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

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

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：

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。

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💪

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

什么是AI大模型全栈工程师？

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最后编辑时间为: 2024/01/24 21:21

AI大模型