大规模语言模型就像是一个超级学霸，它通过大量无标注文本进行训练，不断吸收知识。以 OPENAI 公司的 chatGPT3 为例，其拥有 1750 亿模型参数量，这么庞大的参数量让它能够学习到海量的语言知识和语义理解能力。就好比我们学习的时候看了无数的书籍、文章，积累了丰富的知识储备。

大模型和以前的 AI 相比，有着明显的不同。以前我们和 AI 对话，感觉很有 “AI 感”，不太像和人交流。而现在的大模型能够在对话过程中基本像真实的自然语言。比如我们问大模型 “今天成都天气咋样？”，它会像人一样回答 “成都今天晴天”，而不是像传统 AI 那样给出比较生硬的回答。另外，以前想让 AI 帮忙翻译、推理等，都需要各自找特定的产品，现在一个大模型的对话框就可以同时做各类任务，比如文本摘要、翻译、文本创作、知识问答、逻辑推理等，非常方便。但是，大模型也不是完美的，它偶尔会出现 “胡言乱语” 的情况，就像有时候我们也会说错话一样。而且，大模型的训练需要大量的计算资源，成本很高。比如 OpenAI 在 GPT-4 的训练中，使用了大约 25,000 个 A100 芯片，成本约为 6300 万美元。这可不是一般的公司能承受得起的。

大模型的成长之路

（一）训练过程揭秘

大模型的训练过程就像是精心打造一件艺术品，每个阶段都至关重要。

1. 预训练阶段：这是大模型成长的起点，就如同婴儿开始认识世界。在这个阶段，大模型会接触大量无标注的数据，如同孩子听大人说话、看书一样，学习语言的规律。例如，GPT-3 这个基座模型的训练数据就有非常多的互联网文本语料库，包含新闻、图书和文献、科学论文、特定领域的数据集、社交媒体和论坛等等，整体规模有三千亿的 Token。此时的大模型虽然学到了一些语言的通用模式，但还不太能理解具体的问题并给出准确答案。

2. 有监督微调：这个阶段类似中学生在老师的指导下学习。大模型通过一些人类撰写的高质量对话数据进行监督微调，就像老师教学生如何回答问题。微调的成本相比预训练要低很多，因为需要的训练数据规模较小，训练时长更短。在这个阶段，模型从人类写的专业且高质量的对话里学习，学会根据问题给出合适的回答，经过这个阶段会得到一个 SFT 模型。

3. 奖励建模：为了让大模型成为一个乐于助人的 AI 助手，我们需要训练一个奖励模型。人类评测人员会给大模型的回答打分，打分标准主要是基于 3H 原则（帮助性、真实性、无害性）。但靠人类一个个打分成本极高、效率极低，所以我们要让模型给模型打分。在这一步里，我们会使用不同模型构造同一问题下不同的回答，然后让人类标注员对回答质量进行比较排序，或者由人工补充满分答案，让模型知道哪个答案是最好的。一旦有了足够的排序数据，就可以把数据用在训练奖励模型上，让奖励模型学习预测回答的评分。

4. 强化学习：在这个阶段，模型进一步优化以提升在实际应用中的表现。大模型的最初参数来自之前得到的 SFT 模型，但会随着训练被更新。奖励模型的参数则不会再被更新，它的任务就是对模型生成的内容打分。经过一轮又一轮迭代后，模型会不断优化策略，回答的质量也就会进一步提升。

5. 语言模型训练：语言模型训练是大模型训练的核心环节。在这个过程中，模型不断调整参数，以最小化损失函数。通过优化算法（如 SGD 或 Adam）迭代更新模型参数，使模型能够更好地预测文本序列中的下一个词，从而提高语言生成的准确性和流畅性。

（二）技术基石支撑

大模型的研发和应用离不开一系列坚实的技术基石。

深度学习：深度学习是大模型的核心技术之一，它让模型能够自动学习数据中的特征和模式。通过多层神经网络的结构，大模型可以处理复杂的语言任务，如文本生成、翻译、问答等。

梯度下降与反向传播算法：在大模型的训练过程中，梯度下降与反向传播算法起着关键作用。它们通过不断调整模型的参数，使模型的输出逐渐接近真实值。就像我们在爬山时，通过不断调整方向和步伐，朝着山顶前进一样。

正则化技术：正则化技术可以防止大模型过拟合，提高模型的泛化能力。它通过在损失函数中加入正则项，限制模型的复杂度，使模型更加简洁和稳定。

批量归一化技术：批量归一化技术可以加速大模型的训练过程，提高模型的稳定性。它通过对每一层的输入进行归一化处理，使模型的输入分布更加稳定，从而减少模型的训练时间和提高模型的性能。

