什么是大语言模型?
大语言模型(LLM)是一种 人工智能模型,它被设计用来 理解和生成人类语言。 关键在于 “大” 和 “语言模型” 这两个词:
“大” (Large): 指的是模型具有 庞大的规模,主要体现在两个方面:
大规模的训练数据: LLM 是在海量的文本数据上训练出来的,这些数据通常包括互联网上的文本、书籍、文章、代码等等,数量级可以达到 TB 甚至 PB 级别。
大规模的参数量: 模型的内部结构(通常是基于 Transformer 架构的神经网络)拥有数亿、数十亿甚至数千亿的参数。参数越多,模型理论上可以学习和存储的信息就越多,能力也更强。
“语言模型” (Language Model): 指的是模型的核心任务是 预测文本序列的概率分布。 简单来说,给定一段文本(例如,句子的一部分),语言模型的目标是预测接下来最有可能出现的词语。 虽然目标看似简单,但为了做好这个预测,模型必须学习到语言的各种规律,包括:
语法规则: 词语的正确排列顺序,句子的结构。
语义信息: 词语和句子的含义,上下文的理解。
世界知识: 模型通过学习大量文本,间接地学习到了关于世界的知识。
语用信息: 语言在不同情境下的使用方式,风格,语气等等。
总的来说,LLM 就是通过学习海量文本数据,拥有了理解和生成人类语言能力的超大规模神经网络模型。
人工智能常见领域
计算机视觉 (CV):
图像分类、目标检测、图像分割、图像生成
常用模型:ResNet、YOLO、Mask R-CNN、GANs
自然语言处理 (NLP):
文本分类、情感分析、机器翻译、文本生成、问答系统
常用模型:Word2Vec、GloVe、BERT、Transformer、GPT
语音识别 (ASR):
语音转文本、语音合成
常用模型:DeepSpeech、Wav2Vec
推荐系统:
- 协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐
强化学习 (RL):
马尔可夫决策过程 (MDP)
Q-learning、Deep Q-Network (DQN)
策略梯度
应用场景:推荐系统、金融交易、游戏等
时间序列分析
- 应用场景:预测股票价格、汇率走势和市场趋势、预测天气变化和气候变化预测交通流量和路况等
主流AI大模型
一、 文本生成与理解类模型 (以自然语言处理为主)
1. OpenAI GPT 系列 (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo等)
开发者: OpenAI
架构: Decoder-only Transformer (自回归模型)
训练数据: 海量的文本和代码数据,包括互联网文本、书籍、代码库等,规模庞大且质量高。
关键特点:
强大的文本生成能力: 在文本生成、代码生成、创意写作、对话等方面表现卓越,生成文本流畅自然,逻辑连贯。
上下文学习 (In-context Learning): 能够根据Prompt (提示词) 中的少量示例快速适应新任务,无需针对特定任务进行微调。
指令遵循能力 (Instruction Following): 经过指令微调 (Instruction Tuning) 后,能更好地理解和执行用户指令,并生成符合指令的输出。
多模态能力 (GPT-4): GPT-4 具备处理图像输入的能力,可以进行图像描述、视觉问答等任务,是真正的多模态大模型。
持续进化: OpenAI 不断迭代和更新 GPT 系列模型,性能持续提升,例如 GPT-4 Turbo 拥有更长的上下文窗口,更低的API价格。
优点:
顶尖的文本生成质量和理解能力。
强大的通用性和泛化能力,适用范围广泛。
成熟的 API 服务和生态系统,易于集成和使用。
持续创新和迭代,性能不断提升。
缺点:
API 访问成本相对较高 (特别是 GPT-4)。
模型细节和训练数据相对封闭 (特别是 GPT-4)。
有时会产生幻觉 (Hallucination),即生成不真实或与事实不符的内容。
在某些特定领域或专业任务上,可能不如领域特定模型。
对 Prompt 工程依赖性较高,需要精心设计 Prompt 才能发挥最佳性能。
2. Google PaLM 系列 (PaLM 2, Gemini 等)
开发者: Google
架构: Decoder-only Transformer (PaLM 2),Transformer-based (Gemini)
训练数据: 海量的文本和代码数据,规模庞大,并侧重于高质量、多语言和多领域数据。
关键特点:
强大的多语言能力: PaLM 2 在多语言理解和生成方面表现突出,支持超过100种语言。
强大的推理能力: Gemini 系列模型 (特别是 Gemini Ultra) 在多项基准测试中表现出色,展现了强大的推理和理解能力,尤其在数学、逻辑推理等方面。
