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人工智能大模型#xff08;Artificial Intelligence Large Model#xff0c;简称AI大模型#xff09;是指具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。通常指的是参数量非常大、数据量非常大的深度学习模型。
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什么是大模型
人工智能大模型Artificial Intelligence Large Model简称AI大模型是指具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。通常指的是参数量非常大、数据量非常大的深度学习模型。
大模型通常由数百万到数十亿的参数组成需要大量的数据和计算资源进行训练和推理。
由于其巨大的规模大模型具有非常强大的表示能力和泛化能力可以在各种任务中表现出色如语音识别、自然语言处理、计算机视觉等。
1.1 大模型的优点
1强大的表示能力
大模型可以学习非常复杂的模式和特征从而能够处理各种复杂的任务。
2泛化能力强
由于大模型在大量数据上进行训练它们可以捕捉到普遍存在的模式因此在处理新数据时具有较好的泛化能力。
3多任务学习
一些大模型可以同时处理多个任务例如图像分类和目标检测或者自然语言处理中的文本分类和情感分析。
4预训练和迁移学习
大模型可以在大规模数据上进行预训练然后在其他数据集上进行微调以适应特定的任务。这种迁移学习的方法可以大大减少在新任务上的训练时间和数据需求。
通过在大量的标注和未标注的数据上进行预训练大模型可以从中捕获通用的知识和特征并将其存储在参数中。
然后通过对特定任务进行微调大模型可以将预训练的知识迁移到下游任务中极大地提高了模型的性能和泛化能力。
1.2 大模型的应用
大模型的典型代表有GPT-4、盘古、Switch Transformer等它们的参数量都达到了千亿甚至万亿的规模。
除此之外还有代码大模型、视觉大模型、多模态大模型等。
1语言模型
语言模型是一种自然语言处理领域的深度学习模型通过语言模型的应用可以实现机器翻译、文本摘要、问答系统、情感分析等功能。
例如谷歌的BERT模型可以用于提高搜索引擎的搜索质量和广告质量OpenAI的GPT系列模型可以用于自动生成文章、对话和摘要等。
2图像识别模型
图像识别模型是一种计算机视觉领域的深度学习模型可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
例如在医疗领域图像识别模型可以用于诊断疾病和辅助手术在安防领域图像识别模型可以用于监控和人脸识别等。
3语音识别模型
语音识别模型是一种语音信号处理领域的深度学习模型可以将语音转换成文本并支持语音到文本的转换、语音搜索、语音控制等功能。
例如谷歌助手、苹果的Siri、亚马逊的Alexa等智能助手都使用了语音识别技术。
4推荐模型
推荐模型是一种个性化推荐领域的深度学习模型可以根据用户的历史行为和偏好推荐相关的内容和服务。
例如在电商领域推荐模型可以根据用户的购物历史和浏览行为推荐相关的商品和优惠券在新闻领域推荐模型可以根据用户的阅读历史和兴趣推荐相关的新闻和文章。
5强化学习模型
强化学习模型是一种通过试错来学习行为的深度学习模型可以用于游戏、自动驾驶等领域。
例如DeepMind的AlphaGo可以用于玩围棋游戏OpenAI的Dota2 AI可以用于玩Dota2游戏。 什么是world model
与大模型相比世界模型是一个更高级别的概念它涉及到具身智能和现实世界的感知、理解和交互。世界模型试图通过对周围环境进行建模使人工智能系统能够像人类一样理解和预测环境从而做出相应的行动。
World Model其本质是对视频中的丰富语义以及背后的物理规律进行学习从而对物理世界的演化产生深刻理解。
举个例子在人类的理解中能够评估出一杯水的重量。当我们拿起一杯水时大脑其实已经“预测”了应该用多大的力。于是杯子被顺利拿起。但如果杯子是不透明有盖的而碰巧没有水呢如果延续杯子有水的理解我们就会用过大的力去拿杯子此时发现很轻我们立刻感觉到不对。对世界的理解里就会加上这么一条杯子有可能是空的。于是下次再“预测”就会对不同内容的杯子使用不同的力。
“不断理解不断预测”这种理解世界的方式是人类理解世界的方式。这种思维模式就叫做世界模型。
人经历的事情越多大脑里就会形成越复杂的世界模型用于更准确地预测这个世界。这就是人类与世界交互的方式世界模型。 什么是Sora
OpenAI官方信息从未表示Sora是world model而是强调它是world simulator。
