AIGC｜万字长文！带你了解AI大模型技术演进

AI大模型技术演进摘要

01 AI的起源

人工智能之父图灵破解德军密码在二战中取得胜利的故事被电影《模仿游戏》所描绘。图灵实验是测试机器是否能模拟人类智能的重要实验，其基本过程是让被测试者判断自己的提问对象是机器还是人类。图灵测试的标准是70%的误判率，即如果机器的回答能让提问者70%的概率认为回答来自人类，则机器通过测试。然而，正确回答并不意味着机器具备人工智能，因为人工智能涉及更高级的思维能力。人工智能还有局限性，因为某些问题的回答可能涉及隐私或个人选择。

02 什么是模型？

模型是基于参数和架构构建的结构，参数控制节点的输入和输出。模型训练是一个循环迭代的过程，通过反复调整参数使模型更接近正确答案。AI大模型具有大量的参数，结构复杂，并具备处理多模态数据的能力，但对计算资源的需求很高。

03 传统深度学习模型

深度学习模拟人类神经系统，使用神经元结构构建人工智能模型。不同的深度学习网络包括神经网络(Neural Network, NN)，深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)，循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。

04 Transformer大模型

Transformer引入了注意力机制，通过加权求和过程增强模型对不同数据部分的关联性。该模型架构优化了并行运算，提高了效率。BERT和GPT是基于Transformer架构的知名模型，BERT主要目标是识别语言模型，而GPT则是生成语言。

05 模型的微调与推理

模型微调是使用私有领域数据调整预训练模型，以适应特定环境。LoRA和Prompt Tuning是两种不同的调优方法。推理是使用真实数据通过模型处理得到结果的过程，而预测是对未知事物的猜测。Zero Shot、One Shot和Few Shot是处理特殊情况下样本数据有限的技术。

06 说在最后

本次分享注重于AI大模型技术的基础概念解释，旨在帮助人们更好地理解和入门AI智能。重点是学会如何使用AI技术，而不必深入了解其专业技术细节。