前言

一、大模型是什么？

1.定义

2.大模型与小模型有什么区别

二、大模型分类

1.按数据源类型分类

2.按照应用领域和功能分层

三、大模型怎么用

1.API接口调用云服务提供商的模型

2.本地部署预训练模型+微调（Fine-tuning）

3.直接使用预训练模型

4.其他用法

总结

参考链接

前言

近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。

大模型源于深度学习领域，特别是自然语言处理（NLP）的进展。自2018年Google发布Transformer架构以来，预训练模型如BERT、GPT系列迅速崛起，标志着NLP进入大规模模型时代。这些模型基于自注意力机制，通过在互联网上抓取的大量无标注文本进行训练，学会了语言的复杂结构和语义。随着计算资源和算法的不断进步，模型规模呈指数级增长，推动了AI从理解语言到创造内容的能力飞跃，开启了多模态和通用人工智能的新篇章。

百度李彦宏说：大模型改变世界；

360周鸿祎说：大模型是新时代“发电厂”；

李开复博士说：AI大模型是不能错过的历史机遇；

……

那么，究竟什么是大模型？它有什么作用？有哪些种类？都应用于哪些领域？…，

一、大模型是什么？

1.定义

人工智能大模型(Large Model)

指的是：

①由深度神经网络构成的；

②拥有超大规模参数（通常在十亿个以上，甚至千亿）、超强计算资源的机器学习模型；

③能够处理海量数据，完成各种复杂任务，如**自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)、图像处理（Image Processing, IP)**等；

④它的设计目的是提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。

好像说的有点笼统，大模型究竟是什么？它是否就是AI的代名词？

简单来说，可以将其理解为大模型是人工智能（AI）领域中的巨型神经网络模型。它们的作用类似于大脑，可以处理和分析大量数据。

这些模型通过训练过程学习，以执行各种任务，让计算机获得类似人类的“思考”能力。从而理解、生成例如自然语言处理、图像识别、游戏玩法等等。

2.大模型与小模型有什么区别

主要体现在以下几个方面：

模型规模：

大模型通常拥有大量的参数，结构复杂，比如包含数百亿甚至更多参数的模型。这些模型可以捕获数据中的复杂模式和细微特征。

小模型相比之下参数较少，结构较为简单，可能只有几百万或更少的参数。这样的模型在处理数据时的计算负担较轻。

计算资源：

大模型往往需要更多的计算资源，包括GPU、内存和计算时间