大模型(LLM) 是仅仅比 模型(Model) 更大吗?

我们日常经常提到模型 model,大模型LLM,大家都知道这两者之间的区别和联系吗?

只是如下图这样,大小的区别吗?下面我们对模型model和大模型LLM进行解释和描述

        

什么是模型?

模型是机器学习中一个核心概念,它是对现实世界中数据的一个数学描述,可以用来进行各种任务的预测、分类、聚类等

在计算机科学和机器学习领域中,模型是指一种数学模型或算法模型,可以用来描述一个系统或者一个数据集。模型可以用来进行预测、分类、聚类、优化等各种任务,常常被用来解决各种现实世界中的问题。

在机器学习中,模型通常是一个函数或者一组函数,可以将输入数据映射到输出数据。这个函数或一组函数可以是线性函数、非线性函数、决策树、神经网络等各种形式。通过对模型进行训练,即使用数据集来不断调整和优化模型的参数,使得模型的预测结果尽可能接近实际结果。

例如,一个线性回归模型可以用来预测房价,输入数据是一些房屋的特征,如面积、房间数量、位置等,输出数据是房价。通过对训练数据进行学习和优化,线性回归模型可以预测其他房屋的价格。同样的,一个分类模型可以用来对不同类型的物体进行分类,一个聚类模型可以将数据集中的数据分成不同的群组等。

模型可以解决哪些问题?在现实世界中模型可以辅助哪些实际生产活动

模型可以解决很多种不同的问题,这些问题包括但不限于:

自然语言处理:模型可以用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等任务。

计算机视觉:模型可以用于图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别、图像生成等任务。

自动驾驶:模型可以用于车辆控制、道路识别、交通流预测等任务。金融风控:模型可以用于识别欺诈、评估风险、预测市场变化等任务。

医疗保健:模型可以用于疾病诊断、病理分析、医学图像分析等任务。

物联网:模型可以用于智能家居、智能制造、环境监测等任务。

总之,模型可以应用于各种各样的问题,只要能够将问题转化为数学模型,并且有足够的数据来训练模型。

 我们常说的模型本质是什么?

     模型的本质可以理解为是对数据的一个函数映射,将输入数据映射到输出数据。这个函数映射可以是线性的、非线性的、复杂的或简单的。模型的本质就是对这个函数映射的描述和抽象,通过对模型进行训练和优化,可以得到更加准确和有效的函数映射


       模型的本质是对现实世界中数据和规律的一种抽象和描述。模型的目的是为了从数据中找出一些规律和模式,并用这些规律和模式来预测未来的结果。在机器学习中,模型是用来进行学习和预测的核心部分,通常使用训练数据来不断优化和调整模型的参数,使得模型的预测结果尽可能接近实际结果。

       在机器学习中,模型的本质还包括模型的复杂度和泛化能力。模型的复杂度可以理解为模型所包含的参数数量和复杂度,复杂度越高,模型越容易过拟合,即在训练数据上表现很好,但在新数据上表现很差。泛化能力是指模型在新数据上的表现能力,泛化能力越强,模型对未知数据的预测能力越好。

       所以,模型的本质是对数据和规律的一种抽象和描述(重点理解这句话),它是机器学习中的核心概念,通过模型的学习和优化,可以得到更加准确和有效的预测结果。

      

什么是大模型?

大模型是指具有非常大的参数数量的人工神经网络模型。在深度学习领域,大模型通常是指具有数亿到数万亿参数的模型。这些模型通常需要在大规模数据集上进行训练,并且需要使用大量的计算资源进行优化和调整。

大模型通常用于解决复杂的自然语言处理、计算机视觉和语音识别等任务。这些任务通常需要处理大量的输入数据,并从中提取复杂的特征和模式。通过使用大模型,深度学习算法可以更好地处理这些任务,提高模型的准确性和性能。

      大模型的训练和调整需要大量的计算资源,包括高性能计算机、图形处理器(GPU)和云计算资源等。

什么是Foundation Model?

Foundation Model是OpenAI提出的一种基于GPT架构的巨型语言模型。它是OpenAI GPT-3模型的前身,是目前最大的自然语言处理模型之一。Foundation Model的参数数量高达90亿,远超之前的GPT-2模型和GPT-3模型。

Foundation Model在语言生成、问答和文本分类等自然语言处理任务上表现出了很高的准确性和效果。它可以生成高质量的文章、新闻和故事,可以回答各种复杂问题,并可以对文本进行自动分类和标注。它还可以用于机器翻译、语音识别和对话系统等应用领域。

Foundation Model的训练需要大量的计算资源和数据,OpenAI使用了数万台CPU和GPU,并利用了多种技术,如自监督学习和增量训练等,对模型进行了优化和调整。同时,OpenAI也提供了API接口,使得开发者可以利用Foundation Model进行自然语言处理的应用开发



 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/55035.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

[Docker学习笔记]Docker的原理Docker常见命令

文章目录 什么是DockerDocker的优势Docker的原理Docker 的安装Docker 的 namespaces Docker的常见命令docker version:查看版本信息docker info 查看docker详细信息我们关注的信息 docker search:镜像搜索docker pull:镜像拉取到本地docker push:推送本地镜像到镜像仓库docker …

SWAP、AquaCrop、FVCOM、Delft3D、SWAT、R+VIC、HSPF、HEC-HMS......

