什么是大模型

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大模型是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型。

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大模型通常指的是大规模的人工智能模型。通常说的大模型的“大”的特点体现在：

• 参数量巨大：通常在数亿到数万亿级别（如GPT-3有1750亿参数）。
• 训练数据量大：使用TB级文本、图像或多模态数据。
• 计算资源需求高：依赖GPU/TPU集群训练，耗时长、成本高。
• 通用性与泛化性：通过预训练适应多种任务（如文本生成、问答、翻译等）。

大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力

人工智能和大模型的关系

人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习。

深度学习可以采用不同的模型，其中一种模型是预训练模型，预训练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”），预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模型”）。

预训练大语言模型的典型代表包括OpenAI的GPT和百度的文心ERNIE，ChatGPT是基于GPT开发的大模型产品，文心一言是基于文心ERNIE开发的大模型产品。

国内外大模型产品

国外大模型：

• GPT-4：多模态理解、自然语言生成和推理能力，在复杂对话和跨领域任务中表现突出。
• Claude3：分析、预测、内容创作、代码生成和非英语对话等方面能力增强，同时在视觉处理和长文本记忆方面表现出色.
• Gemini：原生多模态设计，跨模态任务。不仅可以理解文本,还能处理图像、视频和音频。
• LLaMA系列：开源生态，适合定制化和轻量化部署
• Mixtra：专家混合技术，高效推理和成本控制1。

国内大模型：

模型的分类

基于模型处理的数据模态，可以分下面3类，语言大模型处理文本数据，视觉大模型处理图像或视频数据，而多模态大模型处理两种或更多类型的数据（如文本+图像，文本+视频等）

按照应用领域的不同，大模型主要可以分为L0、L1、L2三个层级

大模型的应用领域

大模型的应用领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、医疗健康、金融风控、工业制造、生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域

什么是智能体

★ 广义上，智能体（Agent）在人工智能领域中指的是一种能够感知环境并根据感知到的信息作出决策和行动的代理体。它可以是软件、硬件或一个系统，具备自主性、适应性和交互能力。 ”

而我们通常说的智能体（Agent）是在大语言模型的基础上衍生出来的能够根据用户需求和偏好定制自己的 AI 助理，就是专门为了解决某一具体问题的定制 AI 自动服务。

为什么会有智能体

前面讲了大模型，但大模型也有缺陷：

• 大模型训练数据的时效性，导致无法回答训练日期之后的知识。
• 大模型训练使用的是公开数据，针对企业私有数据（细分领域），无法进行回答。
• 上下文（Token）的限制，无法处理长文本

国内有哪些智能体平台

还有现在炒的比较火的

什么是AIGC

★ AIGC中文翻译为“人工智能生成内容”。这是一种新的创作方式，利用人工智能技术来生成各种形式的内容，包括文字、音乐、图像、视频等。 ”

核心技术包括生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）、大型预训练模型、多模态技术等 核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习，AIGC可以根据输入的条件或指导，生成与之相关的内容。例如，通过输入关键词、描述或样本，AIGC可以生成与之相匹配的文章、图像、音频等。

AIGC技术不仅可以提高内容生产的效率和质量，还可以为创作者提供更多的灵感和支持。在文学创作、艺术设计、游戏开发等领域，AIGC可以自动创作出高质量的文本、图像和音频等内容。同时，AIGC也可以应用于媒体、教育、娱乐、营销、科研等领域，为用户提供高质量、高效率、高个性化的内容服务

AIGC与大模型的关系

大模型与AIGC之间的关系可以说是相辅相成、相互促进的。大模型为AIGC提供了强大的技术基础和支撑，而AIGC则进一步推动了大模型的发展和应用，具体如下：

常见的AIGC应用场景

AIGC大模型的提示词

提示词需要注意一些技巧，这样可以从大模型获得更加符合我们预期要求的结果，主要技巧如下

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对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
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