多模态原生支持 (Gemini): Gemini 从设计之初就考虑了多模态,能够原生处理文本、图像、音频、视频等多种模态的数据,实现真正的多模态理解和生成。
Google 生态集成: 与 Google 搜索、Android 系统、Google Cloud 等生态系统深度集成,应用潜力巨大。
优点:
顶尖的多语言能力和强大的推理能力 (特别是 Gemini)。
原生多模态支持 (Gemini),具有广阔的应用前景。
背靠 Google 强大的技术实力和生态系统。
持续发展和迭代,Gemini 系列模型有望成为 GPT 系列的强有力竞争者。
缺点:
API 访问和生态系统相对 GPT 系列稍逊 (但正在快速发展)。
Gemini Ultra 的访问权限目前较为受限。
模型细节和训练数据相对封闭。
在某些特定任务上,可能需要进一步优化和微调。
3. Meta Llama 系列 (Llama 2, Llama 3 等)
开发者: Meta (原 Facebook)
架构: Decoder-only Transformer (Llama 2),Transformer-based (Llama 3)
训练数据: 大规模的公开可用的文本数据,侧重于透明度和可复现性。
关键特点:
开源和可商用: Llama 2 系列模型开源且允许商业用途,降低了使用门槛,促进了社区发展。 Llama 3 延续开源策略。
性能接近甚至在某些方面超越 GPT-3.5: Llama 2 在某些基准测试中表现出色,性能接近甚至在某些方面超越了 GPT-3.5。 Llama 3 更进一步,性能更强大。
多种尺寸版本: 提供多种参数规模的版本 (7B, 13B, 70B 等),满足不同资源和应用场景的需求。
社区支持和生态快速发展: 开源特性吸引了大量开发者和研究者参与,社区活跃,生态系统快速发展,涌现出各种基于 Llama 的应用和工具。
优点:
开源和可商用,极大降低了使用门槛。
高性能,在某些方面可媲美甚至超越闭源模型 (如 GPT-3.5)。
多种尺寸版本,灵活性高。
强大的社区支持和活跃的生态系统。
缺点:
性能上整体相比 GPT-4 和 Gemini 仍有差距 (但 Llama 3 正在缩小差距)。
在某些复杂任务或多模态任务上,能力相对较弱。
开源模型需要一定的技术能力进行部署和维护。
4. Anthropic Claude 系列 (Claude 2, Claude 3 等)
开发者: Anthropic
架构: Transformer-based (Claude 2, Claude 3)
训练数据: 大规模的文本和代码数据,侧重于安全性和负责任的AI开发。
关键特点:
强调安全和负责任的AI: Anthropic 致力于开发安全、可靠、对人类有益的AI模型,Claude 系列模型在安全性方面进行了特别设计和优化。
长上下文窗口: Claude 2 拥有超长的上下文窗口 (100K tokens, Claude 3 Opus 达到 200K tokens),能够处理更长的文本输入,例如整本书籍或长篇文档。 Claude 3 Sonnet 和 Haiku 的上下文窗口也达到 200K tokens。
强大的理解和推理能力: Claude 3 Opus 在复杂推理、数学、代码生成等方面表现出色,在某些基准测试中甚至超越了 GPT-4 和 Gemini Ultra。
多种版本 (Claude 3): Claude 3 系列提供 Opus (最强性能)、Sonnet (性能和速度平衡)、Haiku (最快速度和低成本) 三个版本,满足不同需求。
优点:
强调安全和负责任的AI开发理念。
超长的上下文窗口,擅长处理长文本输入。
强大的理解和推理能力 (特别是 Claude 3 Opus)。
Claude 3 系列提供多种版本,选择更灵活。
缺点:
API 访问和生态系统相对 GPT 系列和 Google 稍弱。
模型细节和训练数据相对封闭。
在某些任务上,例如代码生成,可能不如专门的代码生成模型。
5. Baidu ERNIE 系列 (ERNIE 3.0 Titan, ERNIE Bot 4.0 等)
开发者: 百度
架构: Transformer-based (ERNIE 3.0 Titan, ERNIE Bot 4.0)
训练数据: 大规模中文和英文文本数据,侧重于中文理解和生成能力。
关键特点:
强大的中文理解和生成能力: ERNIE 系列模型在中文 NLP 任务上表现出色,尤其在中文文本生成、中文问答、中文信息检索等方面。
知识增强 (Knowledge Enhanced): ERNIE 模型融入了知识图谱等知识信息,增强了模型的知识理解和推理能力。