全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程&…

[大语言模型] 情感认知在大型语言模型中的近期进展-2024-09-26

[大语言模型] 情感认知在大型语言模型中的近期进展-2024-09-26 目录 文章目录 [大语言模型] 情感认知在大型语言模型中的近期进展-2024-09-26目录论文信息摘要主要内容包括:研究方法与资源的分类:结论: 论文信息 Title: Recent Advancement …

理解Js执行上下文

执行上下文 执行上下文(Context)又称上下文,在 JavaScript 中是一个重要的概念,它决定了变量和函数的可访问性及其行为。每个上下文都有一个关联的变量对象(Variable Object),所有在该上下文中定义的变量和…

Halcon基础系列1-基础算子

1 窗口介绍 打开Halcon 的主界面主要有图形窗口、算子窗口、变量窗口和程序窗口,可拖动调整位置,关闭后可在窗口下拉选项中找到。 2 显示操作 关闭-dev_close_window() 打开-dev_open_window (0, 0, 712, 512, black, WindowHandle) 显示-dev_display(…

【数据结构与算法】Z算法(扩展KMP)(C++和Python写法)

Z算法(扩展KMP) 文章目录 Z算法(扩展KMP)朴素求法线性求法力扣类型题变种题:[3303. 第一个几乎相等子字符串的下标](https://leetcode.cn/problems/find-the-occurrence-of-first-almost-equal-substring/) 所谓Z算法&…

9.29 LeetCode 3304、3300、3301

思路: ⭐进行无限次操作,但是 k 的取值小于 500 ,所以当 word 的长度大于 500 时就可以停止操作进行取值了 如果字符为 ‘z’ ,单独处理使其变为 ‘a’ 得到得到操作后的新字符串,和原字符串拼接 class Solution { …

box-im

任何一个开源项目,都可以让自己得到提升! 启动minio: minio.exe server C:\Program Files\Minio\minioData

Python: RAII:函数执行完毕,socket对象主动发送fin

第一次知道python的这个默认RAII的功能。函数内的举报socket变量,在函数退出的时候,主动发fin。 import socket import threading import timedef create_connection():s socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)s.connect((169.254.218.0,…

springboot+大数据+基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统【内含源码+文档+部署教程】

博主介绍:✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久,选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 🍅由于篇幅限制,想要获取完整文章或者源码,或者代做&am…

LLM | llama.cpp 安装使用(支持CPU、Metal及CUDA的单卡/多卡推理)

1. 详细步骤 1.1 安装 cuda 等 nvidia 依赖 # 以 CUDA Toolkit 12.4: Ubuntu-22.04/24.04(x86_64) 为例,注意区分 WSL 和 Ubuntu,详见 https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-1-download-archive?target_osLinux&target_archx86_64&Distrib…

刚面试完的前端面试题

今天晚上参加了一场长达40多分钟的技术面。我觉得面试官非常专业,问的问题也都是很棒的!自己很多知识都需要学习。所以我决定回想并记录下来。回答不对的地方欢迎大家指正! 我自己在小本本上回忆出来的大概就是26道题。后期我会持续更新我学习…

数字图像处理:空间域滤波

1.数字图像处理:空间域滤波 1.1 滤波器核(相关核)与卷积 图像上的邻域计算 线性空间滤波的原理 滤波器核(相关核)是如何得到的? 空间域的卷积 卷积:滤波器核与window中的对应值相乘后所有…

如何使用 ChatGPT 生成万字长文?

要使用ChatGPT生成万字长文,可以采用以下方法,以保证文章结构清晰,内容充实: 1. 确定主题和大纲 明确主题:先确定文章的中心主题,例如技术、文学、历史、哲学等领域的具体问题。细化大纲:将主…

单链表(纯代码)

SListNode.h #pragma once #include <stdio.h> #include<assert.h> #include<stdlib.h> typedef int SLDatetype; typedef struct SListNode {SLDatetype data;//节点数据struct SListNode* next;//指针保存下一个节点的地址 }SLND;//打印链表 void SLTPrin…

SpringBoot实现学科竞赛管理:最佳实践

摘 要 随着国家教育体制的改革&#xff0c;全国各地举办的竞赛活动数目也是逐年增加&#xff0c;面对如此大的数目的竞赛信息&#xff0c;传统竞赛管理方式已经无法满足需求&#xff0c;为了提高效率&#xff0c;竞赛管理系统应运而生。 本学科竞赛管理系统以实际运用为开发背景…

华为OD真题机试-英文输入法(Java)

华为OD机试真题中的“英文输入法”题目主要考察的是字符串处理、单词提取、以及基于前缀的单词联想功能。以下是对该题目的详细解析&#xff1a; 题目描述 主管期望你来实现英文输入法单词联想功能。具体需求如下&#xff1a; 依据用户输入的单词前缀&#xff0c;从已输入的…

MIMO 2T4R BBU RHUB AAU

MIMO&#xff08;Multiple-Input Multiple-Output&#xff0c;多输入多输出&#xff09;是一种无线通信技术&#xff0c;它通过在发射端和接收端使用多个天线来提高数据传输速率和信号质量。"2T4R"是MIMO技术中的一种配置&#xff0c;其中"2T"代表有两个发…

SpringBoot--为什么Controller是串行的?怎样才能并行?

原文网址&#xff1a;SpringBoot--为什么Controller是串行的&#xff1f;怎样才能并行&#xff1f;-CSDN博客 简介 本文介绍SpringBoot为什么Controller是串行的&#xff1f;在什么场景下才能并行执行&#xff1f; 大家都知道&#xff0c;SpringBoot的Controller按理是并行执…

主流NoSQL及应用场景详解

对比传统关系型数据库&#xff0c;NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。 在过去几年&#xff0c;关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择&#xff0c;数据工作者考虑的也只是在这…