深入比较：AI大模型中的LLM与多模态模型_llm 多模态大模型

前言

随着人工智能技术的迅速发展，AI 大模型已成为当前研究的热点。其中，大型语言模型（LLM）和多模态模型（MMM）是最受关注的两种模型。它们各有优势，并在不同领域展现出强大的潜力，本文将探讨大型语言模型与多模态模型的特点、应用场景以及未来发展趋势！

大型语言模型

Large Language Model

大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，通过训练大量的文本数据，使模型具备生成和理解自然语言的能力。LLM 的核心优势在于其强大的文本生成和语义理解能力。例如，GPT-3、4等模型已能生成高质量的文本内容，甚至能完成诗歌、小说等文学创作。

此外，大型语言模型在对话系统、机器翻译、问答系统等领域也有广泛应用。它们可以模拟人类的语言行为，实现更自然的交互。然而，大型语言模型仍面临一些挑战，如数据偏见、模型可解释性等问题。

LLaMA3：大型语言模型的新里程碑

其实，现如今-如此众多的 AI 大模型，大家都会迟疑反问到底哪一个 AI 大模型最有前景？

其实并不需要太过纠结于它们之间的异同，各自都有异曲同工之妙。考虑到其通用性，除了像专门研发那种大模型结构或者全训练的，也只有大厂具备这个硬性资源了。

现在大部分用大模型做应用的居多，RAG 或者 Agent，加上一些微调。当然，在垂直方向上满足用户贴切使用场景，使得占据资源更轻量级，易可用，易维护也是一个重要考虑的点… …

像 Meta 4.19 最近更新的开源模型 Llama3：

上述就是 Ollama 支持的众多模型，通过 Ollama 在本地就可以简单运行 llama。在 windows 下可通过 docker 工具搜索并下载镜像搭载 web ui.

当然，也可通过 docker 命令行执行下载镜像搭载 web ui.

其 Web 界面 UI 与 ChatGPT 等产品 UI 类似：

温馨提示：参考资料请详见官网及 Github 仓库><

https://ollama.com/
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https://github.com/ollama/ollama#/
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https://github.com/open-webui/open-webui
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多模态模型

Multimodal Model

多模态模型是一种能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的 AI 模型。与大型语言模型不同，多模态模型更注重跨模态信息的融合与交互，这使得 MMM 在处理多媒体内容、实现人机交互等方面具有独特优势。

例：在图像识别领域，多模态模型可以将图像与文本信息相结合，提高识别准确率。在智能客服领域，MMM 可以实现语音、文字等多种交互方式，为用户提供更便捷的服务。然而，多模态模型也面临着数据融合、模型复杂度等方面的挑战。

LLM 大型语言模型 VS 多模态模型

大型语言模型和多模态模型各有千秋，它们在各自的应用领域发挥着重要作用。然而，随着AI技术的不断发展，两者之间的较量也日益激烈。

在应用场景方面，大型语言模型在文本生成、语义理解等方面具有优势，而多模态模型则在跨模态信息融合、人机交互等方面表现出色。这意味着，在某些特定场景下，一种模型可能更具优势。因此，如何根据实际需求选择合适的模型成为了一个关键问题。

在技术发展趋势方面，大型语言模型和多模态模型都在不断进化。随着模型规模的扩大和算法的优化，它们的性能将进一步提升。

此外，随着多模态数据集的日益丰富，多模态模型在处理跨模态信息方面的能力也将得到增强。总之，大型语言模型和多模态模型在 AI 领域都具有重要地位。它们各有优势，并在不同场景下展现出强大的潜力。

未来，随着技术的不断发展，这两种模型将在更多领域得到应用，并推动人工智能技术的不断进步。同时，我们也应关注它们面临的挑战，如数据偏见、模型可解释性等，以确保 AI 技术的健康发展！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的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。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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