浅谈人工智能与大模型

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随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。人工智能是指通过计算机程序或机器来模拟、扩展和增强人类的智能行为。而大模型通常是指那些规模庞大、参数众多的机器学习模型，它们能够处理复杂任务，并在学习过程中表现出卓越的性能。两者既相关又存在区别，理解它们有助于增强我们对智能科学的认识。

一、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广义的概念，指的是通过计算机模拟人类智能的技术和方法。人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代，而随着计算能力的提升和算法的进步，人工智能经历了几次寒冬与复苏。

人工智能的核心要素主要包括数据、算法和算力。数据是人工智能的基石，通过收集、处理和分析大量数据，人工智能系统能够学习并不断优化自身。算法则是人工智能的灵魂，决定了系统如何理解和处理数据。算力则是实现人工智能的必要条件，为算法的运行提供强大的支持。

人工智能技术的核心是机器学习和深度学习等算法，它们通过大量数据和训练，使计算机可以自动发现数据中的规律，并进行模式识别、分类、预测等操作。

人工智能是一个包罗万象的领域。它包括了机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别、机器人学等多个学科领域。而且应用广泛，涵盖了智能制造、智慧医疗、智能交通、智能家居等。在这些领域中，人工智能通过模拟人类的智能行为，实现自动化、智能化和高效化的运作，为人类带来了极大的便利。

二、大模型

大模型（Large Model）通常指的是大型的深度学习模型，特别是那些在大量数据上进行训练，具有数十亿到数千亿参数的模型。通俗点讲，是一种基于深度学习的人工智能模型，它能够从海量的文本数据中学习并理解人类语言的模式和规则，这些模型通常包含数十亿甚至更多的参数，通过复杂的神经网络结构来模拟人类的语言处理能力。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。

简言之，大语言模型是在巨大数据集上训练以理解人类语言的深度学习模型，其核心目标是准确地学习和理解人类语言，大语言模型使机器能够像我们人类解释语言一样解释语言，彻底改变了计算机理解和生成人类语言的方式。大语言模型带来了文本生成和完成的新时代，这些模型具有理解上下文、含义和语言的微妙复杂性的固有能力。因此，他们可以生成连贯且上下文相关的文本。

大模型的技术架构大多采用了Transformer模型，Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构是大型语言模型背后的核心架构。它采用了自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，避了传统循环神经网络（RNN）中存在的梯度消失问题。

Transformer论文链接：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf

transformers 库是由 Hugging Face 团队开发的一个开源库，专门用于处理自然语言处理（NLP）任务中的预训练模型。这个库提供了许多先进的深度学习模型，这些模型已经在大规模的文本数据集上进行了预训练，能够捕捉到语言的丰富特征和模式。

示例代码：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

区分大语言模型（LLM）与以前的预训练语言模型（PLM）最显著的特征之一是它们的涌现能力。涌现能力指的是一种令人惊讶的能力，它在小型模型中不明显，但在大型模型中显著出现。涌现能力可以定义为与某些复杂任务相关的能力，但我们更关注的是它们具备的通用能力，也就是能够应用于解决各种任务的能力。LLM通过采用“思维链”推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，从而得到最终答案。