Chat GPT：探索深度学习未来的大模型驱动力
发布时间：2023-02-16 12:05:09
来源：RF技术社区 (https://rf.eefocus.com)
在当今科技快速发展的社会中，大型模型成为了人工智能领域的热门话题。大型模型是结合了强大的计算力和先进的算法而产生的，它代表着人工智能的未来发展趋势。
随着数据中心、云计算、高性能计算、数据分析和数据挖掘等技术的迅速发展，大型模型也得到了快速的发展。大型模型通常在大规模无标注数据集上进行训练，以学习特定的特征和规则。这种训练方式使得大型模型在应用开发时可以进行微调，或者甚至不需要进行微调就能完成多个应用场景的任务。最重要的是，大型模型具备自监督学习的能力，减少了对人工标注数据的需求，从而降低了训练成本，加速了人工智能的产业化进程，并降低了应用门槛。
与传统机器学习相比，深度学习是通过从数据中学习来提高算法性能的方法。大型模型则是通过使用大量参数来训练神经网络以实现更强大的模型性能。深度学习可以处理各种类型的数据，例如图像、文本等，但这些数据往往很难通过机器自动完成处理。大型模型可以训练多个级别和多个类别的模型，因此可以处理更广泛的数据类型。此外，在应用大型模型时，可能需要更全面或复杂的数学和数值计算支持。
目前，大型模型的发展已经初步形成了一个庞大的生态系统。从预训练模型到大规模预训练模型再到超大规模预训练模型，参数量从亿级突破到百万亿级。大型模型不仅在单一模态下单一任务上有着显著的进展，还逐渐实现了对多种模态和多种任务的支持。
国内外的研究机构和公司纷纷投入到大型模型的开发中。2018年，BERT模型的提出引起了自然语言处理领域的巨大关注，随后许多基于BERT的增强模型相继涌现。2019年，OpenAI推出了GPT-2模型，具备生成连贯文本段落的能力，进一步推动了阅读理解和机器翻译等领域的发展。2020年，OpenAI发布了规模达到1750亿参数的GPT-3模型，具备生成代码、作诗和聊天等功能。同年，微软和英伟达联合发布了5300亿参数的Megatron Turing自然语言生成模型（MT-NLG）。进入2021年，谷歌推出了拥有1.6万亿参数的Switch Transformer模型，并提出了具有1.2万亿参数的GLaM通用稀疏语言模型。可以看出，大型模型的参数数量保持着指数级的增长趋势。
国外大模型发展历程
在国内，超大模型的研发发展异常迅速，2021年是中国AI大模型爆发的一年。 2021年，商汤科技发布了大规模模型（INTERN），拥有100亿的参数量，这是一个巨大的训练工作。在训练过程中，大约有10个以上的监控信号帮助模型适应各种不同视觉或NLP任务。截至到2021年中，商汤科技已经构建了全球最大的计算机视觉模型，其中该模型拥有超过300亿个参数；同年4月，华为云联合循环智能发布千亿参数规模的盘古NLP超大规模预训练语言模型；联合北京大学发布盘古α超大规模预训练模型，参数规模达2000亿。阿里达摩院发布270亿参数的PLUG中文预训练模型，联合清华大学发布千亿参数规模的M6中文多模态预训练模型； 7月，百度推出 ERNIE 3.0 Titan模型； 10月，浪潮信息发布预估2500亿的超大规模预训练模型“源 1.0”； 12月，百度推出了拥有2600亿尺度参数的ERNIE 3.0 Titan模型。而达摩院的M6模型的参数达到10万亿，直接将大模型的参数提升了一个量级。2022年，基于清华大学、阿里达摩院等研究成果以及超算基础实现的“脑级人工智能模型”八卦炉完成建立，其模型参数将超过174万亿。
部分中国公司虽然还没有正式推出自己的大规模模型产品，但也在积极进行研发，比如云从科技，该公司的研究团队就非常认同“预训练大模型+下游任务迁移”的技术趋势，从2020年开始，在NLP、OCR、机器视觉、语音等多个领域开展预训练大模型的实践，不仅进一步提升了企业核心算法的性能，同时也大大提升了算法的生产效率，已经在城市治理、金融、智能制造等行业应用中展现出价值。
“书生”相较于同期最强开源模型CLIP在准确率和数据使用效率上均取得大幅提升
大模型给人工智能产业带来什么
一、大模型加速AI产业化进程，降低AI应用门槛
