一起来聊一聊啥是大模型？_大模型介绍

今天我们一起来探讨一下当下非常火热的大模型，相信不少人对于大模型是个啥还一头雾水。

接下来我们将揭开大模型的神秘面纱，聊一聊，到底啥是大模型？

“大模型”这一概念，通常是指在人工智能领域中，具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，它们能够处理和理解大量数据，并在各种任务上表现出色。

如Chat-GPT、文心一言、通义千问、豆包、讯飞星火等等，这些都是一个一个的大模型。

一、大模型的工作原理

首先，大模型是一个由大量参数和复杂网络结构构成的机器学习模型。

这些参数和结构是通过学习大量数据中的模式和规律来确定的。

你可以把大模型想象成一个超级智能的“大脑”，这个“大脑”能够记住并理解它学习过的各种信息。

当我们给大模型输入一些新数据时，比如一段文字、一张图片或者一段语音。

大模型会利用它之前学习到的参数和结构，对这些数据进行处理和分析。

这个过程就像“大脑”在思考和理解输入的信息一样。

通过复杂的计算和推理，大模型会尝试从输入的数据中提取出有用的特征和信息，并与它之前学习到的知识进行比较和匹配。

这样，大模型就能够理解输入数据的含义，并做出相应的预测或决策。

最后，大模型会输出它的预测结果或决策。

这个结果可能是对输入数据的分类、识别、翻译等，具体取决于我们训练大模型时所设定的任务和目标。

总的来说，大模型的工作原理就是通过学习大量数据，并利用其复杂的参数和结构来理解和处理新的输入数据，从而做出相应的预测或决策。

这个过程需要强大的计算能力和存储空间来支持，但一旦训练完成，大模型就能够为我们提供准确、高效的智能服务。

二、大模型的训练和推理

如果大模型没有任何参数数据，它就无法进行推理分析。

没有参数数据的大模型就像一个空白的框架，没有具体的内容和逻辑规则来指导它的行为。

即使输入了数据，模型也无法从中提取有用的特征或进行推理，因为它没有学习到任何相关的知识或模式。

参数数据是大模型学习和理解世界的基础，它们是在训练过程中通过优化算法逐渐调整得到的。

这些参数数据定义了模型的结构和功能，使其能够对输入数据进行处理、分析和预测。

在机器学习和深度学习的背景下，参数通常是指模型中的权重和偏置，它们是模型内部的变量，用于在给定输入数据时计算输出。

这些参数是模型从训练数据中学习到的知识的体现。

2.1 大模型的训练

（1）初始化参数

模型的参数（权重和偏置）通常以随机值开始。

（2）前向传播

模型接收输入数据，并通过一系列计算（如矩阵乘法、激活函数等）产生输出。

（3）计算损失

模型的输出与实际值之间的差异通过损失函数来计算，损失函数是衡量模型性能的指标。

（4）反向传播

损失函数的结果用于计算每个参数的梯度，这个过程称为反向传播。

（5）参数更新

使用优化算法（如梯度下降）根据梯度来更新模型的参数，以减少损失。

（6）迭代过程

重复上述步骤，直到模型在训练数据上的性能达到满意的水平。

2.2 大模型的推理

大模型的推理阶段，即将训练好的大模型部署上线，供人们来使用。

（1）加载参数

加载训练阶段完成后保存的参数。

（2）输入新数据

将新的输入数据提供给模型。

（3）前向传播

使用加载的参数和新输入数据进行前向传播，得到预测结果。

（4）输出结果

模型输出的预测结果可以直接用于决策或进一步的处理。

在实际应用中，大模型的参数可能非常庞大，需要有效的存储和加载机制。

此外，为了提高推理速度和减少资源消耗，有时会对模型进行优化，如模型剪枝、量化或知识蒸馏等技术。

三、大模型的海马体

业界有一个精准的比喻：大模型是容易失忆的大脑，向量数据库就是海马体。

大模型虽然具有较强的分析推理能力，但是还存在几个问题，分别是记忆问题、幻觉问题、新鲜度问题和数据安全问题。

要想解决这四大问题，需要数据的优化与模型精调一起进行，这时候，海量的数据如何存储？如何调取？就成为一大难题。

大模型是计算引擎，改变的是计算方式，数据的存储和调取需要其他产品来做，这里就用到了向量数据库。

大模型好比是计算器，向量数据库就是账本，一个会计先拿计算器算账，再拿账本誊抄记录。

【向量数据库 + 大模型】，两者形成了最佳拍档。

向量数据库相当于大模型的外脑，大模型有上下文token的限制，虽然它擅长分析和推理，但是缺乏长期的记忆能力。

外挂向量数据库后，大模型就有了记忆，能够记住用户对话的历史内容，还能越过多轮对话进行分析推理。

大模型在预训练阶段，虽然积累了大量的知识，但是在一些细分专业领域，还远远不足。

这就可能导致大模型出现幻觉，回答出一些错误知识，或者生成一些和人类偏好不一致的内容。

外挂向量数据库后，可以将专业领域知识，灌输到向量数据库中，大模型就能够拥有各种专业知识，并去划定生成内容的范围。

大模型对数据的更新速度是有滞后的，最新产生的实时数据，大模型是没有办法及时获取到的。

但是外挂了向量数据库，大模型就连上了网，可以随时更新动态。

数据安全是大模型落地时，需要着重考虑的一点。

对企业来说，根本不可能将核心的经营数据、商业机密数据上传到大模型上。

但是通过向量数据库的方式，企业就可以完成本地化部署，大模型仅仅用来分析和推理，企业的隐私数据是私有化存储在本地的。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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