多任务学习: ERNIE 模型采用多任务学习框架进行训练,提升了模型的通用性和泛化能力。
百度生态集成: 与百度搜索、百度智能云等生态系统深度集成,应用场景广泛。
优点:
顶尖的中文理解和生成能力,在中文 NLP 领域具有优势。
知识增强,提升了知识理解和推理能力。
百度生态集成,应用场景广泛。
针对中文市场和用户进行了优化。
缺点:
英文能力相对 GPT 系列和 Google 等模型稍弱。
模型细节和训练数据相对封闭。
国际化程度相对较低,主要服务于中文市场。
6. 清华大学 ChatGLM 系列 (ChatGLM3 等)
开发者: 清华大学 KEG 实验室
架构: Transformer-based (ChatGLM3)
训练数据: 大规模中英文文本数据,侧重于开源和研究。
关键特点:
开源和免费可商用 (部分版本): ChatGLM3 部分版本开源且免费可商用,降低了使用门槛,促进了学术研究和商业应用。
强大的中文能力: ChatGLM 系列模型在中文 NLP 任务上表现出色,尤其在中文对话、中文问答等方面。
轻量化版本 (ChatGLM3-6B): 提供轻量化版本 (ChatGLM3-6B),资源需求较低,可以在消费级硬件上部署和运行。
插件机制 (Tool API): ChatGLM3 提供了 Tool API,允许模型调用外部工具,扩展了模型的功能。
优点:
开源和免费可商用 (部分版本),便于研究和应用。
强大的中文能力,尤其在中文对话领域。
轻量化版本,资源需求低,易于部署。
插件机制,扩展了模型的功能。
缺点:
英文能力相对 GPT 系列和 Google 等模型稍弱。
模型规模相对较小,整体性能相比顶尖闭源模型仍有差距 (但轻量化和开源是其优势)。
生态系统和社区规模相对较小 (但正在快速发展)。
7. 智谱 AI ChatYuan 系列 (ChatYuan-Large 等)
开发者: 智谱 AI
架构: Transformer-based (ChatYuan-Large)
训练数据: 大规模中英文文本数据,侧重于中文通用能力。
关键特点:
强大的中文通用能力: ChatYuan 系列模型在中文通用能力方面表现出色,适用于多种中文 NLP 任务。
指令遵循和对话能力: 经过指令微调,具备较好的指令遵循能力和对话能力。
多领域应用: ChatYuan 模型应用于金融、法律、教育等多个领域。
优点:
强大的中文通用能力。
指令遵循和对话能力较好。
多领域应用场景。
缺点:
英文能力相对 GPT 系列和 Google 等模型稍弱。
模型细节和训练数据相对封闭。
社区和生态系统规模相对较小。
二、 代码生成类模型
1. OpenAI Codex (基于 GPT 系列)
开发者: OpenAI
架构: Decoder-only Transformer (基于 GPT 系列)
训练数据: 海量的代码数据,包括 GitHub 代码库、公开代码数据集等。
关键特点:
强大的代码生成能力: 能够根据自然语言描述或代码注释生成代码片段或完整程序。
支持多种编程语言: 支持 Python, JavaScript, C++, Java, Go 等多种主流编程语言。
代码补全和代码修复: 可以进行代码自动补全、代码错误检测和修复等任务。
集成于 GitHub Copilot 等工具: Codex 模型是 GitHub Copilot 等代码生成工具的核心引擎。
优点:
顶尖的代码生成质量和能力。
支持多种编程语言。
集成于流行的开发工具,易于使用。
缺点:
API 访问成本相对较高。
模型细节和训练数据相对封闭。
在某些复杂或特定领域的代码生成任务上,可能需要人工辅助。
2. Google Codey (基于 PaLM 2)
开发者: Google
架构: Decoder-only Transformer (基于 PaLM 2)
训练数据: 海量的代码数据,包括公开代码库、Google 内部代码数据等。
关键特点:
强大的代码生成和代码理解能力: Codey 模型在代码生成、代码补全、代码解释等方面表现出色。
多语言支持: 支持 Python, JavaScript, Java, Go, C++ 等多种编程语言,并侧重于多语言代码生成能力。
与 Google Cloud 集成: Codey 模型与 Google Cloud Codey API 和 Google Cloud Workbench 等工具集成,方便开发者使用。
优点:
强大的代码生成和代码理解能力。
多语言支持,尤其在多语言代码生成方面具有优势。
与 Google Cloud 生态集成,方便云端开发。
缺点:
API 访问和生态系统相对 OpenAI 稍逊 (但正在快速发展)。
模型细节和训练数据相对封闭。
在某些复杂或特定领域的代码生成任务上,可能需要人工辅助。
