深入解析了大模型、超大模型与 Foundation Model 的核心概念与发展历程。文章介绍了 Foundation Model 的定义及其涌现特性，回顾了从 LeNet 到 GPT-3 及 Switch Transformer 的参数规模演变。重点阐述了大模型在解决模型碎片化、降低训练成本及突破精度局限方面的作用，并结合冬奥手语播报、电力巡检及电商客服等场景说明了实际应用。此外，文章对比了 DeepSpeed、MindSpore 等主流训练框架的技术特点，如 ZeRO 优化与并行策略，并针对预训练重要性、发展趋势及百亿模型训练方法给出了专业解答与展望。
目前 Foundation Model（基础模型）或者大模型非常火热。本文将介绍什么是大模型及其基本概念，分析其实际作用与应用场景，并介绍支持大模型训练的 AI 框架。
在深入之前，思考几个问题：
2021 年 8 月，李飞飞和 100 多位学者联名发表了一份 200 多页的研究报告《On the Opportunities and Risk of Foundation Models》，深度综述了当前大规模预训练模型面临的机遇和挑战。
在文章中，AI 专家将大模型统一命名为 Foundation Models，可翻译为基础模型或基石模型。论文肯定了 Foundation Models 对智能体基本认知能力的推动作用，同时也指出大模型呈现出「涌现」与「同质化」的特性。
所谓「涌现」代表一个系统的行为是隐性推动的，而不是显式构建的；「同质化」是指基础模型的能力是智能的中心与核心，大模型的任何一点改进会迅速覆盖整个社区，但其缺陷也会被所有下游模型所继承。
回到大模型的发展，2017 年 Transformer 结构的提出，使得深度学习模型参数突破了 1 亿。从最初的 LeNet、AlexNet、ResNet 开始，模型参数一个比一个大。到了 BERT 网络模型的提出，使得参数量首次超过 3 亿规模；GPT-3 模型超过百亿；鹏程盘古实现千亿稠密的规模；Switch Transformer 的问世还一举突破万亿规模。
以 GPT 系列为例：
可以看到，数据上面，每一代均相比前一代有了数量级的飞跃，无论是语料的覆盖范围、丰富度上都是绝对规模的增长。可以预测到，下一代万亿模型，使用的数据如果相比 GPT-3 在质量、来源和规模上没有量级的变化，很难有质的提升。大模型在产学各界掀起一阵阵巨浪，背后彰显的除了分布式并行和对 AI 算法的掌控能力，还是一次大公司通过 AI 工程的创举，利用大规模 AI 集群来进行算力竞争的故事。
随着网络模型越来越大，单机单卡、一机多卡、甚至多机多卡的小规模集群，只要网络模型参数量一旦超过十亿以上的规模，就很难用现有的资源训练了。于是有的研究者就会提出质疑：
这里值得澄清的一点是，目前类似于 GPT-3 这样的大模型，在零样本和小样本的学习能力，主要来源于预训练阶段对海量语料的大量记忆，其次是语义编码能力、远距离依赖关系建模能力和文本生成能力的强化，以及自然语言进行任务描述等设计。而在训练目标方面，并没有显式的引导模型去学习小样本泛化能力，因此在一些小众的语料、逻辑理解、数学求解等语言任务上出现翻车的现象也是能理解的。
虽然大模型刚提出的时候，质疑的声音会有，但不可否认的是，大模型做到了早期预训练模型做不到、做不好的事情，就好像自然语言处理中的文字生成、文本理解、自动问答等下游任务，不仅生成的文本更加流畅，甚至内容的真实性也有了显著的改善。当然，大模型最终能否走向通用人工智能仍是一个未知数，只是，大模型真的是有希望带领下一个很重要的人工智能赛道。
有了大模型的基本介绍，我们来看看大模型的具体作用。
虽然深度学习使得很多通用领域的精度和准确率得到很大的提升，但是 AI 模型目前存在很多挑战，最首要的问题是模型的通用性不高，也就是 A 模型往往专用于特定 A 领域，应用到领域 B 时效果并不好。
目前 AI 面对行业、业务场景很多，人工智能需求正呈现出碎片化、多样化的特点。从开发、调参、优化、迭代到应用，AI 模型研发成本极高，且难以满足市场定制化需求，所以网上有的人会说现阶段的 AI 模型研发处于手工作坊式。基本上一个公司想要用 AI 赋能自身的业务，多多少少也得招聘懂 AI 的研发人员。
