大模型时代的技术演进与应用
随着人工智能技术的不断进步和深化，大模型已经成为深度学习领域的核心驱动力，是近年来备受关注和研究的热门领域之一。今年 8 月 31 日，百度、字节、商汤、中科院旗下紫东太初、百川智能、智谱华章等 8 家企业和机构的大模型产品通过首批《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，可正式上线面向公众提供服务。大模型的出现不仅改变了我们对人工智能的认识，更在深度学习的应用领域引领了新的革命。
01 什么是大模型
大模型，顾名思义，指的是具有庞大参数数量、计算需求高的机器学习模型。与传统的小规模模型相比，大模型在预训练阶段通过海量数据自我学习，然后通过微调在特定任务上发挥作用。其核心架构通常基于 Transformer 机制，利用自注意力机制（Self-Attention）捕捉长距离依赖关系。
大模型的关键特点在于其庞大的参数数量，例如，GPT-3 模型拥有 1,750 亿个参数，GPT-4 模型推测拥有 1.8 万亿参数，中科院自动化所的紫东太初也是千亿级参数的大模型，阿里的通义千问包含 1000 亿个参数。大模型庞大的参数代表了模型的权重和连接关系，这使得大模型能够学习更多的细节和抽象特征，从而提高模型的泛化能力和应用范围。例如，自然语言处理领域的大模型能够理解更复杂的语义关系，生成更自然流畅的文本；计算机视觉领域的大模型能够更精准地识别图像中的物体和特征。
近年国内外主要发布的大模型涵盖了从通用基座到垂直领域的多种形态，标志着 AI 基础设施的成熟。
资料来源：浙商证券
02 大模型的分类
大模型是人工智能领域中的一项重要技术，根据应用领域和任务类型的不同，可以分为几种不同的分类。
1. 自然语言处理模型
自然语言处理模型是大模型在处理文本和语言任务方面的应用。这类模型被广泛用于机器翻译、文本生成、情感分析、问答系统等任务。其中，百度的文心一言、字节跳动的 Byte BERT（基于 Bidirectional Encoder Representations from Transformer 深度双向语言表征模型）、OpenAI 的 GPT（Generative Pre-training Transformer 生成式预训练模型）系列就是一种典型的自然语言处理大模型，它能够根据输入的文本生成连贯、富有创意的文章。此外，BERT 及其变体在理解类任务中表现优异，而 GPT 系列则在生成类任务中占据主导。
2. 计算机视觉模型
计算机视觉模型是大模型在处理图像和视觉任务方面的应用。这类模型在图像分类、目标检测、图像生成等领域具有出色表现。如 OpenAI 推出的 DALL-E 大模型，能够根据文本描述生成符合要求的图像。Vision Transformer (ViT) 的引入使得视觉任务也能受益于 Transformer 架构的优势，实现了跨模态的理解与生成。
3. 跨模态模型
跨模态模型是指能够同时处理不同类型数据（如文本、图像、音频等）的大模型。这类模型在理解和关联不同模态的信息方面表现出色。例如，紫东太初，是中科院自动化所开发的全球首个多模态全开源大模型。它以图文音三模态为统一表示，具有全模态理解、多任务处理、多样化生成和大模型部署等核心能力。CLIP 模型则是另一典型代表，它通过对比学习将图像和文本映射到同一向量空间。
4. 强化学习模型
强化学习模型是一类通过与环境交互来学习最优行动策略的大模型。这类模型在机器人控制、游戏策略等领域有广泛应用。AlphaGo 就是一个著名的强化学习大模型，它在围棋比赛中击败了人类世界冠军。DeepMind 后续推出的 AlphaFold 则展示了强化学习与深度学习结合在蛋白质结构预测上的巨大潜力。
5. 领域特定模型
除了通用领域的应用外，大模型还可以根据特定领域的需求进行定制。如在金融领域，可以开发用于市场预测的大模型，比如度小满推出了用于风控和反欺诈的特定大模型 AlphaRisk。医疗、法律、教育等领域的专用大模型正在逐步涌现，它们经过特定语料的微调，具备更高的专业性和准确性。
