人工智能大模型是什么（大模型是什么意思）

本篇文章给大家谈谈人工智能大模型是什么，以及大模型是什么意思对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、专访黄铁军：大模型时代下，人工智能如何连接技术和产业？
• 2、人工智能四层架构中的大模型是什么
• 3、什么是大模型

专访黄铁军：大模型时代下，人工智能如何连接技术和产业？

人工智能发展至今，已经成为全球新一轮 科技 革命和产业变革的核心驱动力。当前，利用大数据加大算力、加强算法形成超大规模智力模型，已成为新一代人工智能生态的核心，将是我国人工智能发展的重大应用基础设施，是实现我国2030人工智能总体领先战略的基础平台。

以“大变局下的经济安全与可持续发展”为主题的博鳌亚洲论坛全球经济发展与安全论坛首届大会，将于10月18日-20日在湖南长沙举行，旨在探讨应对全球经济风险和结构性问题，将就智能制造、技术革命等议题共商共议。

北京商报：大模型被称为新一代人工智能生态的核心。能否简单介绍一下，什么是大模型？将解决哪些慧数问题？

黄铁军：大模型是把智力赋予各种应用的一个基础性共性模型。总的来说，是从海量大数据中学到蕴含在数据中的知识、规律，凝练到神经网络上变成大模型，为各种通用智能任务提供服务的基础性平台。

比如移动互联网上，云服务厂商可以有很多服务能力，但是如果没有App这样一个载体，用户就很难得到各类云服务。这么来看，App本身就是一个产业生态。其实大模型目前也需要解决类似的问题。

大模型是辐射性很强、技术性很强的公共性服务。各行各业将来都会有一些特定的需要，中间需要一些企业开发大模型的转化和定制的接口。

北京商报：大模型将如何连接人工智能技术生态和产业生态？人工智能下一个信息领域的应用方向将会是什么？

黄铁军：很多行业对人工智能的认识和应用还处在一个 探索 的阶段，这中间存在一定的距离。如何把这个接口接上，其实需要有一批企业，能把大模型的能力转化成各行各业所需要的内容。

要预测下一个信息领域的应用是什么，难度很大。我觉得现实中，文案、信息处理等工作将要被人工智能所替代，或者大部分被人工智能的大模型所解决，这会带来一个极大应用的可能性。

搜索引擎的各种应用，归根结底是信息组织挖掘使用。比如收集资料做一些信息处理，个人可以通过搜索引擎，而现在大模型解决了收集海量数据的问题，它的数据不是任何一个人或者群体人力所为的，而是把所有数据收集进来，并且反过来服务各种文案的信息处理应用。可能最后的出口还是人，但是背后大部分任务由人工智能完成。这个应用方向的可能性是巨大的。

北京商报：人工智能技术是如何发展到大模型时代的？相比以往有哪些区别？

黄铁军：人工智能发展到大模型，是人工智能技术发展的基本规律所决定的。人工智能有两派观点。一派认为，人工智能背后的科学机理、理论、数学、算法，这个东西很重要；另一派认为，人工智能总的来说是一门技术，构造一个智能系统，再理解智能系统的机理。后者是人工智能的主流观点。

构陵裤建人工智能的过程中，一开始是少数科研人员的工作，后来有企业逐步参与进来，未来，则将由产学研、全 社会 力量共同构造一个模型。为什么要这么做？其实道理很简单前汪首，一个人工智能系统或者模型，如果学习的数据不够全、不够及时，很难相信它的智能模型能力很强。所谓大模型，就是把 社会 可能的各种数据资源，最强的算法以及算力整合在一起变成公共的，大家都能用的基础平台，这是我们构造人工智能系统必然要走的一个方向。

在这个过程中，大模型的能力强了，反过来就会对 社会 方方面面发挥作用。发挥了作用，就有更多人建设它，它是良性迭代作用。

实际上，人工智能的潜力决定于它能获得的数据，就像人“读万卷书行万里路”，人工智能也类似。物理世界乃至宇宙如此广阔，如果都能转化为数据、变成信息，让人工智能来学习，这个空间将会非常大。

