大模型

大模型（Large Model），也被称为基础模型（Foundation Model），是一种具有大量参数和复杂结构的机器学习模型13。这类模型能够处理海量数据，并完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等12。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，使其能够处理更加复杂的任务和数据2。它们通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测2。

大模型的一个子集是超大模型，其参数量远超过大模型3。大语言模型（Large Language Model）是大模型的一种，通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型，例如OpenAI的GPT-3模型13。这些模型能够生成和人类类似的描述性文本或回答自然语言问题，并在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用13。

大模型的规模巨大，包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大4。这种规模为其提供了强大的表达能力和学习能力。大模型通常会一起学习多种不同的NLP任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统等，这可以使模型学习到更广泛和泛化的语言理解能力4。训练大模型通常需要数百甚至上千个GPU，以及大量的时间，通常在几周到几个月4。此外，大模型需要大量的数据来进行训练，只有大量的数据才能发挥大模型的参数规模优势4。

大模型的原理是基于深度学习，它利用大量的数据和计算资源来训练具有大量参数的神经网络模型5。通过不断地调整模型参数，使得模型能够在各种任务中取得最佳表现。大模型的“大”的特点体现在参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高等5。这使得模型参数越来越多，泛化性能越来越好，在各种专门的领域输出结果也越来越准确5。

以ChatGPT为代表的生成式大模型因其具有巨量的参数和深度网络结构，能学习并理解更多的特征和模式，从而在处理复杂任务时展现出惊人的自然语言理解、意图识别、推理、上下文建模、语言生成等几乎所有和自然语言相关的处理能力6。同时，大模型具有通用问题求解能力，被视作通往通用人工智能的一条重要路径6。

大模型的应用场景广泛，包括Prompt工程、基于大模型的应用、私有知识库、AI Agent、微调大模型和训练大模型等7。这些应用场景涵盖了从简单的提示词使用到高端赛道的模型训练。大模型正在彻底改变NLP任务的状态，催生出更强大、更智能的语言技术4，是AI发展的重要方向之一4。

然而，自然语言模型的背诵（memorization）并不等于理解8。即使模型能完整记住所有数据，也可能无法通过微调（finetune）提取这些知识，无法回答简单的问题8。随着模型规模的增大，人们开始探索大模型是如何掌握大量知识的8。一种观点认为这归功于“无损压缩”，即模型通过大量训练，记忆更多内容以提高预测精度8。但“无损压缩”真的能让大模型理解这些知识吗？这是一个值得深入探讨的问题8。