原标题：S^2：基于大模型的AI，为何如此强大？
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前言
AI的发展呈现阶段性，首先是基于数据的互联网时代，数据加速互联网的发展，接着是基于算力的云计算时代，通过强大的算力提升云计算能力，接下来是 基于大模型的人工智能时代，大模型助力实现更加强大的人工智能。
上篇我们介绍了在大模型时代，AI如何助力移动通信的发展 ，AI大模型将在移动通信网络发挥多种作用，包括基于AI网络优化、无线资源管理、网络故障诊断和预测、用户行为分析、安全保障等，AI大模型引入到移动通信网络之后，会带来更高的效率，有助于移动通信网络智能化的发展。AI大模型的应用场景丰富多样，不仅限于移动通信网络，还包括工业、医疗、教育等各垂直行业，可以融入AI大模型为各行各业注入智能化效果。
那么， 大模型到底是什么，大模型为什么具有如此强大的能力呢，小编抛砖引玉，为大家简单整理了大模型相关的内容。
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大模型是什么？
大模型是建立在神经网络模型基础上，神经网络在AI领域非常常见，在此不做过多描述。 大模型的特点在于模型之大，大模型的模型参数量达到亿级别，例如以ChatGPT为代表的大模型，其参数量达千亿级别，预训练数据量达百TB级别，当然这个级别是目前技术现状，并不代表未来，未来的参数量一定会朝着接近并超越人脑神经元数量的方向发展，这也就意味着未来很有可能研发出超越人类大脑的人工智能。
大模型具有思维链能力，将一个问题拆解为多个步骤，逐步分析获取正确答案，类似人类大脑的思维模式，这种思维链能力能够帮助大模型提高训练精度，得到更加智能化的效果。大模型通过模型泛化，将模型应用到其他场景，通常通过微调等手段实现模型泛化。针对通过巨大数据量训练出来的预训练模型，采用微调手段，将模型迁移至其他场景，更具体地，采用业务场景相关的数据，对预训练模型进行进一步的训练，得到更加适配本业务场景的模型，从而实现模型泛化。
大模型正是凭借自身巨大的模型参数量，实现惊人的表现力。此外， 大模型还具有某种“涌现”能力，当模型规模达到一个阈值后，其性能获得显著的提升，例如，针对一些常见的任务场景如释义、算术等，在训练规模高于一定阈值后，模型针对这些任务场景实现突然的性能提升，换句话说，模型规模可以帮助大模型解锁新的超乎人想象的能力，因此，大模型的涌现能力，能够为我们带来未来能够解决某些难题的希望，这确实是一个值得人类去探索的方向，毕竟有梦想有希望才会有成功。
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大模型有哪些？
大模型类型多样，目前最火的应用最多的是大语言模型，ChatGPT主要运用大语言模型，除此之外，还有视觉大模型、决策大模型、多模态大模型等，下面我们来简单介绍下大模型的类型。
大语言模型（LLM，Large Language Model）是针对语言进行训练处理的大模型，建立在Transformer架构基础上的语言模型，大语言模型主要分为三类：编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型、只采用编码器（Encoder-Only）模型、只采用解码器（Decoder-Only）模型。Encoder-Decoder/ Encoder-Only为BERT样式，模型类型为判别式，训练方式为Masked语言模型，预训练主要任务为预测masked单词；Decoder-Only为GPT样式，模型类型为生成式，训练方式为自回归语言模型，预训练主要任务为预测下一个单词。Encoder-Decoder模型相比于Encoder-Only模型具有更强的学习和生成能力，在翻译、聊天机器人等领域具有应用前景。Decoder-Only模型只具有解码器部分，相比Encoder-Decoder模型优势在于，结构简单，训练和推理速度快，由于Decoder-Only模型只关注生成的输出序列，因此更加适用于纯生成的任务，例如对话生成、文本生成等任务。Decoder-Only模型逐渐成为LLM的主力模型，尤其在2020年GPT-3发布后，Decoder-Only模型经历了繁荣发展。
决策大模型（DLM，Decision Large Model）是实现系统性决策的模型，例如机械控制、动态调度等，使大模型具备决策能力。决策大模型主要集中在AIGA（AI Generated Actions）生成模型，AIGA比AIGC更进一步提升模型的思考能力和决策能力，更有助于应用在例如工业物联网等具有极高前景发展的场景。
多模态大模型（MLM，Multimodal Large Model）强调的是多种模态，包括文本、视觉、音频等，通俗来说，是在大语言模型的基础上，混合视觉模型、音频模型、决策模型等多种模态模型，有助于实现更强大的人工智能能力。
上述大模型的类型，主要以大模型训练所基于的数据类型进行区分。除此之外， 根据大模型的使用场景进行区分，存在两个研发方向，分别是通用大模型和垂直场景大模型。
这个概念有点 类似于移动通信网络中的通用网络和垂直行业网络，通用网络面向大众，网络特征为大范围广覆盖的无缝连接网络，垂直行业网络面向特定产业，例如工厂、医疗、车辆等，网络特征为小范围的产业定制化网络。相似地，通用大模型是能够处理多个领域多种任务的模型，通用大模型主要关注的是多任务的学习能力，具有普适性，适用范围广，能够适用不同的产业领域。垂直场景大模型是针对单个或少数领域具有专业的学习能力，垂直场景大模型主要关注的是某个或某些领域的持续的性能提升，更加符合垂直行业的需求，针对某个或某些垂直行业领域比通用大模型具备更强的专业能力。
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如何应对大模型面临的挑战？
一方面，由于大模型的模型参数数量级别高，为模型训练带来了诸多挑战，例如计算速度/时长、节点间通信、存储规模等。 另一方面，在实际应用中，可能会存在一些伦理、隐私安全、是否合规等方面问题。针对大模型面临的挑战，可以从以下几个方面进行应对。
对于训练方面的挑战，一是通过分布式训练来加速训练进程，例如每个设备可以同时进行训练，且每个设备会进行同步来保证模型参数的一致性。二是通过模型稀疏来优化模型，从而提高模型训练效率，降低训练成本，例如在训练过程中只使用部分参数，大部分参数未被激活。三是通过减少存储来提高模型训练的存储效率，例如前向传播中选择性地丢弃一些中间值，后向传播中根据先前值来计算中间值，从而减少训练过程中的存储量。对于实际应用方面的挑战，需监管机构和社会共同参与其中，研究讨论如何监管并制定相关政策来保障大模型的应用符合社会规范。
针对大模型面临的挑战，目前有着丰富的解决方案， 实际上是训练精度与训练效率之间的博弈与平衡，科研工作者们也在不断地探索着二者之间更大效益化，在更高的训练效率上实现更精确的训练精度。同时， 基于大模型的人工智能正向的、稳定的、有益于人类社会的发展，离不开各行各业人们的共同参与和努力。
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写在最后
当然，能够实现大模型巨大规模的训练量以及其未来可能解锁的新能力，不是一个人或者一家公司能够轻易做到的， 需要行业内各方共同努力，群策群力，协作共赢，去解锁超越人类想象的超级大模型。返回搜狐，查看更多
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