人工智能正处于从“能用”到“好用”的应用落地阶段，但仍处于商业落地初期，主要面临场景需求碎片化、人力研发和应用计算成本高以及长尾场景数据较少导致模型训练精度不够、模型算法从实验室场景到真实场景差距大等行业问题。而大模型的出现，在增加模型通用性、降低训练研发成本等方面降低AI落地应用的门槛。
1、大模型可实现从“手工作坊”到“工厂模式”的AI转型
近十年来，通过“深度学习+大算力”获得训练模型成为实现人工智能的主流技术途径。由于深度学习、数据和算力可用这三个要素都已具备，全球掀起了“大炼模型”的热潮，也催生了一大批人工智能公司。然而，在深度学习技术出现的近10年里，AI模型基本上都是针对特定的应用场景进行训练的，即小模型属于传统的定制化、作坊式的模型开发方式。传统AI模型需要完成从研发到应用的全方位流程，包括需求定义、数据收集、模型算法设计、训练调化、应用部署和运营维护等阶段组成的整套流程。这意味着除了需要优秀的产品经理准确定义需求外，还需要AI研发人员扎实的专业知识和协同合作能力才能完成大量复杂的工作。
大规模模型开发流程的创新
传统的模型开发流程在满足不同场景需求时存在一些挑战。为了设计个性化定制的神经网络模型，AI研发人员需要具备专业的知识和经验，并承担试错成本和时间成本。尽管网络结构自动搜索技术可以降低设计门槛，但仍然需要大量算力和时间来搜索最优模型。这导致了项目周期长，需要专家团队在现场进行几个月的工作。此外，数据收集和模型训练评估通常需要多次迭代，造成高昂的人力成本。
另一个挑战是在落地阶段，使用"一模一景"的车间模式开发的模型无法适用于垂直行业的多个任务。例如，在无人驾驶汽车的全景感知领域，需要同时进行多行人跟踪、场景语义分割和视野目标检测等多个模型的协同工作。类似的应用在医学影像领域训练的皮肤癌检测和AI模型分割不能直接应用于监控景点中的行人车辆检测和场景分割。由于模型无法重复使用和积累，这增加了AI落地的门槛、成本和低效率。
相比之下，大规模模型通过学习庞大而多样的场景数据，总结出通用能力，并形成具有泛化能力的模型库。在开发应用或应对新业务场景时，可以针对大模型进行适配，例如通过小规模标注数据对特定任务进行二次训练，或者甚至不需要自定义任务就能完成多个应用场景。利用大模型的通用能力，可以有效应对多样化、碎片化的人工智能应用需求，为实现大规模人工智能落地应用提供可能。
大规模模型具有自监督学习的能力，可以降低AI开发和训练的成本。传统小模型的训练过程需要大量手动调参和调优的工作，依赖于大量标注数据。然而，许多行业的数据获取困难且标注成本高。大模型利用自监督学习的功能，可以自动从原始数据中学习区分特征，无需或少量使用人工标注数据进行训练。这显著降低了数据标签的成本和周期，并减少了训练所需的数据量。因此，大模型更适合小样本学习，有助于将传统有限的人工智能扩展到更多应用场景。
相比传统的AI模型开发方式，大规模模型具有标准化的研发流程和更广泛的适用性，可以泛化到多种应用场景。此外，大规模模型通过自监督学习能力显著降低了开发成本。这些创新为解决AI落地困难和推动AI产业化进程提供了方向和可能性。
大规模模型开发流程的创新
传统的模型开发流程在满足不同场景需求时存在一些挑战。为了设计个性化定制的神经网络模型，AI研发人员需要具备专业的知识和经验，并承担试错成本和时间成本。尽管网络结构自动搜索技术可以降低设计门槛，但仍然需要大量算力和时间来搜索最优模型。这导致了项目周期长，需要专家团队在现场进行几个月的工作。此外，数据收集和模型训练评估通常需要多次迭代，造成高昂的人力成本。
另一个挑战是在落地阶段，使用"一模一景"的车间模式开发的模型无法适用于垂直行业的多个任务。例如，在无人驾驶汽车的全景感知领域，需要同时进行多行人跟踪、场景语义分割和视野目标检测等多个模型的协同工作。类似的应用在医学影像领域训练的皮肤癌检测和AI模型分割不能直接应用于监控景点中的行人车辆检测和场景分割。由于模型无法重复使用和积累，这增加了AI落地的门槛、成本和低效率。
相比之下，大规模模型通过学习庞大而多样的场景数据，总结出通用能力，并形成具有泛化能力的模型库。在开发应用或应对新业务场景时，可以针对大模型进行适配，例如通过小规模标注数据对特定任务进行二次训练，或者甚至不需要自定义任务就能完成多个应用场景。利用大模型的通用能力，可以有效应对多样化、碎片化的人工智能应用需求，为实现大规模人工智能落地应用提供可能。
