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织梦 网站公告,如何加快百度收录网站,手动更新wordpress,整站seo排名要多少钱本文系统介绍了大模型、大语言模型、端到端模型和多模态大模型的概念、工作原理及应用案例。文章详细阐述了大模型训练的基础要素#xff08;数据、算法、算力#xff09;和训练流程#xff0c;解释了各类模型的特点和区别#xff0c;特别强调了多模态大模型处理和理解不同…本文系统介绍了大模型、大语言模型、端到端模型和多模态大模型的概念、工作原理及应用案例。文章详细阐述了大模型训练的基础要素数据、算法、算力和训练流程解释了各类模型的特点和区别特别强调了多模态大模型处理和理解不同类型信息的能力为AI学习者和开发者提供了全面的大模型知识体系。系统性学习大模型看这篇文章就够了我将会用通俗易懂的语言对整个大模型系列的AI技术原理进行解释说明。自ChatGPT发布以来大模型的概念逐渐被大众所熟知从大语言模型到端到端模型再到如今的多模态模型。不同模型之间的概念和区别很多刚入门AI的小白可能很容易混淆。我之前在文章中、视频中其实都有陆续普及过但都是单篇论述单个模型内容和形式上都过于分散包括市面上的文章也都存在这种问题所以在学习的过程中需要分别去查找给大家的学习造成了一定的阻碍。这篇文章我将整合大模型、大语言模型、端到端模型、多模态模型等整个系列的知识内容让大家能够一次性学习掌握大模型的相关知识。什么是大模型Large Models大模型在人工智能领域是指具有大量参数的机器学习/深度学习模型。这种百度百科的解释大家一搜就看到了但依旧很难理解透彻所以还需要更加简洁的语言结合案例进行解释说明。首先我们将大模型3个字拆开来看先说明一下什么是模型。模型简单来讲就是算法或者数学结构这些算法或数学结构是经过多年研究总结而成的知识。例如数学中的 yaxb 是一个简单的线性模型y是预测输出X是输入数据a和b可以理解为斜率和截距参数这个模型可以通过找到最佳的a、b值对预测值和实际值之间的差距进行最小化。那大模型的话则是更加复杂的模型包含更多层类比一次函数、二次函数、三次函数和参数。大模型包含百万甚至数十亿个参数这些参数在模型中扮演着类似于a和b的角色。在深度学习中模型的层数和每层的神经元数量可以看做模型的“大小”每一层都包含多个参数这些参数在训练的过程中可以调整用以学习数据中的复杂模式。大模型通过学习大量的数据来找到最佳的参数设置从而在新的、未见过的数据上做出正确的预测。大模型工作原理为了进一步理解大模型我们还需要理解大模型的训练原理或过程。这里需要大家先理解3个词数据、算法、算力。如果觉得这3个词不好理解我们可以通过初中政治里讲的的生产力、生产关系、生产资料进行类比如下图。在AI时代算力可以看做是农业时代种植农作物的能力劳力多则产出多也可以看做是工业时代机器生产的能力机器远超人的生产力有着更大的生产效率。那AI时代的算力则是各种芯片像CPU、GPU、FPGA等。而算法则可比作生产关系在农业时代劳动力如何分工协作才可以高效产出在工业时代机器和人如何分工才可以将效力发挥到最大化到了AI时代数据结构如何设计才能运算的更快预测的更准确。在不断的验证和调整下才能最终定论出一套合适的结构。数据集引用古人的一句话“巧妇难为无米之炊”。在农业时代你有再多的劳力如果你没有土地没有种子就产出不了粮食。在工业时代你有了先进的生产机器但没有工厂没有原材料也就产出不了工业用品。因此在AI领域数据集就非常关键算法需要学习大量的数据才能预测出最准确的内容进行输出。关于数据集我在这里再多补充一点。我们平时接触的数据可以理解为都是信息这些信息需要标注、整理为数据集才会变成有效的信息知识点才能被模型所识别和学习。所以把大量的数据进行标注、整理是需要投入大量人力进去的因为对初始数据的标注需要人为手动的去圈定出来。