什么是大模型？一文速通了解什么才是真正的大模型_large model 和large language model的区别

在这个充满变革的时代里，人工智能领域的几个关键词——Chat GPT、Open AI、大模型、提示词工程以及“幻觉”频繁出现在我们的视野中，它们如同一股不可忽视的力量，冲击并重塑着我们的认知。这些术语不仅代表了技术的前沿动态，也引发了社会各界的广泛讨论与关注。

什么是大模型

当我们谈论大模型时，我们究竟在谈论什么？

这实际上涵盖了两个紧密相关但又各有侧重的概念：大模型（Large Model）与大语言模型（Large Language Model）。 两者均属于人工智能领域的新概念，各自在特定领域内发挥着不可替代的作用。

大模型，是机器学习领域内的一类巨型、复杂的算法构造。它们如同数据的海洋中的巨轮，能够吞噬并消化海量的信息，无论是图像中的微妙细节，还是语言中的深邃含义，都能在其复杂的结构中得以提炼与解析。正是这种强大的数据处理能力，使得大模型能够在图像识别、自然语言处理等众多任务中展现出卓越的性能。

大语言模型，则是大模型家族中的语言专家。它们专注于解析与生成自然语言，无论是撰写流畅的文章、进行精准的语言翻译，还是进行富有创意的文本生成，大语言模型都能凭借其深厚的语言功底与学习能力，给出令人满意的答案。通过广泛学习海量文本数据，大语言模型逐渐掌握了语言的精髓与规律，成为了人类语言交流中的得力助手。

谈及大模型之“大”，我们不得不提及其规模之巨。

这里的“大”主要体现在两个方面：一是模型参数的数量，二是训练所需的数据量。模型参数越多，意味着其内部结构越为复杂，能够捕捉到的数据特征也更为丰富多样，从而在处理复杂任务时表现出更高的精准度与鲁棒性。而庞大的数据量则是模型训练不可或缺的基石，只有足够的数据支撑，才能确保模型能够充分学习到语言的规律与结构，避免陷入过拟合的陷阱。

然而，大模型的“大”也带来了不小的挑战。以ChatGPT等生成式AI为例，其训练过程需要消耗惊人的计算资源。据估算，训练这样的模型至少需要上万台高端显卡的支持，而这些显卡的价格不菲，单张显卡的成本就可能高达数万元人民币。因此，训练大模型无疑是一项耗资巨大的工程，需要强大的财力与技术支持作为后盾。

随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

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二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。