3. Meta Code Llama 系列 (Code Llama, Code Llama - Instruct 等)
开发者: Meta
架构: Decoder-only Transformer (基于 Llama 2)
训练数据: 海量的代码数据,包括公开代码库、Stack Overflow 等。
关键特点:
开源和免费可商用: Code Llama 系列模型开源且允许商业用途,降低了使用门槛。
多种尺寸版本: 提供多种参数规模的版本 (7B, 13B, 34B 等),满足不同资源和应用场景的需求。
指令微调版本 (Code Llama - Instruct): 提供指令微调版本,针对代码生成指令进行了优化,更易于使用。
支持多种编程语言: 支持 Python, C++, Java, PHP, TypeScript, C#, Bash, SQL 等多种编程语言。
优点:
开源和免费可商用,极大降低了使用门槛。
高性能的代码生成能力,可媲美闭源模型。
多种尺寸版本和指令微调版本,灵活性高。
基于 Llama 2 开源生态,社区支持良好。
缺点:
在某些极端复杂的代码生成任务上,可能不如顶尖闭源模型。
开源模型需要一定的技术能力进行部署和维护。
生态系统相对 OpenAI 和 Google 稍逊 (但正在快速发展)。
三、 多模态模型
1. OpenAI GPT-4 (多模态版本)
开发者: OpenAI
架构: Transformer-based (多模态 Transformer)
训练数据: 文本、图像、音频、视频等多种模态的数据。
关键特点:
原生多模态支持: 能够处理文本、图像输入,并生成文本输出,实现图像描述、视觉问答等多模态任务。
强大的多模态理解和生成能力: 在多模态任务上表现出色,例如图像描述准确生动,视觉问答逻辑清晰。
与 GPT 系列文本能力无缝衔接: 多模态能力与 GPT 系列强大的文本能力无缝衔接,可以实现更复杂的多模态应用。
优点:
顶尖的多模态理解和生成能力。
与 GPT 系列文本能力融合,应用潜力巨大。
成熟的 API 服务和生态系统。
缺点:
API 访问成本更高 (相比纯文本模型)。
模型细节和多模态训练数据相对封闭。
多模态能力仍处于发展初期,可能存在一些局限性。
2. Google Gemini 系列 (Gemini Ultra, Gemini Pro, Gemini Nano)
开发者: Google
架构: Transformer-based (原生多模态 Transformer)
训练数据: 文本、图像、音频、视频等多种模态的大规模数据。
关键特点:
原生多模态架构: Gemini 从设计之初就考虑了多模态,采用原生多模态 Transformer 架构,能够更有效地融合和处理多种模态的数据。
顶尖的多模态性能: Gemini Ultra 在多项多模态基准测试中表现出色,超越了 GPT-4 等模型。
多种尺寸版本: Gemini 系列提供 Ultra (最强性能), Pro (性能和效率平衡), Nano (移动端部署) 三个版本,满足不同需求。
Google 生态集成: 与 Google 搜索、Android 系统、Google Cloud 等生态系统深度集成,多模态应用场景广阔。
优点:
顶尖的多模态性能,在多模态领域具有领先优势。
原生多模态架构,更有效地融合和处理多模态数据。
多种尺寸版本,灵活性高。
背靠 Google 强大的技术实力和生态系统,应用前景广阔。
缺点:
Gemini Ultra 的访问权限目前较为受限。
API 访问和生态系统相对 GPT 系列稍逊 (但正在快速发展)。
模型细节和多模态训练数据相对封闭。
多模态能力仍处于发展初期,仍有提升空间。
总结与选择建议:
选择合适的AI大模型需要根据具体的应用场景、需求和资源情况进行权衡:
文本生成与理解任务:
追求顶尖性能和通用性: GPT-4 或 Gemini Ultra 是首选,但成本较高。
追求高性能和相对较低成本: GPT-3.5 Turbo, PaLM 2, Claude 3 Sonnet/Opus 是不错的选择。
追求开源和可商用: Llama 3 或 Code Llama 系列是最佳选择。
中文 NLP 任务: ERNIE Bot 4.0 或 ChatGLM3 系列在中文领域具有优势。
代码生成任务:
追求顶尖代码生成能力: Codex (GitHub Copilot) 或 Codey 是首选。
追求开源和可商用: Code Llama 系列是最佳选择。
多模态任务:
追求顶尖多模态性能: Gemini Ultra 或 GPT-4 (多模态版本) 是首选,但成本较高。
需要考虑成本和易用性: Gemini Pro 或 GPT-4 (多模态版本) 的API 也是可行的选择。