AI大模型(Large Language Model)是当前人工智能领域最具突破性的技术范式,其本质是通过海量数据和超大规模参数构建的深度神经网络系统。以下是其核心特征与技术解析:
一、核心定义
1. 参数规模革命
参数量达千亿至万亿级(如GPT-4达1.8万亿参数)
训练数据量超万亿token(相当于4.5万套《大英百科全书》)
计算消耗:单次训练耗电相当于3000户家庭年用电量
2. 认知能力跨越
从「模式识别」升级为「概念理解」
涌现能力(Emergent Ability):参数超百亿后突现逻辑推理等复杂能力
二、技术架构
1. 基础框架
基于Transformer架构(2017年谷歌提出)
自注意力机制(Self-Attention):动态分配信息权重
多层堆叠结构(如GPT-3含96个Transformer层)
2. 训练机制
预训练阶段:无监督学习(如预测下一个词)
微调阶段:指令精调(Alignment)与人类反馈强化学习(RLHF)
混合精度训练:FP16与FP32混合计算优化
三、应用价值
1. 产业赋能

徐汇区已构建涵盖AI研发、算力支持、场景开发的完整生态链(如秘塔科技、深势科技等10家标杆企业)
微云集团通过大模型技术重塑隐形正畸行业标准
2. 通用能力
跨模态处理(文本→图像→音频→视频)
多任务执行(编程、翻译、创意生成等)
四、发展现状
当前大模型已形成四大类别:大语言模型、视觉大模型、多模态大模型及基础科学大模型,推动搜索引擎、智能体、垂直产业等领域的智能化升级。其训练数据规模可达45TB(如GPT-3),清洗后仍有570GB,参数规模从数亿到万亿不等。
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