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01 大模型概述
大模型指的是那些拥有数千万乃至数亿参数的深度学习模型。这些模型通常由深度网络构建，拥有极为庞大的参数规模。其设计初衷是为了增强模型的表达能力和预测性能，以应对更为复杂的任务和数据。大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别及推荐系统等多个领域都有广泛应用。
ChatGPT等平台用通俗易懂的语言解释了大模型的智能涌现和类似人类的归纳与思考能力，本质上是海量数据和参数规模共同作用的结果。
02 大模型与小模型的区别
小模型（Small Model）指的是那些参数较少的深度网络模型。它们往往运行速度更快，体积更轻便，适用于计算资源和存储空间有限的设备或场景，如移动设备和嵌入式设备。
实际应用中，选择大模型或小模型需根据待解决的问题和可用资源综合考量。大模型在处理复杂任务如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等方面表现优异，但需高性能计算资源的支持；而小模型则更适合解决简单的、小规模的问题，具有更快的推理速度和在低功耗设备上的运行能力。
03 大模型的分类与介绍
【按数据类型分类】大模型根据数据类型的不同主要分为以下几类：
- 语言大模型：主要用于自然语言处理领域，处理文本数据和理解自然语言。
- 视觉大模型：主要用于计算机视觉领域，进行图像处理和分析。
- 多模态大模型：能够处理包括文本、图像、音频等多种不同类型的数据。
【按应用领域分类】大模型按照应用领域的不同可分为L0、L1、L2三个层级：
- L0 通用大模型：具有基础认知能力，在多个领域和任务上可通用。
- L1 行业大模型：针对特定行业或领域进行预训练或微调，提高领域性能和准确度。
- L2 垂直大模型：针对特定任务或场景进行预训练或微调，提高任务性能和效果。
04 大语言模型LLM的解析
大语言模型（LLM）是大模型的子分类，专门处理大量文本数据，理解和生类语言，执行各种自然语言处理任务。
【基础架构】
- 注意力机制：是大语言模型的核心机制，能精准捕捉远距离的语义关联，无论句子长短。
- 位置编码：确保了文本中词语的位置和顺序被模型理解，准确把握语言的时序特性。
【应用场景】
- 知识库问答系统：快速查找企业知识库内容并给出解决方案。
- 问答式BI系统</strong》：通过问答方式查询数据库并返回结果。
- 智能体系统</strong》：结合大模型的自然语言能力和小模型的垂直领域能力，满足多种智能化应用场景。