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三种大模型的横向比较分析发现,大模型最终的优异表现依赖于模型规模的突破。
通过比较不同规模的大模型,分析发现大模型的强大生成能力主要源自模型的参数量级的飞跃。尽管方法论上大同小异,但参数量的指数级增长是实现质的飞跃的关键所在。“大力出奇迹”可以说是大模型取得辉煌成就的最本质原因。模型越大,所包含的知识量和拟合复杂分布的能力就越强，也就能产生越逼真的生成结果。
文心一言
https://yiyan.baidu/
文字理解回答能力
3月17日
6月6日
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社会关系推理
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讯飞星火
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ChatGPT
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BERT大模型原理
• 2018年，Google推出了Bert 模型，碾压了以往的所有模型，在各种NLP的建模任务中取得了最佳的成绩 => NLP 领域步入 LLM 时代。
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BERT采用完形填空作为预训练：
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空格处填什么字，受到上下文影响Bert的预训练 就是从大规模的上亿文本预料中，随机Mask一部分字，形成上面的完形填空题。通过训练，让模型具备从大量的数据中学习复杂的上下文联系的能力。
ERNIE大模型原理
ERNIE 1.0的改进：
基于phrase (比如短语a series of等)的mask策略基于entity (比如人名，位置，组织，产品等名词比如Tsinghua University, J. K. Rowling)的mask 策略相比于BERT 基于字的mask，在ERNIE 当中，由多个字组成的phrase 或者entity 当成统一单元，统一被mask。这样可以潜在的学习到知识的依赖。
ERNIE 2.0
在ERNIE 2.0 中，提出了一个预训练框架，可以在大型数据集合中进行增量训练，即连续学习(Continual Learning)连续学习的目的是在一个模型中顺序训练多个不同的任务，这样可以在学习下个任务中，记住前一个学习任务学习到的结果。 使用连续学习 => 不断积累新的知识
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ERNIE 3.0
知识增强的大规模预训练模型结合了自回归网络和自编码网络，这样训练出来的模型就可以通过zero-shot学习、few-shot学习或微调来处理自然语言理解和生成任务用100亿个参数对大规模知识增强模型进行预训练，并在自然语言理解和自然语言生成任务上进行了一系列的实验评估ERNIE 3.0在54项基准测试中以较大的优势胜过最先进的模型，并在SuperGLUE基准测试中取得了第一名。
ERNIE预训练模型：https://github/PaddlePaddle/ERNIE
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GPT大模型原理
GPT 与 BERT的区别： • Bert 使用 Encoder 编码器进行训练，适合文本理解 • GPT 使用 Decoder 解码器，更适合文本生成领域
GPT-1 略逊色于 Bert，当时Bert影响力更大
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GPT-2 模型： • Bert霸榜NLP之后，又有很多新模型推出，比如：ERNIE, ALBert, BART, XLNET, T5等。 • Bert预训练主要是完形填空，和预测下一个句子。后来很多模型增加了 多个预训练任务句子打乱顺序再排序、选择题、判断题、改错题、甚至把机器翻译、文本摘要、领域问答都放到了预训练任务中=> 模型类似人脑，多种任务：看新闻，听音乐，读古诗，写文章，做数学题等
GPT-3 模型：
- GPT-3模型参数量是1750亿，计算量是 bert-base的1000倍，在NLP多个任务中表现优秀，比如写SQL语句，JavaScript代码。
- GPT-3的训练覆盖了STEM、人文科学、社会科学、数学、历史、法律等57门学科。难度从初级到高级专业水平不等。在这个基础上1750亿参数的GPT-3模型达到了43.9%准确率，而130亿参数的模型只有25%的准确率
大力出奇迹，参数量越大，效果越好
- Prompt引导学习的方式，在超大模型上有很好的效果：只需要给出one-shot 或者few-shot，模型就能照猫画虎地给出正确答案。
这里10多亿参数的大模型是不行的，1000亿以上参数的模型效果好。
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如何系统的去学习大模型LLM ？
作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
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一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
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三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些P DF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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版权声明：本文标题：文心、讯飞、ChatGPT大模型横向比较 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/xitong/1730084591a1222186.html， 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。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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