浅谈视觉超大模型_视觉大模型综述

人工智能可以分为几个发展阶段：基于数据的互联网时代、基于算力的云计算时代，以及接下来进入的基于模型的 AI 时代。随着 GPT-3 的横空出世，这个具有 1750 亿参数的通用预训练模型让人们看到了“超大模型”实现通用人工智能的潜力， 之后越来越多学术机构和企业加入“炼大模型”的行列，Google 推出的 Switch Transformer 模型，更是将参数量提升到 1.6 万亿， 成为人类历史上首个万亿级语言模型。但是视觉领域的大模型目前仍处于初步摸索阶段，本文主要对现有的视觉超大模型进行简单介绍， 并对大模型的应用和未来发展趋势进行分析。

盘古 cv

盘古大模型由 NLP 大模型、CV 大模型、多模态大模型、科学计算大模型多个大模型构成，通过模型泛化， 解决传统 AI 作坊式开发模式下不能解决的 AI 规模化、产业化难题。

盘古 CV 使用基于全局的对比度自监督学习方法。在预训练算法里面，集成了十余种数据增强方法， 使得整个模型具有针对不同数据增强的不变性。盘古 CV 大模型搭载模型蒸馏、抽取以及行业大模型， 已经适配了大概十余种预训练模型，在相应的行业上，得到了非常大的精度提升。同时也极大的减少了标注代价以及模型迭代周期。

ViT（Vision Transformer）

模型整体结构上，