注意力机制：注意力机制是大模型中的重要技术，它可以让模型在处理序列数据时，更加关注重要的信息。就像我们在阅读文章时，会更加关注关键的词语和句子一样。

自监督学习：自监督学习是大模型训练的重要方式之一，它通过让模型自己从数据中学习任务，不需要人工标注的数据。例如，在语言模型训练中，模型可以通过预测文本序列中的下一个词来进行自监督学习。

大模型的现状画卷

（一）驱动科技革命

大模型无疑已成为人工智能领域的重要趋势。如今，数据量呈爆炸式增长，为大模型提供了丰富的 “养分”。随着算法的不断创新，大模型的性能持续提升，能够处理更加复杂的任务。同时，算力的不断增强也为大模型的训练和应用提供了坚实的保障。在这三者的共同作用下，大模型不断优化演进，极有可能带来新一轮科技革命和产业变革。

以中国工程院院士王耀南的观点来看，多模态大模型正助力新质生产力的培育和发展。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业革命所积蓄的巨大能量。例如，在医疗领域，大模型可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提高医疗质量和效率；在金融领域，大模型可以协助金融机构进行风险评估和预测，降低金融风险；在交通领域，大模型可以优化交通流量和路线规划，提高交通效率。

（二）加速赋能产业

“大模型 +” 模式正助推人工智能产业升级。大模型广泛应用于多个领域，如智慧矿山、药物研发、气象、政务、金融、智能制造、铁路管理等。技术生态也逐步完善，降低了行业应用门槛。

例如，上海人工智能实验室研发的 “风乌” 大模型用于气象预测，辅助防灾减灾、能源生产，有效预测期已超过以往最好的物理模型，还可应用于产业级的气象预报，服务于农业、海洋、电力等行业。在制造业，搭载了大模型的机器人帮助工人提升效率；在交通领域，交通管理部门可以利用大模型优化交通流量和路况；在药物研发领域，大模型可以帮助企业加速新药研发进程。

（三）可信赖受关注

大模型在带来巨大机遇的同时，也带来了风险挑战，引发全球关注。大模型的安全风险主要体现在无害性和诚实性两个方面，包括价值偏见、隐私泄露、虚假信息等问题。目前，全球大模型治理处于探索阶段，各国加快推进相关政策制定。

例如，中国科学院信息工程研究所研究员虎嵩林指出，大模型安全风险的成因既可以是来自各类训练数据的缺陷或算法的局限性等模型内因，也可以是利用新型学习范式的恶意使用或蓄意攻击等外因。面对当下安全风险挑战，清华大学人工智能研究院副院长朱军认为，应针对算法原理、深度学习、深度神经网络等进行研究，发展更加安全可靠的人工智能框架，提升对对抗攻击等问题的安全评测能力。360 公司创始人周鸿祎表示，大模型产业化需要遵循 “安全、可信、可控” 三个原则。

大模型的未来蓝图

（一）性能持续提升

未来，大模型的性能提升将是多方面的。首先，随着计算能力的不断增强，大模型的训练速度将大幅提高。就像林达华所说，产业界和学术界在不断探索更加高效的架构，未来会有更加高效的稀疏模型结构出现，这将极大地降低大模型的计算资源消耗。例如，现在千亿参数模型的推理功率是人脑的百倍以上，处理的信息也更单一，但随着新架构的出现，大模型的效率有望向人脑靠近。

同时，数据质量的重要性将更加凸显。正如林达华所言，大规模生产高质量的数据是大模型研发机构的竞争力所在。好的数据要有多样性，单一数据对模型性能具有破坏性影响。未来，大模型将能够更好地处理和利用高质量的数据，从而提升自身的性能。例如，在自然语言处理领域，大模型将能够更准确地理解和生成文本，回答更加复杂的问题。

此外，大模型的个性化和定制化也将成为发展趋势。随着应用场景的多样化，不同用户对大模型的需求也将各不相同。未来的大模型将能够根据特定任务和数据进行调整，具备一定的自适应能力。比如，在企业应用中，大模型可以根据企业的特定业务需求进行定制，提供更加精准的服务。

（二）融合创新发展

大模型与其他技术的融合创新将带来更多的可能性。与计算机视觉的结合，将实现更加智能的图像识别和分析。例如，多模态大语言模型可以通过对图像的理解，为图像生成准确的描述，或者根据图像中的内容回答相关问题。就像在医疗领域，大模型可以结合医学图像，帮助医生进行疾病诊断。

与语音识别的融合，将使大模型能够更好地理解和处理语音信息。比如，智能语音助手可以通过大模型的支持，实现更加自然流畅的对话，准确理解用户的语音指令，并提供更加个性化的服务。

强化学习与大模型的结合，将实现更加智能的决策和控制。例如，在智能机器人领域，大模型可以通过强化学习不断优化自己的行为，提高任务执行的效率和准确性。

大模型的未来充满了无限的可能性。随着技术的不断进步和融合创新，大模型将在各个领域发挥更加重要的作用，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。