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没有英文网站怎么做外贸,岳阳做网站 公司电话,长沙商城网站建设报价公示,矿坛器材友情交换当我们谈起大模型的原理#xff0c;迎面而来的是一系列专有名词#xff0c;例如Transformer 架构、自注意力机制 (Self-Attention)、预训练 (Pre-training)、有监督微调 (SFT)、人类反馈强化学习 (RLHF)、Token 化 (Tokenization)、嵌入向量 (Embeddings)、上下文窗口 (Conte…当我们谈起大模型的原理迎面而来的是一系列专有名词例如Transformer 架构、自注意力机制 (Self-Attention)、预训练 (Pre-training)、有监督微调 (SFT)、人类反馈强化学习 (RLHF)、Token 化 (Tokenization)、嵌入向量 (Embeddings)、上下文窗口 (Context Window)、检索增强生成 (RAG) 和缩放法则 (Scaling Laws)。这些专有名词是那么的多以至于理解大模型的底层原理变得很困难更不用说讲解清楚了。本文不涉及任何一个专有名词用最朴实无华的文字和例子来阐述大模型。开篇从一个问题开始凭什么说羊听不懂人话不知道你是否思考过这样一个问题如果你对一只羊说吃草羊就能照做说停止羊就能停止。那你凭什么说羊听不懂人话尽管羊能根据我的指令进行行动但是如果我说“左蹄子刨地3下再吃草”羊就会茫然不知所措或者直接低头吃草。羊无法理解这种新的组合指令所以初中生物课本告诉我们这种行为叫做条件反射——一种针对于特定情况的反应。那么现在一个更宏大的问题摆在我们面前 大家都用过大模型哪怕输入一本书它都能快速总结和沉淀中心思想。大模型总能识别我们言语中的各种复杂表达。那么大模型是懂人话吗大模型的核心原理多维向量映射匹配大模型也不懂人话。大模型只是在做一种语义匹配。可以假想大模型中有无数张卡片每张卡片代表一个词或者字上面记录了它所有潜在的关联关系。当我们输入“中国的首都是哪里” 大模型会找出“中国”和“首都”两张卡片并计算它们共同指向哪个词的关联度最高。从多个维度上大模型会发现“北京”这个词的关联度得分最高。然后大模型会先吐出得分最高的第一个字“北”。然后再将“北”也加入到联想中继续计算在“中国、首都、北”的关联度最高的下一个字也就是“京”。发现了吗在人类的大脑中我们认为“北京”是一个整体但是对于大模型北京两个字是单独吐出的只不过它们组合起来恰好是正确答案而已。因为大模型和人类的思考方式不同它压根儿不关心“北京”两个字的合并意义所以大模型也不懂人话。但是妙就妙在尽管大模型完全不懂但是通过它内部非常复杂的匹配计算逻辑最终还能返回正确的答案。在1957年J.R. Firth提出这个天才想法时这一切还被当作是天方夜谭但是这个想法今天已被实现。大模型与人脑不同的思维方式不同于人脑的渐进式、有顺序的思维大模型是批量的、直接的检索。当被询问滕王阁序的第2句是什么我们潜意识的是从第一句开始“豫章故郡洪都新府。星分翼轸地接衡庐...”。OK第2句是星分翼轸地接衡庐。而大模型通过注意力机制会把注意力集中在“滕王阁序”和“第2句”上。它不需要像人脑一样从第一句开始想而是直接找到并逐字吐出“星”“分”“翼”“轸”等字最终拼成结果返回给你。如果把人类社会的所有知识都比做y 2x这样一条线。那大模型就是用了一个复杂了成千上万倍的公式来恰好拟合了这条线。人类社会中输入x 1, 计算得到y 2 * 1 2。而在大模型里输入 x 1经过了复杂了无数倍的计算y还是恰好等于2。