Sora美国人工智能研究公司OpenAI发布的人工智能文生视频大模型但OpenAI并未单纯将其视为视频模型而是作为“世界模拟器”于2024年2月15日美国当地时间正式对外发布。
Sora可以根据用户的文本提示创建最长60秒的逼真视频该模型了解这些物体在物理世界中的存在方式可以深度模拟真实物理世界能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景。
Sora有别于其他AI视频模型的优势在于既能准确呈现细节又能理解物体在物理世界中的存在并生成具有丰富情感的角色甚至该模型还可以根据提示、静止图像甚至填补现有视频中的缺失帧来生成视频。
在原理上Sora主要通过三个步骤实现视频训练。首先是视频压缩网络将视频或图片降维成紧凑而高效的形式。其次是时空补丁提取将视图信息分解成更小的单元每个单元都包含了视图中一部分的空间和时间信息以便Sora在后续步骤中进行有针对性的处理。最后是视频生成通过输入文本或图片进行解码加码由Transformer模型即ChatGPT基础转换器决定如何将这些单元转换或组合从而形成完整的视频内容。
3.1 Sora的应用 视频创作用户可以根据文本生成高质量视频 扩展视频可以在给定的视频或图片基础上继续向前或向后延申视频 Video-to-video editing例如将SDEdit 应用于Sora可以很容易改变原视频的风格 视频连结/过渡/转场可以将两个视频巧妙地融合到一起使用Sora在两个输入视频之间逐渐进行插值从而在具有完全不同主题和场景构成的视频之间创建无缝过渡 文生图图像可以视为单帧的视频故Sora也能实现文生图。 3.2 目前Sora存在的缺点
尽管Sora的功能十分的强大但其在模拟复杂场景的物理现象、理解特定因果关系、处理空间细节、以及准确描述随时间变化的事件方面OpenAI Sora都存在一定的问题。
1物理交互的不准确模拟
Sora模型在模拟基本物理交互如玻璃破碎等方面不够精确。这可能是因为模型在训练数据中缺乏足够的这类物理事件的示例或者模型无法充分学习和理解这些复杂物理过程的底层原理。
2对象状态变化的不正确
在模拟如吃食物这类涉及对象状态显著变化的交互时Sora可能无法始终正确反映出变化。这表明模型可能在理解和预测对象状态变化的动态过程方面存在局限。
3长时视频样本的不连贯性
在生成长时间的视频样本时Sora可能会产生不连贯的情节或细节这可能是由于模型难以在长时间跨度内保持上下文的一致性。
4对象的突然出现
视频中可能会出现对象的无缘无故出现这表明模型在空间和时间连续性的理解上还有待提高。
world model是用Sora能准确生成视频一个很重要的核心比如人在苹果上咬了一口并不总是能“咬就会有痕”sora“有时”也会出错。但通过训练sora会越来越准确。
Sora的技术文档里有一句话
Our results suggest that scaling video generation models is a promising path towards building general purpose simulators of the physical world.
翻译过来就是
我们的结果表明大规模视频生成模型是一条很有希望构建物理世界通用模拟器的道路。
OpenAI最终想做的其实不是一个“文生视频”的工具而是一个通用的“物理世界模拟器”。 大模型 Sora和世界模型
对自动驾驶的意义
基于World Model所提供的丰富语义信息以及对世界强大的理解力自动驾驶模型的感知与预测能力有望得到显著提升规划、控制等下游任务也有望迎刃而解。
类比GPT为所有NLP问题提供了一个通用解特斯拉、Wayve等公司不约而同地在2023年推出World Model很大程度上是受到了GPT的启发。对于自动驾驶来说World Model 是一个无需标注、自监督的预训练模型。可生成自动驾驶相关的连续帧视频场景。
目前World Model或仍处于GPT-1的阶段但考虑到目前行业整体对“大模型”潜力的强烈共识、算力的升级以及以特斯拉为代表的玩家此前积累的海量数据World Model从0到1的爆发或较ChatGPT更快OpenAI从GPT-1至GPT-3.5共历经4年。
但考虑到更标准化的解决方案和更巨大的资金投入资金需求或是这一代BEVTransformer方案的数倍行业内有望出现少数几家强大的World Model基础模型层平台方以SaaS或API的方式为主机厂/运营方提供自动驾驶能力行业格局和合作模式或将发生较大变化。
中短期来看World Model或将主要应用于数据合成和仿真模拟环节厂商的车队规模对算法训练的重要性或有所下降数据闭环的框架也将有所改变。
长期来看World Model有潜力成为自动驾驶乃至具身智能领域的基础模型。 大模型AI产品经理如何学习
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