創(chuàng)澤機(jī)器人 |
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1、基礎(chǔ)的生成算法模型是驅(qū)動(dòng)AI的關(guān)鍵
2014年,伊恩·古德費(fèi)洛(lanGoodfellow)提出的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)成為早期最為著名的生成模型。GAN使用合作的零和博弈框架來學(xué)習(xí),被廣泛用于生成圖像、視頻、語音和三維物體模型。隨后,Transformer、基于流的生成模型(Flow-basedmodels)、擴(kuò)散模型(DiffusionModel)等深度學(xué)習(xí)的生成算法相繼涌現(xiàn)。
Transformer模型是一種采用自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型,這一機(jī)制可按輸入數(shù)據(jù)各部分的重要性分配權(quán)重,可用于自然語言處理(NLP)、計(jì)算機(jī)視覺(CV)領(lǐng)域應(yīng)用,后來出現(xiàn)的BERT、GPT-3、laMDA等預(yù)訓(xùn)練模型都是基于Transformer模型建立的。
通過梳理全球主流大語言模型(LLM)的發(fā)展脈絡(luò),2018年以來的GPT系列、LLaMA系列、BERT系列、Claude系列等多款大模型均發(fā)源于Transformer架構(gòu)。
2、預(yù)訓(xùn)練模型引發(fā)了AI技術(shù)能力的質(zhì)變
預(yù)訓(xùn)練模型是為了完成特定任務(wù)基于大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型,讓AI模型的開發(fā)從手工作坊走向工廠模式,加速AI技術(shù)落地。
2017年,Google顛覆性地提出了基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)——Transformer架構(gòu),奠定了大模型預(yù)訓(xùn)練算法架構(gòu)的基礎(chǔ)。
2018年,OpenAI和Google分別發(fā)布了GPT-1與BERT大模型,意味著預(yù)訓(xùn)練大模型成為自然語言處理領(lǐng)域的主流。
3、預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)直接決定AI大模型性能
ScalingLaws:模型容量、數(shù)據(jù)量、訓(xùn)練成本共同構(gòu)成了大模型訓(xùn)練的不可能三角。大模型訓(xùn)練的目標(biāo)是最大化模型性能,模型訓(xùn)練成本(GPU的數(shù)量和訓(xùn)練時(shí)間等)是受限的,因此一般通過增加數(shù)據(jù)集大小和增加模型中的參數(shù)量?jī)煞N途徑來提升模型性能。
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