两个公式完全不同但是得到的结果相同。就好像一个地球人和一个外星人接受的教育完全不同但是最终都用自己的手段计算出了 1 1 2。这种殊途同归的现象表明了宇宙真理的恒定而不依赖特定的实现方式真是让人惊叹。花了大量的篇幅我们终于知道大模型是一种基于复杂单元匹配的模型。越是能力优秀的模型越是能恰好匹配人类世界的知识。这让它看起来懂人话实际上只是匹配的准而已。而如果匹配不准即没有返回正确答案——例如说在大模型的初期大模型总是编造一些回复——我们就说大模型出现了幻觉。大模型的发展方向那么大模型的发展方向也就昭然若揭了——即吸收足够多的知识成为一位全知全能的神。当然考虑到大模型只是对过去所有信息的匹配也没有自我的主观能动性。它既没法知道未来的情况也没有办法理解人类历史上从来没有出现过的情况。叫神肯定是过分了但是它仍可以尝试成为冻结在此时此刻的、人类知识快照中的、极速运转的百科全书 推理机。在模型能力无限强悍、算力无限充足、且全部知识模型都已了解的理想情况下人类提出的任何不需要创造性、只需要计算的问题大模型瞬间就能给出答案。例如DNA测序瞬间就能解决、PB级别的数据瞬间就能分析、几百亿种情况的推衍瞬间就能结束。只需要出一个想法大模型就能遍历人类已有的方法来验证人类将在基础科学上取得长足的进步进而推动社会取得突飞猛进的发展。目前大模型的限制为什么大模型目前还做不到呢因为算力有限、知识有限、模型能力有限。训练一个像 GPT-4 这样的大模型所需要的总计算量大概是10的25次方量级而训练一个超级人工智能需要大概10的28次方量级的总计算量或者更高。这相当于去攀爬一座至少1000米高的山而我们仅仅爬了1米而已。粗估英伟达一年能卖150W张H100高端AI芯片这些芯片每年能提供给10的28次方量级的新增算力。看起来算力的物理供给已经足够支持总计算量10的27次方这种级别模型了但是不好意思数据又跟不上了。根据AI届的缩放法则要训练10的27次方计算量的模型需要10倍于当前知识的数据量。而目前互联网上可用于训练的高质量文本数据总量其数量约为10的15次方量级即使算上音视频经过编码后的信息总量也没有达到 10 倍的巨大飞跃。相当于芯片够了训练数据也不够巧妇难为无米之炊。如何训练更强的大模型算力有限、知识有限自然训练不出更高能力的模型。缺算力无非就是融资、开大马力抓紧生产AI高性能芯片。知识怎么解决呢除了使用上面说的音视频还有就是让机器去自己收集数据。例如一辆自动驾驶的车行驶一天它收集的数据就是海量的且是没有被人类归纳简化后的数据。让具身机器人去自己触摸感受各种传感器疯狂收集。人类对于这个世界的了解还是太少了我们已知的物理定律只能解释宇宙中全部物质-能量构成的约 4.9%。未来数据收集的规模和质量将成为未来科学突破的关键驱动力而先进的机器人技术正是实现这一目标的最有效途径。自动驾驶和机器人不仅有自身的价值还能收集数据来训练更强大的大模型而更强大的大模型反过来又能训练更高阶的自动驾驶和能力更强的机器人从而形成正向循环。AI是改变自身命运的最好机会何其有幸我们这代人正站在 AI 驱动的数据爆炸与智能爆发的奇点上。AI 的车轮必将滚滚向前它不仅是技术的革新更是对人类价值的重新定义过去需要耗费数年才能完成的基础科学验证现在可能瞬间完成过去因为成本太高而不值得探索的领域现在即将打开。这是一场由算力、数据和模型能力共同谱写的史诗它将极大提升生产力并不可避免地重塑生产关系和财富分配。积极的拥抱AI尽自己的全力去了解和使用它寻找相关的机遇。这可能是我们这代人改变自己命运的最好机会。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。