比如一张狗狗的图片你要把狗圈出来给它打上狗的标签那模型在学习的过程中就可以通过这个标签去学习狗的特征如果再输入类似狗狗特征的新图片时模型就可以识别出图片中是狗狗还是猫猫了。所以人工智能先有人工才有智能。当然随着后续技术的发展自动标注工具以及验证模型会发展的更加成熟也会释放掉大量的人工作业。了解完训练大模型的3个基础要素接下来我们再来看一下大模型是如何被训练的。模型的训练大概可以简要的分为以下5个步骤第1步准备好数据集已完成标注、算法、算力以及训练的平台环境。第2步开始进行模型训练。第3步将训练好的模型进行推理预测即验证模型预测的输出内容是否准确。第4步根据推理预测的结果对模型进行参数微调将优化后的模型再进行推理预测循环往复直到这个模型的预测准确率达到最佳。第5步模型调到最优后就可以生成web应用用户在客户端或者网页端就可以进行使用了比如我们现在经常用到的ChatGPT、kimi、文心一言等。什么是大语言模型Large Language Models理解了什么是大模型大语言模型就会更加容易理解了 在大模型的基础下它是专门用于处理文本数据的一种基础模型。大语言模型简称LLM也可以称为生成式AI即能够自动生成文本内容的模型。LLM通过大量学习数据或者语料库从中提取潜在的语言规则、模式和结构并利用这些规则和结构生成新的与原始数据类似但不限于原始数据的文本内容最终可以达到像人类一样理解和生成文本以及其他形式的内容。大语言模型工作原理LLM 由多层神经网络组成每层神经网络的参数都可以在训练过程中微调而被称为注意力机制的众多网络神经层则进一步增强了神经网路的能力这些神经网络可以对数据集的特定部分进行调整。在训练过程中模型会学习根据前面一个单词的上下文来预测句子中的下一个词也就是说根据已经给定根据概率和注意力机制来预测下一个词。LLM内部有一种特殊的工具叫做“注意力机制”它帮助模型专注于文本中的关键部分比如句子的主语或动词这样它就能更好地理解句子的意思。LLM将每个单词转换成一种数字代码这些代码代表了单词在特定上下文中出现的概率。为了让LLM变得准确它需要在数十亿页的文本上进行训练这样它就能学会语言的各种细微差别。经过训练后LLM可以根据你给出的提示自动生成连贯的文本就像一个作家一样。为了让LLM更好地工作人们会使用一些技巧来提高它的性能比如让它学习如何更好地理解人类的反馈避免生成有偏见或者错误的内容。在训练LLM时人们会特别注意避免它学习到不良的内容比如仇恨言论或者错误信息这样它就不会在生成文本时犯这些错误。大语言模型应用案例LLM 正在重新定义越来越多的业务流程并已在各个行业的无数用例和任务中证明了它们的多功能性。比如文本生成、内容摘要、AI助手、代码生成、情感分析、语言翻译等应用。什么是端到端模型End To End Models端到端的模型特点在于处理数据的方式是不一样的是对处理任务的复杂模型进行精简化多个步骤可以解决的问题用一个步骤就可以解决即从输入端通过一个模型就可以直接到输出端让模型在处理任务上可以更加地高效和快捷这种方式就称为端到端的模型。端到端模型工作原理对于一个复杂的任务来讲我们习惯把它分解成若干个模块比如下图中我们给定一个输入我经过若干个模块之后我才能得到一个输出也就是先解决第一个问题然后在此基础上再解决第二个问题再解决第3个最后我们才能得到一个输出。那还有另外一种解题方式就是给定一个输入我通过一步就能得到输出。我们如果把每个方框看做是一个模型那第一种方式的话是需要经过若干个线性的串联模型才能得到输出而第二种方式只需要一个模型就可以得到输出。这个说法如果太简单的话我来给大家举个例子吧就比如我们现在应用非常广泛的语音技术简要点来讲可以分为3个步骤。