如何形象化地理解“AI、大模型、GPT”？

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2023-07-05 06:04:34

如何形象化地理解“AI、大模型、GPT”？

近来，关于人工智能（AI）的讨论此起彼伏，其中不可避免地涉及到一些术语和概念，然而用简单易懂的方式向非专业人士解释是非常具有挑战性的。本文通过将AI与人们熟悉的事物进行比较的方式，简要介绍AI相关的原理、进展和意义，同时探讨大模型、GPT等概念的含义。

“咿呀学语、蹒跚学步”vs“涌现”

模型的“涌现”指的是在大量训练数据和复杂模型结构的支持下，模型突然表现出较高的性能和新的能力。当训练样本足够大、算法迭代达到一定阶段时，模型的能力会突然提高。模型的发展过程类似于孩子的学习成长过程。

“读万卷书、行万里路、与万人谈”vs“预训练（Pre-Train）、精调(Fine-Tuning)”

模型的预训练，指的是在大量无标签数据上训练模型以学习基本知识。这就像人在婴儿阶段以及从小学到高中阶段进行大量学习一样。精调指的是在特定任务上，利用有标签数据对模型进行微调，以便更好地适应特定任务。这就像人在阅读了大量书籍后，还需要进行实践，从实践中获得反馈并成长。

“娇生惯养”vs“过拟合”

过拟合意味着模型将训练样本中的特殊情况误认为是普遍情况。同样，娇生惯养（过拟合：over-fitting）导致的脆弱心智（模型）在面临现实世界中的各种挫折时，往往无法正确应对（预测不准确、泛化能力差），从而很容易导致不幸的结果。

“职业教育/基础教育”vs“大模型、小模型”

GPT这样的模型之所以称为大模型，是因为训练数据集规模大、训练出的模型size大，也指的是模型有广泛的能力，好像是“上知天文、下知地理”。读万卷书，就是大模型，发展出通用智能。只读菜谱、只练厨技，就是小模型，发展特定技能。

“脑容量、字典、书籍”vs“大模型”

模型的大小就像动物的脑容量一样，较大的脑容量通常意味着更高的智慧。可以说，足够大的模型，就能涵盖足够多的知识。大模型，就有大智慧。

“终身学习”vs“机器学习”

机器之所以这么厉害、AI之所以这么强大，就是因为人家在不断学习啊。更何况，机器的记忆力、学习速度，可是人的成百上千倍。懒惰的人类，要努力了啊！

“人脑、道”vs“可解释性”

可以说，人类用原理不明的大脑，开发出原理不明的大模型。对于AI来说，也是如此。太简单的模型，的确不会有强大的能力。

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