大模型是参数量达十亿级以上、基于 Transformer 架构的神经网络预训练模型，核心靠 “预训练 + 微调” 从海量数据中学习通用能力，兼具架构 / 参数 / 数据 / 算力 “四大规模”，但也面临就业、版权、伦理等多重挑战。以下是结构化解读与实操化梳理，适合快速入门与应用参考。
1、什么是大模型？
大模型，其英文表述为 Large Model，也就是大型模型，在早期还有 Foundation Model（基础模型）这一称呼。作为“人工智能预训练大模型”的简称，它包含的“预训练”是一项关键技术，这部分内容将在之后详细说明。
在日常交流里，人们说的大模型，一般指的是语言大模型（Large Language Model，简称 LLM，又称大语言模型），这是当前应用范围最广的一种。除了语言大模型，还有视觉大模型、多模态大模型等其他类别。我们把所有类别的大模型合称为广义大模型，而语言大模型则被称作狭义大模型。
从本质上来说，大模型属于神经网络模型，其特点是包含超大规模参数（通常数量达到十亿个以上）。
关于神经网络，有以下几点需要说明：
- 神经网络是当前人工智能领域最基础的计算模型。
- 它的工作原理是模拟大脑中神经元的连接方式，从输入的数据中学习，并生成有用的输出。
- 全连接神经网络是神经网络的一种类型，结构上包含1个输入层、N个隐藏层和1个输出层，且每层神经元与下一层的所有神经元都存在连接。
- 常见的卷积神经网络（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，业界的大部分大模型都采用了transformer架构。
大模型的“大”，并非仅体现在参数规模这一方面，还包括架构规模等其他维度。具体如下：
- 架构规模大：以OpenAI公司的GPT-4为例，其隐藏层数量多达120层，且每层包含14336个神经元，整体架构规模庞大，拥有数量众多的神经元节点。
- 参数规模与神经元节点数关联紧密：大模型的参数数量和神经元节点数存在密切联系，通常情况下，神经元节点数越多，对应的参数也就越多。像GPT-4，其参数数量大约为1.76万亿。
其次，训练数据规模庞大。
以 GPT-4 为例，其训练数据总量高达 13 万亿 tokens。按单本英文书籍 1MB 计算，这一数据规模相当于 4500 万本英文书籍，堪称海量。
如此庞大的训练数据，为大模型的学习和泛化能力提供了坚实基础。
最后，算力需求极大。
训练大模型需要大量的 GPU 算卡资源，且每次训练耗时极长。
公开数据显示，GPT-4 使用 1 万至 2 万张 A100 GPU 集群进行训练，训练周期约 90-100 天，总能耗成本约 6300 万美元。
由此可见，训练大模型不仅需要强大的硬件支持，还需要耗费巨大的资金和能源。
综上所述，大模型堪称一个虚拟的庞然大物，具有架构复杂、参数庞大、依赖海量数据以及高算力需求等特点，其研发和训练成本极高。
与之相对的是小模型：
小模型参数较少（百万级以下）、层数较浅；
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，能够快速响应需求。
大模型是如何训练出来的？
接下来，让我们一同了解大模型的训练过程。大模型具备强大的学习能力，它能从海量数据中汲取“知识”，并运用这些知识完成回答问题、内容创作等任务。其中，汲取知识的过程叫训练，运用知识的过程叫推理。而训练又包含两个关键环节，即预训练（Pre-trained）和微调（Fine tuning）。
● 预训练
预训练大模型时，需先选定框架，如常用的 transformer。接着，向模型“投喂”海量数据，助其习得通用特征表示。那大模型为何学习能力如此强大，且参数越多学习力越强呢？这可通过麻省理工公开课里的一张图（下图）来理解，这张图是深度学习模型中单个神经元的结构。
神经元的处理本质上是函数计算，在相关算式里，x 代表输入，y 代表输出，而预训练的关键在于通过给定的 x 和 y 来求解算式中的“权重（weights）”W。权重在模型中起着决定性作用，它掌控着输入特征对模型输出的影响程度。模型通过反复训练来不断调整和确定权重，这便是训练的核心意义所在。
权重是模型参数的主要类别之一，除此之外，偏置（biases）也至关重要。权重决定了输入信号对神经元的影响力度，偏置则可看作神经元的“容忍度”，体现着神经元对输入信号的敏感程度。简单来讲，预训练过程就是依据数据的输入和输出，反复“推算”出最为合理的权重和偏置，也就是模型的参数。训练完成后，这些参数会被妥善保存，以备模型后续使用或部署。
通常情况下，参数数量越多，模型就越有能力学习到更为复杂的模式和特征，进而在各类任务中展现出更卓越的性能。我们常说大模型具备两种显著的特征能力，即涌现能力和泛化能力。
