大语言模型本身我不是很了解，但是掌握一些基础的知识点，由于要准备某个公司的二面，所以浅学一下这个技术，也是边摸索边学习......
首先，我先简单的解释一下大模型，大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。其设计目的是提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。通过训练海量数据，大模型可以学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，从而对未见过的数据做出准确的预测。
ChatGPT 对大模型的解释更为通俗易懂，展现出类似人类的归纳和思考能力：大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型，其巨大的数据和参数规模实现了智能的涌现，展现出类似人类的智能。
大模型和小模型的区别
小模型通常指参数较少、层数较浅的模型，具有轻量级、高效率、易于部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的场景，例如移动端应用、嵌入式设备和物联网等。而大模型则参数较多、层数较深，具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理，适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算和高性能计算等。
当模型的训练数据和参数不断扩大，达到一定临界规模后，模型表现出一些未能预测的、更复杂的能力和特性，能够从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式，这种能力被称为“涌现能力”。具备涌现能力的机器学习模型被认为是独立意义上的大模型，这也是其与小模型的最大区别。
大模型相关概念
- 大模型（Large Model, Foundation Model）：具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。
- 超大模型：大模型的一个子集，参数量远超过一般大模型。
- 大语言模型（Large Language Model）：具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型，例如OpenAI的GPT-3。通过大量数据和参数进行训练，以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。
- GPT（Generative Pre-trained Transformer）：基于Transformer架构的语言模型，用于生成自然语言文本并处理各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译和摘要等。
- ChatGPT：专注于对话和交互式对话的模型，经过特定训练，以更好地处理多轮对话和上下文理解，设计用于提供流畅、连贯和有趣的对话体验。
大模型的特点
- 巨大的规模：大模型包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大，具有强大的表达能力和学习能力。
- 涌现能力：当模型的训练数据突破一定规模，模型会突然涌现出之前小模型所没有的、意料之外的复杂能力和特性，展现出类似人类的思维和智能。
- 更好的性能和泛化能力：大模型通常具有更强的学习能力和泛化能力，能够在各种任务上表现出色，包括自然语言处理、图像识别和语音识别等。
- 多任务学习：大模型可以同时学习多种不同的NLP任务，如机器翻译、文本摘要和问答系统，从而学习到更广泛和泛化的语言理解能力。
- 大数据训练：大模型需要海量数据来训练，通常在TB以上甚至PB级别的数据集。
- 强大的计算资源：训练大模型通常需要数百甚至上千个GPU，以及大量的时间，通常在几周到几个月。
- 迁移学习和预训练：大模型可以通过在大规模数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，从而提高模型在新任务上的性能。
- 自监督学习：大模型可以通过自监督学习在大规模未标记数据上进行训练，减少对标记数据的依赖，提高模型的效能。
- 领域知识融合：大模型可以从多个领域的数据中学习知识，并在不同领域中进行应用，促进跨领域的创新。
- 自动化和效率：大模型可以自动化许多复杂的任务，提高工作效率，如自动编程、自动翻译和自动摘要。
