通常拥有数百万至数十亿的参数。相对应的，参数少的，就是小模型。对一些细分的领域或场景，小模型也够用。
大模型需要依赖大规模数据进行训练，对算力资源的消耗极大。
大模型有很多种类别。通常所说的大模型，主要是指语言大模型（以文本数据进行训练）。 但实际上，还有视觉大模型（以图像数据进行训练），以及多模态大模型（文本和图像都有）。绝大多数大模型的基础核心结构，都是Transformer及其变体。
按应用领域，大模型可以分为通用大模型和行业大模型。
通用大模型的训练数据集更加广泛，覆盖的领域更加全面。行业大模型，顾名思义，训练数据来自特定行业，应用于专门的领域（例如金融、医疗、法律、工业）。
- GPT
GPT-1、GPT-2……GPT-4o，等等，都是美国OpenAI这家公司推出的语言大模型，同样都是基于Transformer架构。
GPT的全称，叫做Generative Pretrained Transformer，生成式-预训练-Transformer。
Generative（生成式），表示该模型能够生成连续的、有逻辑的文本内容，比如完成对话、创作故事、编写代码或者写诗写歌等。
这里刚好提一下，现在常说的AIGC，就是AI Generated Content，人工智能生成内容。 内容可以是文本、图像、音频、视频等。
文生图， 比较有代表性的是DALL·E（也来自OpenAI）、Midjourney（知名度大）和Stable Diffusion（开源）。
文生音频（音乐）， 有Suno（OpenAI）、Stable Audio Open（由Stability.ai开源）、Audiobox（Meta）。
文生视频 ，有Sora（OpenAI）、Stable Video Diffusion（由Stability.ai开源）、Soya（开源）。图也可以生视频，例如腾讯的Follow-Your-Click。
AIGC是一个“应用维度”的定义，它不是一个具体的技术或模型。AIGC的出现，扩展了AI的功能，打破了此前AI主要用于识别的功能限制，拓宽了应用场景。
好了，继续解释GPT的第二个字母——Pre.trained。
Pre.trained（预训练），表示该模型会先在一个大规模未标注文本语料库上进行训练，学习语言的统计规律和潜在结构。通过预训练，模型才有了一定的通用性。训练的数据越庞大（如网页文本、新闻等），模型的能力就越强。
大家对于AI的关注热潮，主要源于2023年初的ChatGPT爆火。
ChatGPT的chat是聊天的意思。ChatGPT是OpenAI基于GPT模型开发的一个AI对话应用服务。
AI的作用，极为广泛。
概括来说，AI和传统计算机系统相比，能提供的拓展能力，包括：图像识别、语音识别、自然语言处理、具身智能等方面。
图像识别，有时候也被归类为计算机视觉（Computer Vision，CV），让计算机具备理解和处理图像和视频的能力。常见的是摄像头、工业质检、人脸识别之类的。
语音识别，就是理解和处理音频，获得音频所搭载的信息。常见的是手机语音助手、电话呼叫中心、声控智能家居之类的，多用于交互场景。
自然语言处理，前面介绍过，就是使计算机能够理解和处理自然语言，知道我们到底在说什么。这个很火，多用于创造性的工作，例如写新闻稿、写书面材料、视频制作、游戏开发、音乐创作等。
具身智能，就是把人工智能搭载在一个物理形态（“身体”）上，通过与环境互动，来获得和展示智能。带AI的机器人，属于具身智能。
斯坦福大学年初推出的“Mobile ALOHA”，就是一个典型的家用具身机器人。它可以炒菜、煮咖啡甚至逗猫，火爆全网。并不是所有的机器人，都是人形机器人。也不是所有的机器人，都用到了AI。
结语：
AI特别擅长对海量数据进行处理，一方面通过海量数据进行学习和训练，另一方面，基于新的海量数据，完成人工无法完成的工作。或者说，找到海量数据中潜在的规律。
有句话说的好：“未来，淘汰你的不是AI，而是掌握了AI的人”。 知道这些AI常识，就是拥抱AI的第一步。至少和别人聊天的时候，谈到AI，就不会一头雾水了。
学会使用常见的AI工具和平台，帮助自己提升工作效率，改善生活品质。就已经领先了90%的人了。
零基础如何学习AI大模型
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为什么要学习大模型？
学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。
大模型典型应用场景
①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。
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