首先用户输入一句话我们需要对它进行识别就有一个ASR语音识别的模型这个模型需要把语音转换为文字这是第一个步骤转成文字之后需要大语言模型对文字进行处理处理完之后回答出来的也是文字第三步再通过TTS语音合成模型把生成的文字转成语音输出出来所以这样的一个过程呢就不叫端到端。如果是端到端呢做这样一个语音对话应该怎么样做那就是训练一个模型这个模型直接输入语音那么在模型内部它能理解语音的含义而且能够做出回答直接语音输出一个模块浑然一体你这边直接语音输入它那边就语音输出这个就叫端到端。所以端到端就是把很多处理步骤能够用一个模型去完成。那这种模型它有什么好处呢第一个好处就是速度快延迟低只需要一步就能完成任务它在训练的时候效果要好于多个模块当然前提是你要把它训练好。第2个是灵活性如果我们未来有一个新的任务要做那么对我们这种标准化流程来讲可能就要从头去改程序要改变流程本身对于端到端的模型来说可能只需要去搜集一些新的领域的数据用这些数据进行一个训练就可以了。第3个我觉得端到端的模型来做训练有举一反三的能力因为原来标准化的流程很多是基于规则在做应试教育而端到端是通过对大量数据的训练和学习进行推理和预测素质教育尤其transformer这种模型能够产生泛化的能力就是举一反三的能力这样的话就使得端到端的模型的适应性会更加广泛。端到端模型应用案例目前端到端模型应用最广泛的领域是汽车的智能座舱和自动驾驶模块像特斯拉的FSD智驾系统小鹏的AI天玑系统等。什么是多模态大模型Multimodal Large Language Models简称MLLMs前面有讲大语言模型LLM那LLM可以理解为多模态大模型的一个特例LLM它只涉及到文本数据的处理而多模态大模型处理的数据不仅包含文本还包含图片、视频、音频等。所以多模态大模型也被称作多模态大语言模型。多模态大模型MLLMs的核心优势就在于它们能够处理和理解来自不同模态文本、图片、音频、视频的信息并将这些信息融合以完成复杂的任务。例如MLLMs可以分析一张图片并生成描述性的文本或者根据文本描述生成相应的图像。这种跨模态的理解和生成能力使得MLLMs在多个领域如自动驾驶、智能助理、内容推荐系统等方面都有广泛的应用前景。多模态大模型工作原理我们讲到多模态大模型可以被称作为多模态大语言模型为什么呢接下来我们了解一下它的工作原理就会一目了然。我们先简要的将它的工作原理分为7个步骤如下图。第一步输入文本、音频、视频等不同模态的数据集。第二步编码器编码器其实也是一种模型用以将人类理解的信息翻译成模型机器可以理解的信息。用多模态编码器把各种不同形式的信息比如图片、文字、声音、视频等翻译成一种统一的、模型机器能够理解的“语言”将图片转化为可理解的图片特征文字转化为可以理解的文字特征视频转化为可以理解的视频特征。这样模型就能够处理这些信息就像人类用同一种语言交流一样。第三步投影器也是一种模型用以将不同特征空间的信息统一投射到文本语义空间。上一步中这些特征虽然能被理解了但它们还是处于不同空间的特征投影器就是需要将他们归一化将他们投射到统一的文本语义空间中去。第4步大语言模型投影器将不同特征的信息统一投影为文本语义的时候大语言模型就可以根据输入处理相应的任务了。第5步输出投影器大语言模型处理完任务后就要进行输出那输出之前需要把归一化的语义又分别投影到各自的特征空间去也就是说你怎么来的就要怎么回去。第6步投影器将输出内容投射到各自空间后还需要模态生成器再次翻译一下将模型机器理解的”语言“转化为人可以理解的”语言“进行输出。根据以上工作原理大家会发现多模态大模型的核心环节还是大语言模型只不过多模态的情况下还需要通过编码器和投影器用以处理更多类型的信息使得大模型可以灵活的处理更加复杂的任务。​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 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