©2020-2024 ioDraw All rights reserved
4月18日，火山引擎在其举办的“原动力大会”上发布自研DPU等系列云产品，并推出新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。火山引擎总裁谭待表示，AI大模型有巨大潜力和创新空间，火山引擎会服务客户做好大模型，共同推动各行业的智能化升级。
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。
其实无论是最近大火的ChatGPT，还是国内百度公司推出的文心一言，其实都是AI大模型的典型代表。
看完上面的新闻我们不由的感慨国家的强大，同时又不免让我们对Al大模型产成了浓厚的兴趣。
所谓AI大模型，就是经过大规模数据训练后，能够适应一系列任务的模型。深度学习作为人工智能的重要技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。
Al大模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理（nlp）模型，由dutuai开发。AI大模型是Foundation
Model（基础模型），指通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型。它被认为是目前最先进、最强大的nlp模型之一，包含超过1.75万亿个参数，可以进行类似人类思考的任务，如对话、文本生成、机器翻译等。
AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。
Al大规模指的是使用大规模的数据集和计算资源进行训练和优化，从而构建出识别模式更准确的自适应学习模型，以实现更加智能化的应用。这种模型通常需要超级计算机等高性能计算资源才能支持其训练和部署。
Al大模型的预训练过程与其他神经网络语言模型类似，但其规模之大和训练算法的优化使得它可以取得卓越的性能表现，成为了目前自然语言处理领域最先进的技术之一。
AI大模型是由多个子模型组成的层次结构，其中每个子模型都专门处理特定的nlp任务。这些子模型的训练使用了谷歌（google）机器学习平台tensor
processing unit（tpu），并利用dutuai自有的计算集群提高效率。
由于其巨大的规模和具有变形记忆能力的结构，al大模型在各种nlp任务上表现出色，并已广泛应用于产业界、学术界和非营利组织，为语言处理领域带来了显著的突破。
AI大模型是近年来最为热门的AI细分领域。相比于小模型，AI大模型具备多个场景通用、泛化和规模化复制等诸多优势，被视为是实现通用人工智能的重要研究方向。
小模型大模型
需要标注大量业务数据集，繁琐耗时一次性标注+适量业务数据
重复开发,复用率低,精度低预训练大模型+下游任务微调,精度高
––
研发周期长,通用性低快速响应,通用性高
此外，相对于传统的小模型生成模式，AI大模式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，还能得到更好的模型训练效果。可以说，AI大模型的真正意义在于改变了模型的开发模式，将模型的生产由“小作坊”升级为工业化的“流水线”，而模型开发模式的转变，将使得AI技术能够更广泛地下沉到一些长尾场景。
Al大模型已经成为了人工智能领域的明星产品。
希望Al大模型的能力不断提升，期能够在AI领域继续发挥重要作用，可以在医学、环保、教育等领域发挥越来越重要的作用，从而造福人类。为人类社会的发展做出贡献。
我们将迎来全新的高度的智能化时代！