为了解决手工作坊式走向工场模式，大模型提供了一种可行方案，也就是'预训练大模型 + 下游任务微调'的方式。大规模预训练可以有效地从大量标记和未标记的数据中捕获知识，通过将知识存储到大量的参数中并对特定任务进行微调，极大地扩展了模型的泛化能力。例如，在 NLP 领域，预训练大模型共享了预训任务和部分下游任务的参数，在一定程度上解决了通用性的难题，可以被应用于翻译，问答，文本生成等自然语言任务。
NLP 领域的大规模预训练模型可谓是发展快速，从 BERT 到 GPT-3，再到万亿规模的 Switch Transformer，无论是模型大小、数据量，还是计算资源占用都在疾速增长。规模大到什么程度呢？GPT-3 的参数量达到了 1750 亿，训练数据超过了 45TB，需要的算力 FLOPs 是 BERT 的 1900 多倍，3.14E23 FLOPS。在惊人的数据量和可怕的网络模型参数下，在实际 NLP 榜单 SuperGLUE，在该基准上 FLOP-matched Switch Transformer 相比 T5-Base 和 T5-Large 的性能分别提升了 4.4% 和 2%。整体而言，Switch Transformer 模型在多项推理和知识任务中带来了显著性能提升。这说明该超大模型架构不只对预训练有用，还可以通过微调将质量改进迁移至下游任务中。
大模型的自监督学习方法，可以减少数据标注，在一定程度上解决了人工标注成本高、周期长、准确度不高的问题。由于减少了数据标准的成本，使得小样本的学习也能达到比以前更好的能力，并且模型参数规模越大，优势越明显，避免开发人员再进行大规模的训练，使用小样本就可以训练自己所需模型，极大降低开发使用成本。
2018 年 Bert 首次提出，便一举击败 11 个 NLP 任务的 State-of-the-art 结果，成为了 NLP 界新的里程碑，同时为模型训练和 NLP 领域打开了新的思路：在未标注的数据上深入挖掘，可以极大地改善各种任务的效果。要知道，数据标注依赖于昂贵的人工成本，而在互联网和移动互联网时代，大量的未标注数据却很容易获得。
第三点，从深度学习发展前 10 年的历程来看，模型精度提升，主要依赖网络在结构上的变革。例如，从 AlexNet 到 ResNet50，再到 NAS 搜索出来的 EfficientNet，ImageNet Top-1 精度从 58 提升到了 84。但是，随着神经网络结构设计技术，逐渐成熟并趋于收敛，想要通过优化神经网络结构从而打破精度局限非常困难。近年来，随着数据规模和模型规模的不断增大，模型精度也得到了进一步提升，研究实验表明，模型和数据规模的增大确实能突破现有精度的一个局限。
以谷歌 2021 年发布的视觉迁移模型 Big Transfer，BiT 为例。扩大数据规模也能带来精度提升，例如使用 ILSVRC-2012(128 万张图片，1000 个类别) 和 JFT-300M(3 亿张图片，18291 个类别) 两个数据集来训练 ResNet50，精度分别是 77% 和 79%。另外使用 JFT-300M 训练 ResNet152x4，精度可以上升到 87.5%，相比 ILSVRC-2012+ResNet50 结构提升了 10.5%。
虽然目前为止，大模型主要是以 NLP 为主，因为 NLP 抛弃了 RNN 序列依赖的问题，采用了 Attention is All you need 的 Transformer 结构，使得 NLP 能够演变出更多大模型。但是在最新的研究当做，图像领域也不甘示弱，CNN 大模型也开始陆续涌现。例如 ResNeXt WSL 拥有 8 亿参数、GPipe 拥有 6 亿参数规模，Google 也通过 EfficientNet-L2 发布了 4.8 亿参数规模的网络模型，并且在 JFT-300M 数据集刷新了 ImageNet 的榜单，Top-1 Acc 首次突破 90。要知道在 2020 年，也就是 1 年前，大部分 CNN 网络模型规模都没有超过 1 亿，Top-1 Acc 最高在 87-89 之间。
既然大模型能突破训练精度的极限，还能够兼容下游任务。那有没有一些具体的应用场景介绍呢？
智源研究院针对 2021 年北京冬奥会，提出了'悟道'大模型用于冬奥手语播报数字人，提供智能化的数字人手语生成服务，方便听障人士也能收看赛事专题报道，提升他们的社会参与度和幸福感。
