AI大模型

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什么是AI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这些都是模具,装着鸡蛋羹的碗等等,我们可以使用这些模具来更加简单的完成最终的成品。这些是实体店模型,映射到虚拟上,就包括我们听到过很多次的数据建模;

举例: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,就变成了一个虚拟的“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。我们可以使用这个模型来增加提高我们的工作效率。

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大模型是什么? 大模型技术是一种基于深度学习的人工智能技术,它通过训练大规模的神经网络来生成具有特定功能的模型。大模型技术被广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别、预测模型等领域。

大模型时代 从去年底开始,大模型的发展趋势就非常迅猛,代表着人工智能进入了一个新的时代 国内在大模型领域的发展中,再次取得了令人瞩目的成就。不仅在技术上有所突破,而且在实际应用中,也展现出了巨大的潜力。这也反映出,大众对于大模型的关注度和热情正在不断高涨 除国家在大模型方向大力投入之外,国内多家科技公司也纷纷推出了自己的人工智能大模型产品。例如文心一言、通义千问、讯飞星火、天工、ChatGLM、MOSS、baichuan,可谓层出不穷

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Ai大模型就是一种很聪明的电脑程序,它可以学习很多很多的信息,比如文字、图片、声音,然后根据这些信息来做各种各样的事情,比如写文章、画画、聊天等。AI大模型就像是一个超级大脑,可以处理很多很复杂的问题,也可以适应不同的场景和需求。AI大模型是人工智能的一种重要形式,也是人类探索智能的一种方式。简单来说,就是在大数据的支持下进行训练,学习出一些特征和规则,微调后应用在各场景任务中。

AI大模型具有很高的计算和存储需求,需要使用极为强大的计算设备和高效的算法才能训练和应用,所以参数量一般可以达到惊人的数十亿或者数千亿。例如OpenAI的GPT系列,最开始的GPT-1拥有1.17亿个参数,到GPT-3的参数已经到达1750亿个,最新的GPT-4没有给出具体的参数量,但根据推测,它或将接近万亿

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传统的小模型生成模式相比,大模型能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量,缩短模型的开发周期,并得到更好的模型训练效果。

可以说,大模型的真正意义在于改变了 AI 模型的开发模式,将模型的生产由“作坊式”升级为“流水线”。而模型开发模式的转变,使得 AI 技术在落地时拥有更强的通用性,可以泛化到多种应用场景。由此利用大模型的通用能力可以有效应对多样化、碎片化的AI应用需求,为实现规模推广AI落地应用提供可能

AI和AI大模型区别

**👉AI(人工智能)**是指模拟、复制、扩展人类智能的科学与工程领域。它是通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,使机器能够模拟和执行人类智能活动的分支。

👉AI大模型****是一种具有巨大参数量的深度神经网络模型。这些模型通常由数十亿、甚至上百亿个参数组成,可以在大规模数据集上进行训练。AI大模型的典型代表是GPT-3(Generative Pre-trained Transformer-3),它是由OpenAI开发的自然语言处理模型,拥有1750亿个参数

大模型门槛高不高?

大模型门槛高不高,要分三种情况

大模型领域当中不同类型的玩家,

👉第一种:像谷歌 微软 百度 open ai 这样的玩家,从0开始做一个这样的基础大模型

1、这一部分无论是数据还是算力,还是人才的要求都非常高。整个的大模型,他之所以有这样的一个通用的智能化的能力,实际上是它经过了海量的数据的训练,(可能相当于数百万个这样的人,他们一生的阅读量)

2、另一方面实际上是这种高质量的标注数据,比如说像OpenAI,他们有大量的这种专业领域的标注员,那么除了数据之外,当然算力的要求也是非常高的,像Chat GPT这样的一个千亿级别的大模型要连续训练1000张A100连续训练100天这样的一个时间,所以这个成本也非常高(动辄花几千万美金 甚至几亿 几十亿美金购买GPU)

【自建基础大模型,算力、算法、数据,人才要求高】

👉第二种:在已有开源的基础大模型之上,比如chatglm3、 llama2、 阿里通义这样的基础大模型之上,做这种行业的领域大模型,就好比站在巨人的肩膀之上,训练完成之后90%的工作大模型都给你解决了,它所需要的数据量、它所需要的计算量、成本方面就算我们是普通程序员也是可以接受。

电商 量化交易 教育 工业的知识库 天气预测 客服机器人等 都是可以落地的,现在市面招聘99%也都是领域大模型的产品经理 、算法工程师

【行业大模型,基于基础大模型微调,针对性定制】

👉第三种:基于前两类的大模型,在上面开发应用,门槛降的非常低,整个的创新的速度非常快(在进行模型二次训练的时候顺手就搞定了)

【用大模型开发应用,通过开发工具,降低门槛】

大模型本身已经是非常强大了,但是无法满足我们工作需求。所以我们做的是基于基座大模型做模型二次训练 做独有场景 独有数据方向 私有化部署(真正意义上的几何倍率的提高工作效率,成为超级个体,成为大模型全栈工程师)

