一起来聊一聊啥是大模型？
今天我们一起来探讨一下当下非常火热的大模型，相信不少人对于大模型是个啥还一头雾水。
接下来我们将揭开大模型的神秘面纱，聊一聊，到底啥是大模型？
“大模型”这一概念，通常是指在人工智能领域中，具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，它们能够处理和理解大量数据，并在各种任务上表现出色。
如Chat-GPT、文心一言、通义千问、豆包、讯飞星火等等，这些都是一个一个的大模型。
一、大模型的工作原理
首先，大模型是一个由大量参数和复杂网络结构构成的机器学习模型。
这些参数和结构是通过学习大量数据中的模式和规律来确定的。
你可以把大模型想象成一个超级智能的“大脑”，这个“大脑”能够记住并理解它学习过的各种信息。
当我们给大模型输入一些新数据时，比如一段文字、一张图片或者一段语音。
大模型会利用它之前学习到的参数和结构，对这些数据进行处理和分析。
这个过程就像“大脑”在思考和理解输入的信息一样。
通过复杂的计算和推理，大模型会尝试从输入的数据中提取出有用的特征和信息，并与它之前学习到的知识进行比较和匹配。
这样，大模型就能够理解输入数据的含义，并做出相应的预测或决策。
最后，大模型会输出它的预测结果或决策。
这个结果可能是对输入数据的分类、识别、翻译等，具体取决于我们训练大模型时所设定的任务和目标。
总的来说，大模型的工作原理就是通过学习大量数据，并利用其复杂的参数和结构来理解和处理新的输入数据，从而做出相应的预测或决策。
这个过程需要强大的计算能力和存储空间来支持，但一旦训练完成，大模型就能够为我们提供准确、高效的智能服务。
二、大模型的训练和推理
如果大模型没有任何参数数据，它就无法进行推理分析。
没有参数数据的大模型就像一个空白的框架，没有具体的内容和逻辑规则来指导它的行为。
即使输入了数据，模型也无法从中提取有用的特征或进行推理，因为它没有学习到任何相关的知识或模式。
参数数据是大模型学习和理解世界的基础，它们是在训练过程中通过优化算法逐渐调整得到的。
这些参数数据定义了模型的结构和功能，使其能够对输入数据进行处理、分析和预测。
在机器学习和深度学习的背景下，参数通常是指模型中的权重和偏置，它们是模型内部的变量，用于在给定输入数据时计算输出。
这些参数是模型从训练数据中学习到的知识的体现。
2.1 大模型的训练
（1）初始化参数
模型的参数（权重和偏置）通常以随机值开始。
（2）前向传播
模型接收输入数据，并通过一系列计算（如矩阵乘法、激活函数等）产生输出。
（3）计算损失
模型的输出与实际值之间的差异通过损失函数来计算，损失函数是衡量模型性能的指标。
（4）反向传播
损失函数的结果用于计算每个参数的梯度，这个过程称为反向传播。
（5）参数更新
使用优化算法（如梯度下降）根据梯度来更新模型的参数，以减少损失。
（6）迭代过程
重复上述步骤，直到模型在训练数据上的性能达到满意的水平。
2.2 大模型的推理
大模型的推理阶段，即将训练好的大模型部署上线，供人们来使用。
（1）加载参数
加载训练阶段完成后保存的参数。
（2）输入新数据
将新的输入数据提供给模型。
（3）前向传播
使用加载的参数和新输入数据进行前向传播，得到预测结果。
（4）输出结果
模型输出的预测结果可以直接用于决策或进一步的处理。
在实际应用中，大模型的参数可能非常庞大，需要有效的存储和加载机制。
此外，为了提高推理速度和减少资源消耗，有时会对模型进行优化，如模型剪枝、量化或知识蒸馏等技术。
三、大模型的海马体
业界有一个精准的比喻：大模型是容易失忆的大脑，向量数据库就是海马体。
大模型虽然具有较强的分析推理能力，但是还存在几个问题，分别是记忆问题、幻觉问题、新鲜度问题和数据安全问题。
要想解决这四大问题，需要数据的优化与模型精调一起进行，这时候，海量的数据如何存储？如何调取？就成为一大难题。
大模型是计算引擎，改变的是计算方式，数据的存储和调取需要其他产品来做，这里就用到了向量数据库。
大模型好比是计算器，向量数据库就是账本，一个会计先拿计算器算账，再拿账本誊抄记录。
【向量数据库 + 大模型】，两者形成了最佳拍档。
向量数据库相当于大模型的外脑，大模型有上下文token的限制，虽然它擅长分析和推理，但是缺乏长期的记忆能力。
外挂向量数据库后，大模型就有了记忆，能够记住用户对话的历史内容，还能越过多轮对话进行分析推理。
大模型在预训练阶段，虽然积累了大量的知识，但是在一些细分专业领域，还远远不足。
这就可能导致大模型出现幻觉，回答出一些错误知识，或者生成一些和人类偏好不一致的内容。
外挂向量数据库后，可以将专业领域知识，灌输到向量数据库中，大模型就能够拥有各种专业知识，并去划定生成内容的范围。
大模型对数据的更新速度是有滞后的，最新产生的实时数据，大模型是没有办法及时获取到的。
但是外挂了向量数据库，大模型就连上了网，可以随时更新动态。
数据安全是大模型落地时，需要着重考虑的一点。
对企业来说，根本不可能将核心的经营数据、商业机密数据上传到大模型上。
但是通过向量数据库的方式，企业就可以完成本地化部署，大模型仅仅用来分析和推理，企业的隐私数据是私有化存储在本地的。
好了，今天的探讨就到这里，更多关于大模型的见解和讨论，欢迎评论区留言！
希望本篇文章对你有所帮助！
记得点赞、关注、收藏，【知识哨】更多精选文章，为你而来！