华为盘古 CV 大模型。主要是针对无人机电力智能巡检这个场景，以国网重庆永川供电公司为例，无人机智能巡检开发主要面临两个挑战：一是如何对海量数据进行高效标注；二是缺陷种类多达上百种，需要数十个 AI 识别模型。盘古 CV 大模型在数据标注方面，利用海量无标注电力数据进行预训练，结合少量标注样本进行微调，使得样本筛选效率提升约 30 倍，以永川供电每天采集 5 万张高清图片为例，可节省人工标注时间 170 人天。在模型通用性方面，可以做到一个模型适配上百种缺陷，替代原有 20 多个小模型，减少了模型维护成本，平均精度提升 18.4%，开发成本降低 90%。
当然也缺少不了最近双十一，双十一是淘宝系统服务最繁忙的一天，如何有效地应对成千上亿的用户咨询？基于达摩院开发的 M6 大模型智能生成内容文案，方便智能客服进行上下文理解和问题回答生成。另外大模型的多模态特征提取能力，也能进行商品属性标签补充、认知召回等下游任务。
目前部分深度学习框架，例如 Pytorch 和 TensorFlow，没有办法满足超大规模模型训练的需求，于是微软基于 PyTorch 开发了 DeepSpeed，腾讯基于 PyTorch 开发了分布式训练框架，达摩院同基于 TensorFlow 开发的分布式框架 Whale。像是华为昇腾的 MindSpore、百度的 PaddlePaddle，还有国内的追一科技 OneFlow 等厂商，对超大模型训练进行了深度的跟进与探索，基于原生的 AI 框架支持超大模型训练。
下面展开 DeepSpeed 和 MindSpore 来简单了解下。
2021 年 2 月份微软发布了 DeepSpeed，最核心的是显存优化技术 ZeRO(零冗余优化器)，通过扩大规模、内存优化、提升速度、控制成本，四个方面推进了大模型训练能力。基于 DeepSpeed 微软开发了拥有 170 亿参数的图灵自然语言生成模型 (Turing-NLG)。(2021 年 5 月份发布的 ZeRO-2，更是支持 2000 亿参数的模型训练)，另外微软联手英伟达，使用 4480 块 A100 组成的集群，发布了 5300 亿参数的 NLP 模型威震天 - 图灵 (Megatron Turing-NLG)。
当然，作为国内首个支持千亿参数大模型训练的框架 MindSpore 这里面也提一下。在静态图模式下，MindSpore 融合了流水线并行、模型并行和数据并行三种并行技术，开发者只需编写单机算法代码，添加少量并行标签，即可实现训练过程的自动切分，使得并行算法性能调优时间从月级降为小时级，同时训练性能相比业界标杆提升 40%。
动态图模式下，MindSpore 独特的函数式微分设计，能从一阶微分轻易地扩展到高阶微分，并进行整图性能优化，大幅提升动态图性能；结合创新的通讯算子融合和多流并行机制，较其它 AI 框架，MindSpore 动态图性能提升 60%。
最后就是针对大模型的训练，很多人认为大模型需要'大数据 + 大算力 + 强算法'三驾马车并驾齐驱。笔者认为这并不完全准确，大模型首先是需要规模更大的海量数据，同时需要庞大的算力去支撑这个说没错。但是整体来说，这是一个系统工程，从并行训练到大规模并行训练，其中就包括对 AI 集群调度和管理，对集群通讯带宽的研究，对算法在模型的并行、数据的并行等策略上与通讯极限融合在一起考虑，求解在有限带宽前提下，数据通讯和计算之间的最优值。
目前在大模型这个系统工程里面，最主要的竞争对手有基于英伟达的 GPU+ 微软的 DeepSpeed，Google 的 TPU+Tensorflow，当然还有华为昇腾 Atlas800+MindSpore 三大厂商能够实现全面的优化。至于其他厂商，大部分都是基于英伟达的 GPU 基础上进行一些创新和优化。最后就是，核心技术在市场上并不是最重要的，谁能够为客户创造更大的价值，才是最后的赢家。
针对开篇提出的问题，我们可以得出以下结论：
大模型技术正在重塑人工智能的格局，从单一任务向通用智能演进。对于开发者而言，掌握大模型的基础原理、训练框架及微调技术，将是未来进入 AI 领域的关键技能。
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