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石家庄设计网站公司,个人建站哪类站赚钱,陕西西安网站建设,wordpress注册用户延迟文章介绍了大模型的基本概念、训练过程和应用场景。大模型是基于transformer架构的神经网络#xff0c;通过预训练和微调完成。它能解放重复劳动、辅助专业领域、提升生活便捷度#xff0c;未来发展将更懂人类和更专领域。同时面临信息真伪难辨、隐私…文章介绍了大模型的基本概念、训练过程和应用场景。大模型是基于transformer架构的神经网络通过预训练和微调完成。它能解放重复劳动、辅助专业领域、提升生活便捷度未来发展将更懂人类和更专领域。同时面临信息真伪难辨、隐私安全风险和职业冲击等挑战。文章提供了从基础到实战的大模型学习资源适合小白系统学习。一、什么是大模型简单说大模型是一种超级聪明的 “AI 大脑”。它就像一个学了海量知识的学霸能理解人类语言还能根据输入的信息给出靠谱的回应。比如你问它 “怎么做番茄炒蛋”它会一步一步教你让它写一封请假条分分钟就能搞定。和我们平时用的计算器、美图软件不同大模型不是只能做单一任务而是像人类一样 “懂很多事”这也是它被称为 “通用人工智能雏形” 的原因。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小枣君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WebText2190亿词BookCorpus670亿词维基百科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。GPU算卡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。二、大模型是如何训练出来的接下来我们了解一下大模型的训练过程。大家都知道大模型可以通过对海量数据的学习吸收数据里面的“知识”。然后再对知识进行运用例如回答问题、创造内容等。学习的过程我们称之为训练。运用的过程则称之为推理。训练又分为预训练Pre-trained和微调Fine tuning两个环节。预训练在预训练时我们首先要选择一个大模型框架例如transformer。然后通过“投喂”前面说的海量数据让大模型学习到通用的特征表示。那么为什么大模型能够具有这么强大的学习能力为什么说它的参数越多学习能力就越强我们可以参考MIT麻省理工公开课的一张图这张图是深度学习模型中一个神经元的结构图。神经元的处理过程其实就是一个函数计算过程。算式中x是输入y是输出。预训练就是通过x和y求解W。W是算式中的“权重weights”。权重决定了输入特征对模型输出的影响程度。通过反复训练来获得权重这就是训练的意义。权重是最主要的参数类别之一。除了权重之外还有另一个重要的参数类别——偏置biases。参数有很多种类权重决定了输入信号对神经元的影响程度而偏置则可以理解为神经元的“容忍度”即神经元对输入信号的敏感程度。简单来说预训练的过程就是通过对数据的输入和输出去反复“推算”最合理的权重和偏置也就是参数。训练完成后这些参数会被保存以便模型的后续使用或部署。参数越多模型通常能够学习到更复杂的模式和特征从而在各种任务上表现出更强的性能。我们通常会说大模型具有两个特征能力——涌现能力和泛化能力。当模型的训练数据和参数不断扩大直到达到一定的临界规模后会表现出一些未能预测的、更复杂的能力和特性。模型能够从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式。这种能力被称为“涌现能力”。“涌现能力”可以理解为大模型的脑子突然“开窍”了不再仅仅是复述知识而是能够理解知识并且能够发散思维。泛化能力是指大模型通过“投喂”海量数据可以学习复杂的模式和特征可以对未见过的数据做出准确的预测。简单来说就像董宇辉一样书读得多了有些书虽然没读过他也能瞎掰几句。*参数规模越来越大虽然能让大模型变得更强但是也会带来更庞大的资源消耗甚至可能增加“过拟合**”*的风险。过拟合是指模型对训练数据学习得过于精确以至于它开始捕捉并反映训练数据中的噪声和细节而不是数据的总体趋势或规律。