一、什么是大模型
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。
大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。
大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。
ChatGPT 对大模型的解释更为通俗易懂，也更体现出类似人类的归纳和思考能力：大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型 ，其巨大的数据和参数规模，实现了智能的涌现 ，展现出类似人类的智能
大模型的典型例子 是深度神经网络中的巨大模型，如GPT-3、BERT和AlphaGo Zero。
这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。由于大模型的参数量庞大，需要使用大规模的训练数据和高性能的计算设备进行训练和推理。。
大模型通常参数较多、层数较深，具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理 ，适用于数据量较大、计算资源充足 的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等
小模型的概念
通常指参数较少、层数较浅的模型 ，它们具有轻量级、高效率、易于部署等优点。
适用于数据量较小、计算资源有限的场景，例如移动端应用、嵌入式设备、物联网等。
而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，其表现出了一些未能预测的、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"。
而具备涌现能力的机器学习模型 就被认为是独立意义上的大模型 ，这也是其和小模型最大意义上的区别。
二、大模型的区分
大模型（Large Model 也称基础模型，即 Foundation Model）：
是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
超大模型：
超大模型是大模型的一个子集 ，它们的参数量远超过大模型。
大语言模型（Large Language Model）：
通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型 ，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型。
这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练，以生成和人类类似的描述性文本或回答自然语言问题。大型语言模型在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）：
GPT 和 ChatGPT 都是基于 Transformer 架构的语言模型，但它们在设计和应用上存在区别：
GPT 模型 旨在生成自然语言文本并处理各种自然语言处理任务 ，如文本生成、翻译、摘要 等。它通常在单向生成 的情况下使用，即根据给定的文本生成连贯的输出。
ChatGPT：
ChatGPT 则专注于对话和交互式对话 。它经过特定的训练，以更好地处理多轮对话和上下文理解。ChatGPT 设计用于提供流畅、连贯和有趣的对话体验，以响应用户的输入并生成合适的回复。
大模型根据输入内容分类
更具输入大致可以分为以下三类
语言大模型（NLP）：
指在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一类大模型，通常用于处理文本数据和理解自然语言。
这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练，以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。
例如：GPT 系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）。
视觉大模型（CV）：
指在计算机视觉（Computer Vision，CV）领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。
这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等。
例如：VIT 系列（Google）、文心UFO、华为盘古 CV、INTERN（商汤）。
多模态大模型：
指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频等多模态数据。
这类模型结合了 NLP 和 CV 的能力，以实现对多模态信息的综合理解和分析，从而能够更全面地理解和处理复杂的数据。
例如：DingoDB 多模向量数据库（九章云极 DataCanvas）、DALL-E(OpenAI)、悟空画画（华为）、midjourney。
按应用领域划分
按照应用领域，大模型主要可以分为 L0、L1、L2 三个层级：
通用大模型 L0：
是指可以在多个领域和任务上通用的大模型。
它们利用大算力、使用海量的开放数据与具有巨量参数的深度学习算法，在大规模无标注数据上进行训练，以寻找特征并发现规律，进而形成可"举一反三"的强大泛化能力，可在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务，相当于 AI 完成了"通识教育"。
行业大模型 L1：
是指那些针对特定行业或领域的大模型。
它们通常使用行业相关的数据进行预训练或微调，以提高在该领域的性能和准确度，相当于 AI 成为"行业专家"。
垂直大模型 L2：
是指那些针对特定任务或场景的大模型。
它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。
三、大模型的泛化与微调
模型的泛化能力：
指一个模型在面对新的、未见过的数据时，能够正确理解和预测这些数据的能力。
在机器学习和人工智能领域，模型的泛化能力是评估模型性能的重要指标之一。
什么是模型微调：
给定预训练模型（Pre-trained model），基于模型进行微调（Fine Tune）。
相对于从头开始训练(Training a model from scatch)，微调可以省去大量计算资源和计算时间，提高计算效率,甚至提高准确率。
模型微调的基本思想 是使用少量带标签的数据对预训练模型进行再次训练，以适应特定任务。
在这个过程中，模型的参数会根据新的数据分布进行调整。这种方法的好处在于，它利用了预训练模型的强大能力，同时还能够适应新的数据分布。
因此，模型微调能够提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。
四、大致的发展历程
萌芽期（1950-2005）： 以 CNN 为代表的传统神经网络模型阶段
· 1956 年，从计算机专家约翰·麦卡锡提出"人工智能"概念开始，AI 发展由最开始基于小规模专家知识逐步发展为基于机器学习。
· 1980 年，卷积神经网络的雏形 CNN 诞生。
· 1998 年，现代卷积神经网络的基本结构 LeNet-5 诞生，机器学习方法由早期基于浅层机器学习的模型，变为了基于深度学习的模型,为自然语言生成、计算机视觉等领域的深入研究奠定了基础，对后续深度学习框架的迭代及大模型发展具有开创性的意义。
探索沉淀期（2006-2019）： 以 Transformer 为代表的全新神经网络模型阶段
· 2013 年，自然语言处理模型 Word2Vec 诞生，首次提出将单词转换为向量的"词向量模型"，以便计算机更好地理解和处理文本数据。
· 2014 年，被誉为 21 世纪最强大算法模型之一的 GAN（对抗式生成网络）诞生，标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段。
· 2017 年，Google 颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构------Transformer 架构，奠定了大模型预训练算法架构的基础。
· 2018 年，OpenAI 和 Google 分别发布了 GPT-1 与 BERT 大模型，意味着预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。在探索期，以 Transformer 为代表的全新神经网络架构，奠定了大模型的算法架构基础，使大模型技术的性能得到了显著提升。
迅猛发展期（2020-至今）： 以 GPT 为代表的预训练大模型阶段
· 2020 年，OpenAI 公司推出了GPT-3，模型参数规模达到了 1750 亿，成为当时最大的语言模型，并且在零样本学习任务上实现了巨大性能提升。随后，更多策略如基于人类反馈的强化学习（RHLF）、代码预训练、指令微调等开始出现, 被用于进一步提高推理能力和任务泛化。
· 2022 年 11 月，搭载了GPT3.5的 ChatGPT横空出世，凭借逼真的自然语言交互与多场景内容生成能力，迅速引爆互联网。
· 2023 年 3 月，最新发布的超大规模多模态预训练大模型------GPT-4，具备了多模态理解与多类型内容生成能力。在迅猛发展期，大数据、大算力和大算法完美结合，大幅提升了大模型的预训练和生成能力以及多模态多场景应用能力。如 ChatGPT 的巨大成功,就是在微软Azure强大的算力以及 wiki 等海量数据支持下，在 Transformer 架构基础上，坚持 GPT 模型及人类反馈的强化学习（RLHF）进行精调的策略下取得的。
参考学习文章： https://xie.infoq.cn/article/c73d7cd6c89fa88279e6e0afe