AI大模型应用案例

应用案例描述
自然语言处理AI大模型在自然语言处理领域有着广泛应用。例如 ,GPT-3模型可以进 行智能文本生成 ,根据输入的提示生成连贯、有逻辑的文章、对话或 代码等。此外 ,BERT模型可以进行文本分类、实体识别、情感分析等 任务。
机器翻译AI大模型在机器翻译领域也有广泛应用。例如 ,T5模型可以实现多语 言之间的翻译 ,不仅可以进行常见语种之间的翻译 ,还可以进行稀缺 语种的翻译 ,提供更加便捷的跨语言交流服务。
图像识别AI大模型在图像识别领域具有出色的表现。例如 ,GPT-3模型可以进行 图像描述生成 ,根据输入的图像生成与图像内容相符的文字描述。此 外 ,ViT模型可以实现图像分类、目标检测、图像生成等任务。
语音识别AI大模型在语音识别领域也有重要应用。例如 ,DeepSpeech模型可 以将语音信号转换为文字 ,实现语音转写和语音命令识别等功能。该模型在语音识别任务上取得了很高的准确率。
推荐系统AI大模型在推荐系统中起到了关键作用。例如 ,GPT-3模型可以根据用 户的历史行为和推荐算法生成个性化的推荐结果 ,提供更加精准的推 荐服务。此外 ,DALL -E模型可以根据用户的需求生成符合用户偏好的 图片 ,提供个性化的视觉推荐。
医疗诊断AI大模型在医疗诊断领域也有重要应用。例如 ,DeepMind团队开发的 AlphaFold模型可以预测蛋白质的三维结构 ,帮助科研人员理解蛋白 质的功能和疾病机制。此外 ,AI大模型还可以通过分析医疗影像数据 进行疾病诊断和辅助决策。
智能客服AI大模型在智能客服领域有着广泛应用。例如 ,GPT-3模型可以根据用 户的问题生成智能回复 ,提供个性化的客服服务。该模型可以帮助企 业提高客户满意度和运营效率
智能物流AI大模型在物流领域有着广泛应用。例如 ,GPT-3模型可以根据订单信息和物流数据进行路径规划和运输优化 ,提高物流效率和准时率。此外 ,AI大模型还可以通过分析大数据进行货物跟踪和库存管理 ,提供更加智能化的物流解决方案。
...当然并不是只有这些的哈,还有很多的应用场景在等待着我们的开发。

大模型的应用可以在以下领域:

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当然并不是只有这些的哈,还有很多的应用场景在等待着我们的开发。

大模型技术为什么会这么多公司追捧呢?

☘️ 核心就是两点 :效率高、想象力巨大。

  1. 效率高的事情

开发的ChatALL.ai大模型全球github热榜第一,日本,美国专家都在评论 研究

过程中前端 后端 测试 产品 设计图片 UI都是利用大模型半个月开发完毕,正常效率是4 5个工程师 几个月的工作量。

他的能力 咱们也是可以做到的💪

  1. 想象力大事情怎么解释呢?

说两个方向: 存量市场和增量市场

1:存量市场逻辑:

2018年开始,移动互联网增速趋向于饱和,像我们平时使用的“抖音”“快手”“微信”支付宝““携程”“小红书”等等,基本就没变过样子,企业招开发岗 更多是维持本身业务的发展,而当企业的商业增速 流量增速到达瓶颈后,本身开发工程师是不带来新的经济增长的 自然配合此业务的“产品经理”“项目经理”等相关岗位和开发工程师一样 就会薪资下降 ,薪资水平刚刚维系企业可以正常运转即可,或者直接裁员其他冗余岗位,这就是”存量市场逻辑“

2:增量市场逻辑:

自从chatgpt火起来之后,各个大厂开始自研基座大模型,很多文案 编辑 开发等工作大模型都可以替代 或替代大部分,而它真正的想象力在于,很多微小的 或传统的行业 都可以利用大模型重塑一次,真正改变生产力,比如“量化交易”“医疗问诊”“客服机器人”“教育运营”“企业CRM“”线上企业框架搭建“等等等,有更多新的场景亟待解决,这就是机会,而这些新的机会,是给企业降本增效 或带来新的经济增长的,自然薪资就高 而且给钱还痛快,这就是”增量市场逻辑“

👇在这样的市场情况下,大模型一定是未来重塑生产力的方式,薪资也非常高,那么我们应该如何学习呢? 目前个人认为有三种情况

1、有特定的场景 或者公司需求 急待解决,想要训练专业领域的大模型

2、本身从事IT工作,自己不知道大模型可以做些什么,简单提升下工作效率,或闲余时间可以利用大模型做一些副业

认可大模型方向,想要ALL IN进去 快速转行

大模型出来后,您也知道,对于行业的冲击还是很强的

学习AI大模型可以具体帮咱们实现:

①✅基于大模型底层技术,让咱们前端 后端 数据分析 产品 绘图 算法工程等一个人可以做。自身工作起码提效50%

②✅学会模型精调,掌握独立训练基础大模型,并且某个专业领域落地部署的能力

③✅AI新方向薪资高,打破了行业壁垒,不像传统IT,学大模型薪资至少上涨10%~15%,且拥有绝佳的高薪岗位

④✅技术傍身

写代码? 编程要求很高? 不存在的同学,大模型现在很强,核心不是代码基础 是编程思维,它并不是只停留在一个gpt上,大模型本质是重塑生产力,

学模型精调、做AI全栈、想做出自己的私人场景、私人数据的模型产品,

想就业、想转行、想创业、想提效、想运用AI、想有个副业,咱们课程一定都是巨合适的****以上的点都是是本次课程能给你带来的收获和帮助,所以按时上课,及时了解,及时跟进学习

大模型AI技术应用的四个层次

我们可以看下自己处于第几层的哦

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什么是AI大模型全栈工程师?

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  1. 123232

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  2. hhhhhhhhh哈哈哈哈

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