人工智能大模型介绍01人工智能大模型基础概念02人工智能大模型的应用领域03人工智能大模型训练方法及技术04人工智能大模型的性能与效果评估05人工智能大模型的优势和挑战目录人工智能大模型基础概念01人工智能大模型定义人工智能大模型是指具有超过一亿个参数的深度神经网络模型。这种模型的参数数量通常比传统的神经网络模型大得多，使其能够应对更复杂的任务和大规模数据的处理。人工智能大模型通过学习大规模数据集中的模式和规律，具备了更强大的智能和推理能力，可以在各种领域进行高效的决策和预测。为什么需要大模型？它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容,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。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。人工智能大模型的应用领域02大模型的应用范围非常广泛，包括图像处理、自然语言处理、语音识别、推荐系统、金融、医疗等领域。在这些领域中，大模型通常能够提供更高的准确度、更好的性能和更出色的用户体验，因此受到了广泛应用和追捧。AI大模型应用场景人工智能大模型训练方法及技术03训练技术：DistributedTraining（分布式训练）分布式训练分为数据并行和模型并行其中模型并行又分为pipeline并行和张量并行数据并行：主要针对的是单卡无法完全存储全部数据集的情况Pipeline并行：模型并行张量并行:数据并行和模型并行的结合体。在模型并行里主要指的是在layer的角度来对模型进行切分。主要思想是将一个minibatch切分为多个microbatches使得每个device能够同时处理多个microbatches。同样的，pipeline并行也有同步和异步并行从张量的角度来对张量沿着某个维度进行切分(可以和数据并行和pipeline并行同时使用)人工智能大模型的性能与效果评估04模型的性能（指精度）通常与模型的参数规模息息相关。模型参数规模越大，模型的学习能力越强，最终的精度也将更高。模型性能模型评估模型在训练集上表现很好而在新样本上误差很大时，称为“过拟合”模型在训练集上误差就很大时，称为“欠拟合”。•欠拟合通常容易解决，如增加数据、增大训练次数、增大学习率或使用更复杂的模型等。•过拟合则很难解决，常用的方法包括简化模型，减少特征，更多的数据，交叉验证，正则化，Dropout，Shuffling等。人工智能大模型的优势和挑战05AI大模型的应用价值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”。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。人工智能的发展对算力提出了新的更高要求，包括训练阶段和推理阶段的算力需求。为了满足这些要求，需要进行硬件的创新、采用分布式计算和云计算技术、优化算法和模型结构，以及进行硬件和软件的紧密集成1.成本问题，从训练成本来看，以ChatGPT为例，其训练成本一次大概就是数百万美金。2.目前众多的大模型的训练，其竞争会导致大量的能源消耗，比如碳排放，包括电力消耗等，都增加了经济成本和环境成本。3.数据成本，一般做大模型训练肯定需要很多数据，不仅这个数据量要大，质量还要高。在这个过程当中，收集和清洗大量的高质量的训练集，也要投入大量的时间和人力资源。4.在人工智能竞争方面，也会有一些维护和更新成本。以GPT为例，从GPT-2至GPT-4，其参数量不断增加，随之而来会有反复迭代优化训练的成本，运营维护成本也会随之增加。AI大模型的挑战问题
