作者编辑| Jason
随着ChatGPT迅速破圈，AIGC被看作继PGC、UGC之后新型利用AI技术自动生产内容的方式。而AIGC的快速迭代演变，让AI大模型技术席卷全球，成为“当红炸子鸡”。从国外的谷歌、微软、英伟达，到国内的阿里、百度，都在不遗余力布局AI大模型。
AI大模型成为人工智能迈向通用智能的里程碑技术。它的出现，让很多产业人士认为这项技术会改变信息产业格局，即基于数据的互联网时代和基于算力的云计算时代之后，将进入基于大模型的AI时代。
那么，什么是AI大模型？它是如何发展起来的，经历过哪些过程？其产业应用价值又有多少？本文将为您一一解答。
什么是AI大模型？
AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝聚了大数据内在精华的“隐式知识库”。包含了“预训练”和“大模型”两层含义，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。
简单来说，就是在大数据的支持下进行训练，学习出一些特征和规则，微调后应用在各场景任务中。目前，其主要在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域得到广泛应用。
AI大模型具有很高的计算和存储需求，需要使用极为强大的计算设备和高效的算法才能训练和应用，所以参数量一般可以达到惊人的数十亿或者数千亿。例如OpenAI的GPT系列，最开始的GPT-1拥有1.17亿个参数，到GPT-3的参数已经到达1750亿个，最新的GPT-4没有给出具体的参数量，但根据推测，它或将接近万亿。，参数量实现了从亿级到百万亿级的突破。下的单一任务，逐渐发展为支持下的多种任务。
AI大模型的发展历程
► 从参数规模上看，AI大模型先后经历了预训练模型、大规模预训练模型、超大规模预训练模型三个阶段
► 从模态支持上看，AI大模型从支持图片、图像、文本、语音单一模态多种模态
但，一般认为AI大模型的。早期，研究人员主要集中在该领域的研究，诞生了像BERT、GPT-3等一系列代表性模型。随着它们参数量从初期的几亿增长到数十亿乃至千亿规模，相应的能力也得到了提升，具备了从简单的文本问答、文本创作到符号式语言的推理能力。近两年，部分研究者提出了以视觉等其他模态为基础的大模型研究，在这个阶段，诞生了如ViT等包含数亿参数规模的视觉模型。发展源于自然语言处理领域
当前，AI大模型的发展正从以不同模态数据为基础过渡到与知识、可解释性、学习理论等方面相结合，呈现出全面发力、多点开花的新格局。
在大模型的演变过程中，国内外也涌现出多个具有代表性的AI大模型。
1.国外方面
Google于2018年提出BERT模型，掀起了预训练模型的研究热潮；OpenAI在2020年提出首个千亿级的GPT-3模型，将模型规模推向新的高度。
凭借高水平的生成能力和开放的API服务，OpenAI又在该模型的基础上不断催生孵化出系列创新产品，包括像3月15日最新发布的具备多模态的GPT-4模型。
2.国内方面
在2021年，华为发布了首个中文千亿级的盘古模型，进一步增强中文大模型研究影响力；中科院自动化所提出首个三模态的紫东太初模型，预示着AI大模型进一步走向通用场景；百度在2022年发布10个产业级知识增强的ERNIE模型，全面涵盖基础大模型、任务大模型、行业大模型。
同时，百度又在今年3月16日，基于文心大模型，正式推出了具备包括文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成在内的多项通用能力的文心一言。
AI大模型的应用价值
在AI大模型兴起之前，AI模型基本上都是对特定应用场景需求进行训练的，即。它属于。这也意味着除了需要优秀的产品经理准确确定需求之外，还需要AI研发人员扎实的专业知识和协同合作能力完成大量复杂的工作。这就导致了。小模型传统的定制化、作坊式的模型开发方式模型无法复用和积累，使得AI落地的高门槛、高成本与低效率
而大模型在研发时就具备了更标准化的流程，它通过从海量的、多类型的场景数据中学习，并总结不同场景、不同业务下的通用能力，学习出一种特征和规则，成为。具有泛化能力的模型底座
与传统的小模型生成模式相比，大模型能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量，缩短模型的开发周期，并得到更好的模型训练效果。
可以说，而模型开发模式的转变，使得 AI 技术在落地时拥有更强的通用性，可以泛化到多种应用场景。由此利用大模型的通用能力可以有效应对多样化、碎片化的AI应用需求，为实现规模推广AI落地应用提供可能。大模型的真正意义在于改变了 AI 模型的开发模式，将模型的生产由“作坊式”升级为“流水线”。
当然，AI大模型的发展也并非一蹴而就的。它的构建，首先需要大规模、高质量数据集的支撑，数据集的质量很大程度上决定了模型的质量。在大规模高质量数据集上，目前不但缺少相关配套软件，也缺少数据集质量评测标准；其次还有模型算法以及训练算力等方面的挑战。
不过挑战只是暂时的，。随着AI大模型在技术上产生更多的突破，必然会对应用的规模化落地产生更好的促进作用。AI大模型代表了人工智能技术发展的方向
资料参考：
1.科技日报：大模型时代，AI将如何影响你我生活？
2.人民邮电报：AI大模型：以“大规模预训练﹢微调”范式满足多元化需求
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