大规模模型具有自监督学习的能力，可以降低AI开发和训练的成本。传统小模型的训练过程需要大量手动调参和调优的工作，依赖于大量标注数据。然而，许多行业的数据获取困难且标注成本高。大模型利用自监督学习的功能，可以自动从原始数据中学习区分特征，无需或少量使用人工标注数据进行训练。这显著降低了数据标签的成本和周期，并减少了训练所需的数据量。因此，大模型更适合小样本学习，有助于将传统有限的人工智能扩展到更多应用场景。
相比传统的AI模型开发方式，大规模模型具有标准化的研发流程和更广泛的适用性，可以泛化到多种应用场景。此外，大规模模型通过自监督学习能力显著降低了开发成本。这些创新为解决AI落地困难和推动AI产业化进程提供了方向和可能性。
二、深度学习平台核心作用
一是驱动核心技术迭代改进。随着深度学习技术的逐渐成熟和普及，标准化、模块化的流程工具成为开发者的共同诉求，深度学习平台应运而生。该平台通过提供包含卷积、池化、全连接、二分类、多分类、反向传播等的算法库，避免了“重复造轮子”带来的资源浪费。在更高层次上实现创新突破，实现“站在巨人的肩膀上”创新，加快人工智能技术迭代提升。
二是推动产业链上下游协同创新。操作系统作为连接PC和移动互联网时代底层硬件架构、顶层软件系统和用户交互界面的控制中心，是微软、诺基亚、苹果、谷歌等公司驱动产业生态的核心工具统治地位。在人工智能时代，深度学习平台还起到连接顶层（顶层应用）和底层（下层芯片）的作用，类比为“人工智能时代的操作系统”。深度学习平台的出现，使得各种算法能够基于现有硬件系统高效开发迭代并部署大规模应用，为深度学习的不断发展奠定了基础。
三是缩短千行百业智能化升级路径。当前，人工智能工程应用迎来了快速发展的窗口期，如何缩短人工智能算法从建模到实际生产的周期，提高应用效率成为各行业关注的核心问题。深度学习平台提供从制造到工具、技术、机制等涵盖人工智能能力产生、应用、管理全过程的实用工程解决方案，解决人工智能面临的专业人才短缺、数据成本高、建模等问题。智能升级中的企业发展难、资源效率低等问题，满足了企业AI能力建设的迫切需求，为智能升级奠定了基础。
四是承载产业生态繁荣动能。深度学习是一个典型的共创技术领域。只有构建健康完善的产业生态，才能实现繁荣和可持续发展。以深度学习平台为驱动，搭建连接产学界的沟通桥梁，通过开发者社区、赛事峰会、培训课程等方式，汇聚人才、技术、市场等行业生态资源要素。在输出技术能力、赋能产业提升的同时，不断发展运用人工智能技术的惯性思维方式，攻克各行业痛点难点，进一步带动下游需求，形成产业生态良性循环。
深度学习平台的技术创新重点
二、深度学习平台的核心作用
深度学习平台在电子工程领域扮演着重要的角色，它具有以下几个核心作用：
推动技术迭代改进：随着深度学习技术的成熟与普及，开发者对于标准化和模块化流程工具的需求日益增加。深度学习平台通过提供包含卷积、池化、全连接、二分类、多分类、反向传播等算法库，避免了重复开发带来的资源浪费。这使得开发者能够更快地进行创新突破，站在巨人的肩膀上不断推进人工智能技术的发展。
促进产业链上下游协同创新：深度学习平台在人工智能时代起到连接顶层应用与底层芯片的桥梁作用，类似于操作系统在PC和移动互联网时代的地位。通过深度学习平台，各种算法能够基于现有硬件系统高效开发、迭代并部署大规模应用，为深度学习的发展奠定了基础。
缩短智能化升级路径：人工智能工程应用正处于快速发展的时期，缩短算法从建模到实际生产的周期、提高应用效率成为各行业所关注的核心问题。深度学习平台提供一整套实用工程解决方案，包括制造、工具、技术和机制等，涵盖了人工智能能力的产生、应用和管理全过程。它解决了人才短缺、数据成本高、建模等问题，满足了企业在智能化升级中的需求，为智能化升级奠定了基础。
承载产业生态繁荣动能：深度学习是一个共创的技术领域，只有构建健康完善的产业生态系统，才能实现繁荣和可持续发展。深度学习平台作为驱动力量，搭建起产学界之间的沟通桥梁，通过开发者社区、赛事峰会、培训课程等方式，汇聚人才、技术和市场等行业资源要素。通过输出技术能力、促进产业提升，攻克各行业面临的问题，进一步带动下游需求，形成产业生态的良性循环。
深度学习平台的技术创新重点
在深度学习平台的技术创新方面，主要集中在以下两个方面：
