[LLM-合集-01] 行业大模型从训练到落地应用的过程

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第一章 AI从训练到落地应用过程

OpenAI发布ChatGPT之后，海内外厂商都加速布局基础大模型的研发和布局。

大模型训练通常分为两步：（1）首先通过预训练形成基础模型；（2）针对特定领域做微调。

通过这种过程，原则上来说只要有细分领域数据，大模型就可以针对垂直领域做优化，赋能各行各业。

图表1：AI从训练到落地应用流程

国内，多家厂商陆续推出基础大模型并开始用于自身业务或寻找行业伙伴进行落地。未来，大模型厂商为各行业的AI基础能力供应方，赋能万物，拥有极大的空间。

第二章行业预训练大模型

除了基础大模型，许多大模型厂商都致力于推出各类行业大模型。因为具体到实际应用上，并不一定需要大模型具有非常全面的能力，而更需要对行业知识的理解和对行业需求的适配，在行业里的具体场景上，行业大模型往往比直接用基础大模型去微调具有更好的泛化能力。因此，基于基础大模型和行业数据训练行业大模型，一方面可以更精准匹配行业需求，一方面也能降低成本，因为并不是所有行业都需要其他行业的知识，行业大模型相对基础大模型可以优化模型规模。

基础大模型	涉及行业	代表
百度文心	能源、金融、航天、制造、传媒	【国网】电力力行业大模型，建设更适配电力行业场景的AI基础设施，降低数据标注成本，提升细分场景模型效果
华为	气象、药物、矿山、海浪预测	气象大模型、药物分子大模型、矿山大模型、海浪预测
其它

（一）百度大模型

百度文心大模型与各行业企业联手，在通用大模型的基础上学习行业特色数据与知识，建设行业AI基础设施。

图表 1：百度行业大模型概念图

（二）华为大模型分层

华为的大模型层级主要指的是华为盘古系列AI大模型的架构。这个架构可以分为三个层级：

L0基础大模型：这是盘古大模型的基础层级，包括了五个基础大模型，分别是：
- 中文语言（NLP）大模型
- 视觉（CV）大模型
- 多模态大模型
- 科学计算大模型
- 图网大模型
L1行业大模型：这一层级是在L0基础大模型之上，针对特定行业进行优化和定制的大模型。
L2场景模型：这是更进一步的细分，面向更加具体的场景和应用，提供专门的推理模型。

图表 1：华为大模型层级

华为将大模型划分为3个层级，分别为基础大模型L0、行业大模型L1、细分场景模型L2。将基础大模型L0与行业数据结合训练得到行业大模型L1，再将行业大模型L1应用于下游细分场景，进行微调和部署，得到细分场景模型L2。

华为云于2021年4月发布三个基础大模型，包括NLP大模型、CV大模型和科学计算大模型，之后又陆续发布了各种行业大模型包括气象大模型、药物分子大模型、矿山大模型、海浪预测大模型等。

华为盘古系列AI大模型的这种层级设计，旨在满足不同行业和场景下的需求，从基础模型到行业特定模型，再到细分的场景模型，形成了一个全面而灵活的AI模型体系。

第三章常见的基础模型

基础模型，通常指的是在人工智能领域，特别是深度学习中，构成更复杂模型和架构的基础组件。以下是一些常见的基础模型介绍：

全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）
- 也称为多层感知器（MLP），是最简单的神经网络形式。
- 每一层中的所有神经元都与上一层的所有神经元相连接。
- 主要用于处理表格数据等非结构化数据。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
- 特点是在网络中至少包含一个卷积层，用来自动和层层递进地提取输入数据的特征。
- 广泛应用于图像识别、视频分析和图像生成等领域。
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）
- 设计用来处理序列数据，能够记忆前面的输入并在后续的时间步中使用这些信息。
- 变种包括长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），用于解决标准RNN的长期依赖问题。
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）
- 由两部分组成：生成器和判别器，通过对抗过程来训练，可以生成新的数据样本。
- 常用于图像生成、视频生成、数据增强等领域。
自编码器（Autoencoder）
- 一种无监督学习模型，目的是将输入数据编码成一个低维表示（编码过程），然后再解码回来（解码过程）。
- 常用于特征提取和数据压缩。
Transformer模型
- 基于自注意力机制，使得模型能够处理长距离的依赖问题。
- 在自然语言处理领域特别有效，是当前大多数先进模型如BERT、GPT等的基础。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
- 一种经典的监督学习算法，用于分类和回归分析。
- 它的目标是找到一个最佳的超平面来将不同类别的数据分开。
决策树（Decision Tree）
- 一种简单的分类与回归方法，通过一系列的问题对数据进行分割。
- 易于理解，常用于解释性要求高的场景。

这些基础模型可以根据不同的应用场景进行组合和修改，形成更复杂的模型，以适应各种数据和任务的需求。在设计和选择模型时，需要考虑模型的性能、训练效率、解释性以及是否适合特定的业务场景。

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