“ 技術(shù)并不是一個一蹴而就的過程，而是一個逐漸發(fā)展的過程”

大模型火了也有兩年時間了，然后很多人也在不斷的學(xué)習(xí)大模型技術(shù)，但很多人一直沒學(xué)明白什么是大模型技術(shù)；他們所理解的大模型技術(shù)就是官方給出的大模型定義，但根本不知道為什么需要大模型技術(shù)，以及大模型為什么會是這個樣子。

今天，我們就拋開技術(shù)來思考一下，什么是大模型？

什么是大模型？

如果你問一個人什么是大模型，如果是一個技術(shù)人員他肯定會告訴你，大模型是一個擁有巨大參數(shù)量，并且需要經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

而如果是一個非技術(shù)人員，或者不了解大模型技術(shù)的人，他可能會告訴你大模型是一個很火的技術(shù)，是一種非常牛逼的人工智能技術(shù)。

OK，拋開專業(yè)的技術(shù)力量，上面的兩種說法都沒有錯；但如果讓你來回答這個問題，什么是大模型？把你自己的理解用語言給描述出來?，F(xiàn)在開始思考一下，什么是大模型，你會怎么回答這個問題。也可以把你的理解打在評論區(qū)。

下面我們從非技術(shù)的角度開始，從問題開始，由淺入深的理解一下什么是大模型。

想理解什么是大模型，首先要理解大模型解決了什么問題；首先，大模型屬于人工智能的一個實(shí)現(xiàn)范疇，所以我們先從人工智能開始說起。

什么是人工智能？

人工智能簡單來說就是由人類制造出來的一個具有智能的機(jī)器或系統(tǒng)；也就是說人工智能是由人類制造出來的一個智能體。

為什么要制造這個智能體呢？拋開對技術(shù)的執(zhí)念，單從智能體的作用來思考；有句話叫，技術(shù)發(fā)展的根本原因是因?yàn)槿祟惖亩栊?，人類什么事都不想干，什么事都想讓機(jī)器去干。

但剛開始的機(jī)器只能由人類去操作才能完成一些事情，那么是否可以設(shè)計出一款可以自己思考，不需要人類干涉，然后就能主動去解決各種復(fù)雜問題的機(jī)器；這個機(jī)器就是人工智能。

ok現(xiàn)在目的已經(jīng)很明確了，人類想設(shè)計出一款能夠自己思考，自己干活的機(jī)器，這樣就可以把人類從繁重的工作中解脫出來。

那么，怎么才能做出這樣的一個機(jī)器呢 ？也就是用什么樣的方案，才能達(dá)到這個目的？ 

科學(xué)家和一些技術(shù)人員經(jīng)過多年的研究發(fā)現(xiàn)，想實(shí)現(xiàn)人工智能可能存在多種方式(人工智能有幾個流派，感興趣的可以去搜索一下)；但目前最火的，也是最可能實(shí)現(xiàn)的人工智能技術(shù)就是——機(jī)器學(xué)習(xí)。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？ 

既然一次性想實(shí)現(xiàn)一個人工智能很復(fù)雜，也很困難，那么是否可以模仿人類的成長過程一樣，通過學(xué)習(xí)的方式，讓機(jī)器慢慢具備智能；也就是讓機(jī)器去學(xué)習(xí)。

經(jīng)過一段時間的研究，科學(xué)家們也提出了一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的想法，并實(shí)現(xiàn)了一些算法；比如樸素貝葉斯，邏輯回歸，決策樹等。

但科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，這些方式只能實(shí)現(xiàn)一些很簡單的“智能”，事實(shí)上根本算不上智能；那有沒有更好的辦法呢？

因此，經(jīng)過仿生學(xué)的研究，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)可以把實(shí)現(xiàn)人工智能與人類的腦科學(xué)結(jié)合起來；人類的思想很復(fù)雜，也很深邃，但核心部件就是我們的大腦；那能不能用一種方式去模仿人類的大腦，然后通過這種方式來實(shí)現(xiàn)人工智能呢？ 