说白了就是大模型变成了“书呆子”只会死记硬背不愿意融会贯通。预训练所使用的数据我们也需要再说明一下。预训练使用的数据是海量的未标注数据几十TB。之所以使用未标注数据是因为互联网上存在大量的此类数据很容易获取。而标注数据基本上靠人肉标注需要消耗大量的时间和金钱成本太高。预训练模型可以通过无监督学习方法如自编码器、生成对抗网络、掩码语言建模、对比学习等大家可以另行了解从未标注数据中学习到数据的通用特征和表示。这些数据也不是随便网上下载得来的。整个数据需要经过收集、清洗、脱敏和分类等过程。这样可以去除异常数据和错误数据还能删除隐私数据让数据更加标准化有利于后面的训练过程。获取数据的方式也是多样化的。如果是个人和学术研究可以通过一些官方论坛、开源数据库或者研究机构获取。如果是企业既可以自行收集和处理也可以直接通过外部渠道市场上有专门的数据提供商购买。微调预训练学习之后我们就得到了一个通用大模型。这种模型一般不能直接拿来用因为它在完成特定任务时往往表现不佳。这时我们需要对模型进行微调。微调是给大模型提供特定领域的标注数据集对预训练的模型参数进行微小的调整让模型更好的完成特定任务。行业数据类别微调之后的大模型可以称之为行业大模型。例如通过基于金融证券数据集的微调可以得到一个金融证券大模型。如果再基于更细分的专业领域进行微调就是专业大模型也叫垂直大模型。我们可以把通用大模型理解为中小学生行业大模型是大学本科生专业大模型是研究生。微调阶段由于数据量远小于预训练阶段所以对算力需求小很多。大家注意对于大部分大模型厂商来说他们一般只做预训练不做微调。而对于行业客户来说他们一般只做微调不做预训练。“预训练微调”这种分阶段的大模型训练方式可以避免重复的投入节省大量的计算资源显著提升大模型的训练效率和效果。预训练和微调都完成之后需要对这个大模型进行评估。通过采用实际数据或模拟场景对大模型进行评估验证确认大模型的性能、稳定性和准确性‌等是否符合设计要求。等评估和验证也完成大模型基本上算是打造成功了。接下来我们可以部署这个大模型将它用于推理任务。换句话说这时候的大模型已经“定型”参数不再变化可以真正开始干活了。大模型的推理过程就是我们使用它的过程。通过提问、提供提示词Prompt可以让大模型回答我们的问题或者按要求进行内容生成。最后画一张完整的流程图三、大模型究竟有什么作用大模型的用处早就渗透到我们生活的方方面面总结起来有三大类解放重复劳动写报告、做表格、整理数据这些耗时的工作大模型能快速搞定。比如职场人用它生成会议纪要学生用它整理课堂笔记效率能提升好几倍。辅助专业领域在医疗领域它能帮忙分析 CT 影像给医生提供参考在编程领域它能自动补全代码帮程序员少加班。提升生活便捷度手机里的智能助手、语音翻译软件、甚至短视频的自动字幕背后都可能有大模型的影子。四、大模型的发展趋势未来的大模型会朝着两个方向进化更 “懂” 人类现在的大模型偶尔会说些 “蠢话”比如答非所问。以后它会更理解人类的语气、情绪甚至能听懂玩笑和潜台词。更 “专” 领域除了通用大模型还会出现针对教育、法律、农业等细分领域的 “专家型” 大模型。比如农民可以直接问它 “小麦叶子发黄怎么办”它能给出精准的解决方案。另外大模型的使用门槛会越来越低可能就像现在用微信一样普通人不用学复杂知识也能轻松上手。五、大模型会带来哪些挑战虽然大模型很厉害但也藏着不少问题信息真假难辨大模型可能会 “一本正经地胡说八道”比如编造不存在的历史事件或科学结论普通人很难分辨。隐私安全风险如果我们在使用时输入了身份证号、病历等私密信息可能会被泄露或滥用。冲击部分职业像基础文案、数据录入、简单翻译等工作可能会被大模型取代需要人们学习新技能来适应变化。六、总结大模型不是遥不可及的科技神话而是正在悄悄改变我们生活的工具。对新手来说不用害怕它的复杂先从日常使用开始 —— 比如用它写一段朋友圈文案或者查一个生活小问题慢慢就能感受到它的价值。当然在享受便利的同时也要记得擦亮眼睛避开它可能带来的 “坑”。跟着科技的脚步慢慢学你会发现大模型其实没那么难理解。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE 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