大模型的能力会否超出所有人，我不敢说，但至少任何一个人没有获取过这所有的信息，对于发现背后规律就更无从谈起。我们每个人的肉体和生命周期决定了我们能获取的数据还是相对有限的。

北京商报：大模型发展过程还存在哪些挑战需要克服？未来的发展路径是怎么样的？

黄铁军：训练大模型现在已经有一套技术和算法，但是是否有更好的算法，学界和业界还在不断的寻找和 探索 中。目前来说，需要很大的碳排放才能训练出一个智能模型，将来则可能需要更少的碳排放就能训练出一个模型。我认为有一天，人工智能训练的代价可能比人还要少，这就是另一个里程碑。

所以说，随着人工智能接触的数据越来越多，随着学习、训练效率越来越高，它的结果就是一个大模型，未来则可能是超大模型、极大模型，并不断迭代下去，这条路径已经很清楚了。

但它的上限到底在哪里，现在还没有任何依据。目前来说，越大越好是对的。可能扩大到一定地步之后就不会是简单的线性提升了，也有可能到一定程度之后，增长就开始变缓了，但是这些目前还都是猜测。

北京商报：在大模型的研发过程中，如何考虑一些安全和伦理问题？将如何去避免？

黄铁军：人工智能的安全和伦理问题不是一蹴而就的。比如信息安全问题是随着信息的发展不断出现的，出现之后我们就要去解决。

在大模型的发展过程中，也存在一些本身就存在的风险，比如模型学习的知识有哪些是不符合伦理和原则的，这些风险可以预先控制；但也存在一些风险，是技术不断进步所带来的，那它的解决方式也需要通过技术手段来不断地解决，“解铃还须系铃人”。如果因为存在潜在的一些问题就不发展这个技术了，是不符合 科技 发展规律的。

人工智能四层架构中的大模型是什么

人工智能四层架构中的大模型是一种用于解决复杂问题的抽象模型。它将复杂的岁梁问题分解为更小的子棚耐问题，并利用抽象的模型表示每个子问题，以便有效地解决问题。大模型的一般结乎和运构包括输入层、隐藏层、输出层和决策层，这些层之间可以有多种不同的连接模式。

什么是大模型

假如AI有了人类的情感，这个假设本身就存在着巨大的争议和分歧。因为这已经是一个相当哲学化的问题。因为人工智能在算力算法和记忆力方面是远远超过人类的。如果AI有了人类的情感，那岂不是就是说由人类创造出来的智慧将会远远超过人类的智慧。但我觉得这是不可能的。

假设意识可以变成代码，与人工智能融合，突破身体的束缚，成为另一种高风险的生活，人类可能会更自由，但百日梦再次相似， ai，发展还是要脚踏实地。如今，人工智能的基本应用随处可见。例如，我们常说的御竖销大数据更了解你，即通过人工智能技术推断你的偏好。为了实现这一点，人工智能需要不断深入学习信息，因此深度学习框架应运而生，如谷歌TF、百度飞行员等。

在某种程度上，深度学习框架是Ai时代的操作系统，就像Windows或Android一样，它是连接底层芯片和上层软件的基础。通过深入学习，技术开发人工智能应用的开发不需要从底部硬件开始镇游，而是可以直接使用框架中的各种模型，就像积木一样，大大提高了开发效率。目前， 人工智能领域的技术再次突破，大模型应运而生。那么什么是大模型呢？我们都知道， 数据、算法和算力是人工智能的三个要素。你可以把模型纤裂当作ai的大脑。模型越小，内部算法越简单，计算能力越低，大脑就越愚蠢。大模型依靠数亿的数据堆叠，相当于一个装载更多内容的更大脑，所以更聪明，更有效。

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