人工智能大模型即服务时代：OOV问题与解决方案

1.背景介绍

一、什么是大模型

在人工智能领域中，大模型通常指的是数据量足够大的机器学习模型，例如图像分类，语音识别等等。那么什么样的数据量足够大呢？一般来说，越来越多的训练数据和计算资源可以带来更好的性能，但是同时也意味着更高的硬件成本和更多的人力投入，同时需要更加复杂的建模方法和算法。因此，如何通过有效地降低数据量并提升模型效果是人工智能的重要课题之一。然而，随着数据获取成本的不断降低，如何处理海量的新数据已经成为越来越难的一项挑战。

二、大模型的缺陷

当传统的基于规则的语言模型或者基于特征的模型无法满足业务需求时，我们就要考虑采用大型的机器学习模型。但与其将时间浪费在训练大型模型上，不如直接采用预训练好的大型模型。这么做的弊端显而易见——模型结构固定，不能调整；训练数据分布和应用场景不匹配，会影响模型效果。另一方面，为了提升模型的性能，往往还需要进行大量的数据标注工作，而这也是十分耗时的任务。 另一方面，由于大型模型通常会使用高效率的GPU或TPU进行并行计算，所以针对大数据量的模型训练和推理过程也会变得更加复杂。这对移动端、边缘计算、物联网等新兴的应用场景有着深远的影响。 综上所述，对于大型模型，我们首先应该对其缺陷有清醒的认识，并找到合适的解决方案，确保模型效果的提升不会损害用户体验和应用场景。

三、OOV（Out-of-Vocabulary）问题

说到OOV问题，很多人都会有所耳闻，例如一些自然语言处理模型经常会出现“新词发现”的问题，就是说如果输入的语句中出现了某个新单词