（一）大模型/大模型应用/模型微调/模型训练/模型推理_集群可做大模型训练、大模型微调,也可做大模型推理(做推理,整体性价比稍差,不推荐

滴答滴：最近想要系统的学习大模型相关知识，对于原始模式和模型应用，以及模型微调/训练/推理等概念分不清楚，所以在深入学习大模型之前先搞懂这些名词是很有必要滴。

1.大模型（Large Model）

大模型是AI人工智能领域中的一种重要模型，通常指的是参数量和数据量都非常大的深度学习模型。这些模型由数百万到数十亿的参数组成，需要大量的计算资源和数据进行训练和推理。

例如：GPT-3，是一个拥有超过1750亿个参数的大型语言模型，能够生成自然流畅的文本，用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务

2.大模型应用

大模型应用是基于大模型技术开发的具体产品或服务，这些应用利用大模型的能力来解决实际问题或提供特定的功能。这些应用覆盖了多个领域，如智能助手、智能客服、自动驾驶、金融风控等。

例如：

（1）苹果的Siri

（2）基于GPT-3技术开发的ChatGPT是一个智能对话应用，它利用GPT-3的强大能力实现了自然流畅的智能对话功能。

（3）文心一言：文心一言是基于原始模型（Transformer架构、LLM技术、预训练语言模型等）生成的应用，它集成了这些模型的强大能力，并通过进一步的优化和调整，形成了具有独特功能和特点的智能应用。

3.模型微调

模型微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行微小调整，以使模型更好地适应新的任务和数据。

大白话：模型微调就像是给一个已经学会很多知识的孩子（预训练模型）再教一些新知识（特定任务的数据和规则），让他在这个新知识上表现得更好。这个过程不需要从头开始教，只需要针对新知识做一些调整。

微调内容：

（1）模型参数：微调主要调整的是模型的参数，包括权重和偏置等。这些参数在预训练过程中已经初始化，但在微调阶段会根据新任务的数据进行更新和优化。

（2）模型结构（可选）：在某些情况下，可能还需要对模型结构进行微调，如添加或删除某些层、调整层之间的连接方式等。但这通常不是必须的，且需要谨慎操作以避免破坏模型的原有结构。

案例：

（1）Llama 2 + QLoRA：在Llama 2这个大型语言模型的基础上，通过QLoRA进行微调，可以创建出适应特定指令和任务的模型，如聊天机器人、专业邮件生成等。

（2）自然语言处理：对预训练的语言模型（如BERT）进行微调，可以在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得更好的性能。

4.模型训练

模型训练是指利用机器学习或深度学习算法，对大量数据进行解决和分析，从而训练出一个能够对数据实行分类、预测或生成的模型。目的是让计算机具备类似人类的认知能力，通过对数据的自动学习和解决，实现对未知数据的预测和理解。

大白话：模型训练就像是教一个孩子学习新知识。我们给他一堆学习资料（有标签的数据），让他反复学习（迭代优化算法），直到他能够熟练掌握这些知识（模型在训练集上表现良好）。

5.模型推理

模型推理是指在训练完成后，使用训练好的模型对新数据进行预测或生成的过程。目的是将模型应用于实际场景中以产生有用的结果，如决策、建议或生成内容。

大白话：模型推理就像是让孩子用他学到的知识去做题或解决问题。我们把新的问题（新数据）给他，他根据学到的知识给出答案（模型输出）。