当模型的训练数据和参数规模不断扩大，直至达到特定的临界规模后，便会展现出一些事先难以预测的、更为复杂的能力和特性。此时，模型能够从原始训练数据中自动学习并挖掘出新的、更高层次的特征和模式，这种能力被称作“涌现能力”。拥有涌现能力的大模型，仿佛脑子突然“开窍”，不再局限于复述知识，而是能够深入理解知识，并具备发散思维的能力。
泛化能力则是指大模型通过“投喂”海量数据，学习到复杂的模式和特征后，能够对从未见过的数据做出准确预测。打个比方，就像董宇辉读书众多，即便有些书未曾读过，他也能凭借深厚的积累和灵活的思维，侃侃而谈。
然而，参数规模的不断增大，在提升大模型能力的同时，也会带来一系列问题。一方面，会导致资源消耗大幅增加；另一方面，还可能提高“过拟合”的风险。过拟合是指模型对训练数据的学习过于精细，以至于捕捉到了训练数据中的噪声和细微的无关信息，而未能把握数据的总体趋势和规律。这就好比大模型变成了“书呆子”，只知道死记硬背，却无法融会贯通、灵活运用。
接下来，我们再谈谈预训练所使用的数据。预训练采用的是海量的未标注数据，规模可达几十 TB。之所以选择未标注数据，是因为互联网上此类数据极为丰富，获取相对容易。而标注数据基本依赖人工标注，需要耗费大量的时间和金钱，成本高昂。
预训练模型能够借助无监督学习方法，如自编码器、生成对抗网络、掩码语言建模、对比学习等（这些方法大家可另行深入了解），从未标注数据中学习到数据的通用特征和表示。不过，这些数据并非随意从网上下载而来，而是需要经过严格的收集、清洗、脱敏和分类等处理流程。通过这些处理，可以去除异常数据和错误数据，删除隐私信息，使数据更加标准化，从而为后续的训练过程奠定良好基础。
至于获取数据的方式，则多种多样。对于个人和学术研究而言，可以通过官方论坛、开源数据库或者研究机构等渠道获取数据；对于企业来说，既可以自行收集和处理数据，也可以直接从外部渠道购买，市场上有专门的数据提供商可满足企业的数据需求。
● 微调
经过预训练学习，我们获得了一个通用大模型。不过，这种模型通常不能直接投入使用，在处理特定任务时，其表现往往不尽如人意。
此时，就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细微调整，使模型能更好地完成特定任务。经过微调的大模型可称为行业大模型，比如基于金融证券数据集微调，就能得到金融证券大模型。若再基于更细分的专业领域微调，便是专业大模型，也叫垂直大模型。我们不妨把通用大模型想象成中小学生，行业大模型如同大学本科生，专业大模型则似研究生。
在微调阶段，由于所需数据量远小于预训练阶段，对算力的需求也就大幅降低。值得注意的是，对于多数大模型厂商而言，一般只专注于预训练，而不进行微调；而行业客户通常只做微调，不开展预训练。这种“预训练 + 微调”的分阶段训练方式，能有效避免重复投入，节省大量计算资源，显著提升大模型的训练效率和效果。
预训练和微调都完成后，还需对大模型进行评估。通过采用实际数据或模拟场景进行评估验证，确认大模型的性能、稳定性和准确性等是否达到设计要求。
当评估和验证顺利通过，大模型基本就打造完成了。接下来，便可以部署这个大模型，让它投身于推理任务。此时的大模型已然“定型”，参数不再改变，真正具备了“干活”的能力。
大模型的推理过程，就是我们使用它的过程。我们可以通过提问、提供提示词（Prompt）等方式，让大模型回答我们的问题，或者按照要求生成相应的内容。
再来一张完整的流程图：
2、大模型究竟有什么作用？
依据训练的数据类型和应用方向，大模型通常可划分为以下几类：
语言大模型：以文本数据为训练基础，在自然语言处理（NLP）领域表现出色，具备理解、生成和处理人类语言的能力，广泛应用于诸多场景。
在文本内容创作方面，能生成文章、诗歌、代码等；
在文献分析中，可深入剖析资料；
能进行摘要汇总，提炼关键信息；
在机器翻译领域，能实现不同语言间的准确转换。
大家熟知的 ChatGPT 就属于语言大模型。
音频大模型：以音频数据训练，可识别和生产语音内容。
在语音助手、语音客服场景中，能与用户流畅交流；
在智能家居语音控制方面，让用户通过语音指令轻松操控设备。
视觉大模型：以图像数据训练，擅长计算机视觉（CV）领域，能够识别图像中的物体、场景等信息，还能生成逼真的图像，甚至对受损图像进行修复。
在安防监控中，可实时监测异常情况；
在自动驾驶领域，助力车辆识别路况；
在医学和天文图像分析方面，也能发挥重要作用。
多模态大模型：融合了 NLP 和 CV 的能力，能整合并处理文本、图像、音频和视频等不同模态的信息，处理跨领域任务，如文生图、文生视频、跨媒体搜索等。
今年以来，多模态大模型发展迅猛，成为行业焦点。
