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【卢菁老师说】到底什么是大模型
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23年的AI绕不开的问题就是大模型,争议最大的也是大模型,最能融资的也是大模型。 但究竟什么是大模型?参数量或计算量大就叫大模型吗? 其实在讨论所有关于大模型的问题之前,都需要明确这个问题。大模型(Large Model)这个名词其实是一个非常误解的名字,其实更准确的应该是基石模型(Foundation Model)。经常发现和很多人聊了很久,观点针锋相对,最后发现双方根本讨论的不是一个东西。。。就目前而言,我认为的大模型至少要有两个要素:1) 跨任务的通用性 2) 跨域的通用性。参数量和计算量的大只是大模型的一个必要而不充分条件。以GPT为代表的NLP大模型,通过prompt来统一了不同任务,也通过利用了基本上所有可用的文本数据将所有NLP问题变成了域内问题。 如果我们以这个标准来讨论,就会发现其实现在很多所谓的大模型,都不能叫做大模型。去讨论这样的模型到底能做什么,边界在哪里自然就是一个没有意义的事情。如果能理解这点,很多所谓的行业大模型本身就会成为一个伪命题,只能叫做通用大模型在垂直行业的一个应用。而反过来讲,想只靠某些垂直领域的数据去训练一个所谓的行业大模型不如叫做小模型或者专业模型变大,这和大家在讨论的大模型就是完全不同的两个东西。
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