因此，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就出現(xiàn)了；什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模仿人類的大腦神經(jīng)元，用一種結(jié)構(gòu)或算法去模仿人類的大腦運(yùn)作方式，來讓機(jī)器具備自主學(xué)習(xí)的能力。

那神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大模型又有什么關(guān)系呢？ 

事實(shí)上，大模型是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型；因?yàn)槿四X是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，人腦中有幾百億神經(jīng)元；因此，采用這種模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，就需要大量的參數(shù)來模仿不同的神經(jīng)元；而模仿出大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，還要讓這個模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，因此就需要大量的數(shù)據(jù)讓它去理解，去學(xué)習(xí)。

因此，這種需要大規(guī)模的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，就叫做大模型。

現(xiàn)在大家應(yīng)該了解了什么是大模型；那這個大模型具體怎么實(shí)現(xiàn)呢？這里可能有人會想，你這說的不是廢話嗎？前面剛說了模仿人類大腦神經(jīng)元，現(xiàn)在又問怎么實(shí)現(xiàn)。

其實(shí)有這種問題也不奇怪，雖然說是模仿大腦神經(jīng)元，那具體怎么模仿？這就類似于讓你模仿鳥類的飛行，來制造一個飛機(jī)出來；而飛機(jī)怎么制造？ 

制造飛機(jī)設(shè)計到動力系統(tǒng)，流體力學(xué)，材料學(xué)，控制系統(tǒng)等等多種學(xué)科；同樣，大模型也是如此；大模型設(shè)計到計算機(jī)科學(xué)，哲學(xué)，社會學(xué)，數(shù)學(xué)，物理學(xué)等等多種學(xué)科。

而且用機(jī)器去模仿人類的大腦，總要有一種結(jié)構(gòu)吧；畢竟人腦也是有結(jié)構(gòu)的；那么，怎么用一種結(jié)構(gòu)或者說數(shù)學(xué)模型來模仿人類的大腦結(jié)構(gòu)呢？

這時，讓chatGPT大放異彩的Transformer模型就出現(xiàn)了；當(dāng)然，大模型并不只有Transformer這一種模型結(jié)構(gòu)；還有其它多種模型結(jié)構(gòu)，感興趣的也可以自己去搜索一下。

ok現(xiàn)在我們知道什么是大模型了，也知道了大模型的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)之一的Transformer模型；那么，人類可以進(jìn)行讀，寫，繪畫創(chuàng)作和邏輯推理等操作；那么怎么才能讓大模型也具備這種能力呢？ 

因此，這時就需要把大模型技術(shù)與自然語言處理技術(shù)相結(jié)合，這樣就可以讓大模型具備讀和寫的能力；而再把大模型與計算機(jī)視覺技術(shù)相結(jié)合，這樣大模型就具備了圖像和視頻處理的能力。

而邏輯推理是人類大腦最復(fù)雜也是最強(qiáng)大的一項(xiàng)能力，大模型無法直接實(shí)現(xiàn)類似人類思考推理的過程，但可以通過一種方式，那就是步驟拆解；讓大模型慢慢具備對簡單邏輯進(jìn)行拆解的能力，然后使用這種方式，讓大模型把復(fù)雜的問題簡單化，讓好大模型就可以對簡單的問題進(jìn)行處理；最后組合成一個能解決復(fù)雜問題的系統(tǒng)。

當(dāng)然，大模型的技術(shù)目前還處于初級階段，它還處在一個不斷發(fā)展與完善的過程。但我們需要考慮的是，一是怎么把大模型做的更好，更強(qiáng)大；二是怎么讓大模型解決我們生活和工作中的問題；通過理論研究和實(shí)際應(yīng)用的過程來不斷的提升和發(fā)展大模型的能力。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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