大模型 是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型，其巨大的数据和参数规模，实现了智能的涌现，展现出类似人类的智能。
举个例子
想象一下，你有一个非常聪明的助手，他可以同时学习多种语言、阅读大量的书籍、记住无数的事实和细节。这个助手的大脑就像一个巨大的图书馆，可以存储和检索海量信息。在人工智能的世界里，大模型 就类似于这样的助手。
例如，一个名为 “BERT”（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的大模型，它在自然语言处理（NLP）领域非常出名。BERT 可以被训练来理解语言的细微差别，比如它能够识别出在一个句子中哪些词是重要的，哪些词是次要的。这使得 BERT 在诸如文本翻译、情感分析、问答系统等任务上表现出色。
再比如，GPT-4o，也是一个特别大的模型，因为它有非常多的“脑细胞”（即参数），这些参数帮助它学习和记忆。当你问 GPT-4o：“苹果和香蕉，哪个是红色的？”它会告诉你苹果通常是红色的，因为它知道“苹果”和“红色”之间的关联。
大模型之所以强大，是因为它们拥有数以亿计的参数，这些参数在训练过程中不断调整，以更好地学习和模拟数据中的模式。但同时，它们也需要大量的数据和计算资源来训练，就像一个需要大量阅读和实践才能变得非常聪明的人一样。
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大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）是一类具有大量参数的机器学习模型，它们专门设计用来处理和生成人类语言。这些模型通过在大量的文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和上下文关系，从而能够执行各种复杂的自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。
举个例子
- GPT-4o：是 OpenAI 公司于 2024 年 5 月 14 日 推出的一款超级智能语言模型，这个 AI 模型功能强大，能同时处理文本、声音和图像，支持多达 50 种语言。它反应迅速，接近人类反应时间，平均 320 毫秒，并且能够理解情绪。
- Llama 3.1 是 Meta（Facebook 的母公司）推出的一系列模型，包括不同规模的版本，如 405B、70B 和 8B 参数的模型。这些模型支持长上下文能力（最长 128K tokens），多语言支持，并且具有工具使用功能。
- Claude 3.5 Sonnet：是 Anthropic 公司推出的模型，它在多项评估中表现出色，具有先进的视觉能力，并且在速度和成本方面具有优势。这个模型特别适合于需要视觉理解的任务，如解释图表和图形。
大语言模型由于其强大的语言理解和生成能力，正在成为人工智能领域的重要工具，被应用于聊天机器人、内容创作、自动摘要、机器翻译等多个场景。
按任务类型分类
语言模型：专注于自然语言处理任务，如生成文本、翻译和理解语言。例如：
GPT-4：用于生成和理解自然语言
BERT：用于文本分类和问答系统。
计算机视觉模型：处理图像和视频数据，用于识别、分割和生成视觉内容。例如：
ResNet（Residual Networks）：用于图像分类和物体检测。
YOLO（You Only Look Once）：用于实时物体检测。
多模态模型：能够处理和结合多种类型的数据，如图像和文本。例如：
CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）：同时处理图像和文本，用于图像分类和图像搜索。
DALL-E：根据文本描述生成图像。
按模型架构分类
Transformer 模型：基于 Transformer 架构，广泛用于自然语言处理和生成任务。例如：
GPT-4：一个基于 Transformer 的生成式语言模型。
T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：将各种 NLP 任务视为文本到文本的转换。
卷积神经网络（CNN）：主要用于图像处理和计算机视觉任务。例如：
VGGNet：用于图像分类和特征提取。
Inception：通过多种卷积核处理不同尺度的特征
递归神经网络（RNN）及其变种：处理序列数据，如时间序列或自然语言。例如：
LSTM（Long Short-Term Memory）：用于处理和预测时间序列数据。
GRU（Gated Recurrent Unit）：类似于 LSTM，用于处理序列数据
按模型规模分类
小型模型：相对较小、参数较少，通常在资源受限的环境中使用。例如：
DistilBERT：一个简化版的 BERT 模型，参数更少但保持较好的性能。
MobileNet：针对移动设备优化的小型 CNN 模型
中型模型：在规模和计算需求上介于小型和大型模型之间。例如：
BERT-Base：BERT 模型的基础版本，有较多的参数但不如大型模型复杂。
ResNet-50：ResNet 系列中的一个中型网络，用于图像分类
大型模型：参数量庞大，需要大量计算资源。例如：
GPT-4：具有数十亿到数百亿个参数的语言生成模型。
T5-11B：一个具有 11 亿参数的 T5 模型，用于多种 NLP 任务
按训练方法分类
监督学习模型：通过标注数据进行训练，用于分类、回归等任务。例如：
ImageNet 预训练的 ResNet：通过有标签的图像数据进行训练。
BERT：在大量标注的文本数据上进行训练。
无监督学习模型：在没有标注数据的情况下进行训练，用于发现数据中的模式。例如：
VAE（Variational Autoencoder）：用于生成数据和学习潜在表示。
GANs（Generative Adversarial Networks）：用于生成高质量的图像或其他数据。
自监督学习模型：利用数据的内在结构进行训练，减少对标注数据的依赖。例如：
SimCLR：通过自监督学习进行图像表示学习。
CLIP：通过自监督学习同时训练图像和文本表示。
在大语言模型（LLM）如 GPT-4o 中，文本的处理过程通常包括将输入文本转换成一系列 tokens，这些 tokens 是模型理解语言的基础。这个过程称为 tokenization（分词），不同的模型可能使用不同的方法来分词。以下是使用 GPT-4o 模型时的一个例子：
假设我们有以下句子：
在使用 GPT-4o 模型之前，这个句子需要被 分词。在 GPT-4o 中，这个句子可能会被分词为以下 tokens 序列：
在这个例子中，每个单词和标点符号都被当作一个单独的 token。注意，根据模型的具体实现，分词方式可能略有不同。例如，一些模型可能会将标点符号和它所附着的单词合并为一个 token，如将", “（逗号和一个空格）与"Hello"合并为"Hello,”。
对于中文文本，分词过程可能会更加复杂，因为中文文本没有明显的单词分隔符。例如，中文句子：
在使用 GPT-4o 模型时，这个句子可能会被分词为：
在这个例子中，每个汉字都被单独作为一个 token。但是，实际的分词可能会根据模型的分词器和训练数据而有所不同。
重要的是，tokenization 是自然语言处理（NLP）任务中的一个关键步骤，它直接影响模型对文本的理解和处理能力。因此，开发者在使用 LLM 时需要确保文本被正确地分词，以便模型能够准确地进行预测和生成。
Prompt 中文意思是“提示词”。它是给大模型的指令，是一个简短的文本输入，用于引导 AI 模型生成特定的回答或执行特定任务。
在人工智能领域，尤其是在自然语言处理（NLP）中，Prompt（提示）是一种向模型提供信息的方式，用以指导模型完成特定任务或生成特定类型的输出。简单来说，Prompt 是给模型的输入，它告诉模型需要做什么或者如何回应。
Prompt 的设计对于模型的输出质量至关重要。一个好的 Prompt 可以引导模型生成准确、相关且有用的回答。在实际应用中，设计有效的 Prompt 往往需要针对特定任务进行调整和优化。具体可以参考：
总结
今天，我们分别介绍了：
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什么是大模型？
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什么是大语言模型？
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大模型的分类
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什么是 Token？
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什么是 Prompt？
领取方式在文末
学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。
①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。