制作一个动态企业网站,wordpress wp query,代写文章平台,wordpress 商城id连续最近很多朋友搞不懂大模型和大预言模型的区别#xff0c;总是把大模型就认为是大语言模型。 今天就用这篇帖子做一个科普。
大模型
概念#xff1a;大模型是指拥有超大规模参数#xff08;通常在十亿个以上#xff09;、复杂计算结构的机器学习模型。它通常能够处理海量数…最近很多朋友搞不懂大模型和大预言模型的区别总是把大模型就认为是大语言模型。 今天就用这篇帖子做一个科普。
大模型
概念大模型是指拥有超大规模参数通常在十亿个以上、复杂计算结构的机器学习模型。它通常能够处理海量数据完成各种复杂任务如自然语言处理、图像识别等。
大语言模型
概念大语言模型Large Language Model简称LLM指使用大量文本数据训练的深度学习模型可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务如文本分类、问答、对话等是通向人工智能的重要途径。
很明显两者是有明显区别的大语言模型通常是指我们所用到的对话形式的模型例如ChatGPT、文心一言之类的模型而大模型是对超大规模参数的模型统称。
大模型的分类
模型的发展最初是伴随着自然语言处理技术的不断发展的这是由于文本数据的数据量更大且更容易获取。所以目前大模型最大的分类还是大语言模型近两年衍生出一些语言与其他形式融合的大模型例如
文字生成音乐MusicLM文字生成图像DALL-E2Midjourney文字图像生成机器人动作RT-1
大模型包括但不限于以下几类 大语言模型LLM专注于处理自然语言能够理解、生成和处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。OpenAI的GPT系列是其中的代表包括最新的GPT-4、文心一言、通义千问。开源大模型中有meta 开源的 LLaMA、ChatGLM - 6B、Yi-34B-Chat。你可能会发现了国内的开源模型中如果名字命名存在chat这个单词的大概率是大语言模型。 视觉大模型专注于计算机视觉任务例如图像分类、目标检测、图像生成等。它们能够从图像中提取有关对象、场景和结构的信息。例如Vision TransformerViT就是一种基于自注意力机制的视觉大模型用于图像分类任务。 多模态大模型能够处理多种不同类型的数据如文本、图像、音频等并在这些数据之间建立关联。多模态大模型在处理涉及多种感知输入的任务上表现出色如文图融合、图像描述生成等。多模态是大模型接下来发展的一大趋势。国内的华为盘古大模型就是一个多模态大模型能够同时理解文本和图像用于任务如图像分类和自然语言推理国外的谷歌Gemini也是一个多模态大模型。 决策大模型专注于进行决策和规划通常应用于强化学习等领域。它们能够在面对不确定性和复杂环境时做出智能决策。深度强化学习中的模型如AlphaGo和AlphaZero是决策大模型的代表能够在围棋等游戏中取得超人类水平的表现。 行业垂直大模型专门设计用于特定行业或领域的任务如医学、环境、教育等。它们通常在处理特定领域的数据和问题时表现出色。在医疗领域有DoctorGPT、华佗GPT大规模的医学图像处理模型用于诊断和分析。在金融领域模型可能用于风险评估和交易策略。携程的问道是旅游行业的大模型等等。
由此可见大语言模型只是大模型的一个分类我们有时候简称大模型倒也没有什么问题。不过要注意提醒大家一点大语言模型和行业垂直大模型是有非常明显的区别的他们的训练数据侧重点不一样大语言模型更多是理解我们的话里话外的意思主要负责和人类沟通对话的能力行业大模型更多是基于语言大模型的基础上再进一步对某些行业的专业知识进行更加深层级的训练。因此你会发现你在用chatGPT类似ai工具的时候当问到一些专业知识的时候经常会出现AI幻觉。
举个简单的例子是开源的LLaMA大模型是一个大语言模型很多行业大模型都是从这个大语言模型的基础性调教出来的它就像一个正在读医的大学生。DoctorGPT这个产品就像是一个从业多年的医科教授。因此你问一些专业的医科问题的时候肯定是医科教授回答更加精准一些简单的问题可能大学生也能回答。