若按应用场景分类，大模型类别更为丰富，涵盖金融、医疗、法律、教育、代码、能源、政务、通信等众多领域。
- 以金融大模型为例，它可用于风险管理、信用评估、交易监控、市场预测、合同审查以及客户服务等，在金融行业发挥着多方面的作用。
3、大模型的发展趋势？
当下，中国 10 亿参数规模以上的大模型数量已突破 100 个，呈现 “百模大战” 的热闹景象。这些大模型在应用领域和参数规模上各有千秋，但背后都需要巨额资金投入。
据行业估测，训练一个大模型的成本可能从几百万美元到上亿美元不等。在如此高昂的成本下，众多企业纷纷推出大模型，其中不乏资源浪费之嫌。
大模型有开源和闭源之分：
有能力打造闭源大模型的企业在行业内并不多见；
大部分大模型基于开源框架和技术构建，这在一定程度上是为了迎合资本市场，或是跟风蹭热度。
尽管如此，行业内仍有部分头部企业执着于追求参数规模更大的超大模型，这类模型参数可达数万亿甚至数千万亿个。例如 OpenAI、xAI 等企业，马斯克曾在 X 平台宣布，xAI 团队成功启动了全球最强大的 AI 训练集群，该集群由 10 万块 H100 组成，主要用于 Grok 2 和 Grok 3 的训练与开发。
对于大多数企业而言，拥有万卡规模和万亿参数的大模型已接近发展天花板，继续加大投入的意愿不强，资金实力也不允许。
随着行业逐渐回归理性，企业的关注焦点正从 “打造大模型” 转向 “使用大模型”。如何将大模型应用于实际场景、吸引更多用户、创造商业价值，成为各大厂商的核心任务。
大模型要落地应用，就需实现能力 “入” 端，即下沉到终端设备。因此，AI 手机、AI PC、具身智能等概念愈发火热，成为新的发展热点。
以 AI 手机为例：
高通、联发科等芯片厂商纷纷推出具备更强 AI 算力的手机芯片；
OPPO、vivo 等手机厂商在手机中内置大模型，并推出众多原生 AI 应用；
第三方 AI 应用如雨后春笋般涌现，截至目前，具有 AI 功能的 APP 数量已超 300 万款；
2024 年 6 月，AIGC 类 APP 的月活跃用户规模达 6170 万，同比增长 653%。
大模型入端还催生了轻量化趋势。由于终端设备资源有限，大模型需通过剪枝、量化、蒸馏等技术进行优化，在保持性能的同时降低对计算资源的需求，从而更好地适配终端设备，为用户带来更流畅、便捷的 AI 体验。
4、大模型会带来哪些挑战？
大模型无疑是科技领域的一项重大突破，它能帮我们处理诸多事务，节省时间、提升效率，在生活与工作中发挥着积极作用。然而，大模型也是一把双刃剑，在带来便利的同时，也引发了一系列新挑战。
其一，冲击就业市场。AI浪潮下，大模型凭借强大的能力，会取代部分人类工作岗位，导致失业率上升。一些重复性、规律性强的工作，很可能首当其冲，让不少从业者面临失业风险。
其二，引发版权纠纷。大模型依赖已有数据进行学习，在文本、图像、音乐和视频创作等领域，其生成内容的版权和知识产权归属难以界定。它虽助力创作，但“引用”人类创作者作品的行为界限模糊，长此以往，可能挫伤人类原生创作的积极性。
其三，造成算法偏见与不公平。训练数据中的偏差会被大模型学习吸收，进而在预测和生成内容时表现出不公平。比如，可能无意中强化性别、种族和宗教等方面的刻板印象和偏见，甚至被别有用心者用于政治宣传和操纵，影响选举和公共舆论走向。
其四，存在被用于犯罪的风险。大模型能生成逼真的各类内容，这为诈骗、诽谤、虚假信息传播等恶意行为提供了便利，给社会安全带来严重威胁。
其五，带来能耗难题。大模型的训练和推理需要海量计算资源，这不仅增加了企业成本，还产生了巨大的碳排放。部分企业为迎合市场或盲目跟风，无节制地进行大模型训练，造成资源浪费和不必要的碳排放。
总之，大模型在伦理、法律、社会和经济层面带来的威胁和挑战不容小觑，我们需要投入更多时间和精力去探索应对之策，以实现科技与社会的和谐发展。
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。
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为什么大家都在学大模型？
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不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。
风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！
这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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