通用大模型演进路线

随着人工智能技术的飞速发展，通用大模型（GLMs）已经成为人工智能领域的重要研究方向。通用大模型拥有超大规模参数，通过大规模数据进行训练，具备强大的学习和推理能力。这些模型在自然语言处理、图像识别、代码生成等多种任务中展现出卓越的能力。回顾了通用大模型的发展历程，梳理关键技术节点，从早期基于规则的系统和传统机器学习模型，到深度学习的崛起，再到 Transformer 架构，以及 GPT 系列及国内外通用大模型的进展。尽管GLMs在多个领域取得了显著进展，但其发展也面临诸多挑战，包括计算资源需求、数据偏见与伦理问题及模型的解释性与透明性。分析了这些挑战，并探讨了GLMs未来发展的5 个关键方向：模型优化、多模态学习、具情感大模型、数据与知识双驱动以及伦理与社会影响。通过这些策略，通用大模型有望在未来实现更广泛和深入的应用，推动人工智能技术的持续进步。

随着人工智能技术的飞速发展，通用大模型（general large models，GLMs）已经成为人工智能领域的重要研究方向，通常具备以下特点。 1）大规模。通用大模型通常拥有大量的参数，从几十亿至上千亿参数不等，通过大规模数据进行训练，从而具备强大的学习和推理能力。 2）预训练—微调。通用大模型通常采用预训练和微调的策略。首先在大规模未标注数据上进行无监督或自监督预训练，然后通过有监督的微调适应特定任务。 3）通用性。通用大模型具备广泛的适用性，可以处理不同类型的数据和任务，如文本、图像、音频等。 4）多模态。一些通用大模型能够处理多种模态的数据，如文本与图像结合，体现了广泛的应用潜力（图1）。 5）高度复杂。由于拥有大量参数和复杂的架构，通用大模型具备强大的表现力和学习能力，但是，同时也面临着计算资源需求高、模型解释性差等挑战。

通用大模型为实现更高级的理解、交互和生成任务提供了可能，被广泛认为是推动人工智能技术向通用智能发展的关键因素[1] 。自生成式预训练变换器（generative pre-trained transformer，GPT）系列模型问世以来，这一领域取得了长足的进步。随着以GPT为代表的大模型不断涌现，研究人员已深刻认识到通用大模型不仅代表着当今人工智能技术的前沿，更预示着未来智能系统的发展方向。通用大模型的发展得益于深度学习的进步以及计算能力的提升。Transformer架构的引入，打破了传统循环神经网络在处理长序列任务时的瓶颈，开启了大规模预训练模型的时代。GPT 系列模型进一步展现了通过大规模预训练来学习通用知识的潜力，为实现通用人工智能（artificial general in⁃ telligence，AGI）奠定了基础。本文探讨通用大模型的演进路线，分析其发展历程、面临的挑战及未来可能的方向。

那么，我们该如何学习大模型？

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一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。