开源开发框架：作为深度学习平台的基础核心，开源开发框架结合编程范式和大规模分布式等关键技术，打造了易用、高效、可扩展的框架引擎。它解决了工业应用中的广泛问题，包括培训、软件适配和硬件支持等，专注于提高人工智能产品以及软硬件解决方案的开发效率和易用性。
大规模分布式训练技技术有效提升巨型模型研发的承载能力
目前算法模型规模呈指数级增长，以ERNIE3.0大模型为例，模型参数2600亿，需要存储空间3TB，计算量6.2E11 Tera FLOPs。单台服务器，以Nvidia V100为例，单卡32GB内存，125Tera FLOPS的计算能力，难以满足千亿级参数模型的训练需求，数据压力大/读写模型、存储、训练等。大规模分布式训练架构布局，将千卡算力（相当于一个国家超算中心的算力）的传递和计算纳入主流企业通用实践框架，结合平台特性和端到端特征的算力模型自适应分布式训练技术成为重要的创新方向。例如，结合算力平台的灵活资源调度管理技术、自动选择最优并行策略技术、高效计算与通信技术等。
二、深度学习平台的核心作用
深度学习平台在电子工程领域扮演着重要的角色，它具有以下几个核心作用：
推动技术迭代改进：随着深度学习技术的成熟与普及，开发者对于标准化和模块化流程工具的需求日益增加。深度学习平台通过提供包含卷积、池化、全连接、二分类、多分类、反向传播等算法库，避免了重复开发带来的资源浪费。这使得开发者能够更快地进行创新突破，站在巨人的肩膀上不断推进人工智能技术的发展。
促进产业链上下游协同创新：深度学习平台在人工智能时代起到连接顶层应用与底层芯片的桥梁作用，类似于操作系统在PC和移动互联网时代的地位。通过深度学习平台，各种算法能够基于现有硬件系统高效开发、迭代并部署大规模应用，为深度学习的发展奠定了基础。
缩短智能化升级路径：人工智能工程应用正处于快速发展的时期，缩短算法从建模到实际生产的周期、提高应用效率成为各行业所关注的核心问题。深度学习平台提供一整套实用工程解决方案，包括制造、工具、技术和机制等，涵盖了人工智能能力的产生、应用和管理全过程。它解决了人才短缺、数据成本高、建模等问题，满足了企业在智能化升级中的需求，为智能化升级奠定了基础。
承载产业生态繁荣动能：深度学习是一个共创的技术领域，只有构建健康完善的产业生态系统，才能实现繁荣和可持续发展。深度学习平台作为驱动力量，搭建起产学界之间的沟通桥梁，通过开发者社区、赛事峰会、培训课程等方式，汇聚人才、技术和市场等行业资源要素。通过输出技术能力、促进产业提升，攻克各行业面临的问题，进一步带动下游需求，形成产业生态的良性循环。
深度学习平台的技术创新重点
在深度学习平台的技术创新方面，主要集中在以下两个方面：
开源开发框架：作为深度学习平台的基础核心，开源开发框架结合编程范式和大规模分布式等关键技术，打造了易用、高效、可扩展的框架引擎。它解决了工业应用中的广泛问题，包括培训、软件适配和硬件支持等，专注于提高人工智能产品以及软硬件解决方案的开发效率和易用性。
大规模分布式训练技
二、模型库建设，算法创新、沉淀与集成管理是快速赋能关键能力
三、工具及平台完善，覆盖数据处理、模型训练和推理部署全周期
四、专业领域延伸，围绕科学发现与量子智能持续探索
总结
随着深度学习技术的发展，大模型已经成为深度学习领域不可忽视的一部分。大模型通过处理大量数据，提高模型准确性，并支持深度学习算法的应用，在推动人工智能发展方面发挥着重要作用。
首先，大模型的优势在于其对大规模数据的处理能力。相比传统机器学习模型只能处理有限数据量的局限，大模型可以处理海量数据，从而获取更加准确的预测结果。尤其是对于非结构化数据如图像和视频等，大模型具备更好的处理能力。
其次，大模型可以提升模型的准确性。由于大模型能够捕捉数据之间更加复杂的关联性，它能够更准确地建模数据，提升模型的预测精度。同时，大模型也能够更高效地进行训练，从而更快地获得准确的预测结果。
最后，大模型对于深度学习方法的应用具有重要意义。深度学习方法通常需要大量数据来进行模型的训练与学习，而大模型能够有效地支持这种需求，为深度学习带来更好的表现和应用效果。
综上所述，大模型是深度学习领域的未来趋势。其能够处理大规模数据、提升模型准确性，并支持深度学习算法的应用。大模型的发展将进一步推动人工智能的发展和应用，为各个领域带来更高的效率和准确性。
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