人工智能大模型的特点.pdf

人工智能大模型的特点

1.参数量大：大模型通常在设置参数的数量上高达千亿，它们的存在，通常是帮助模型在

细节内容上进行微调，提升某一方面的权重。如此一来，便能尽可能地提升内容的准确

性。

2.数据量大：大模型的训练内容多且复杂，有用于学习的标注数据，也有用于训练的未标

记数据。只有通过更大体量数据的训练，才能有效提升人工智能的智能程度。

3.结构复杂：构成大模型的内部网络十分复杂，并且是在有意模仿人类神经结构排列，让

人工智能的输出逻辑更加符合人类的思想，提升其知识迁移的能力。

4.预训练与微调：大模型的训练阶段较一般模型更多，分为预训练与微调两个阶段。前者

是对无标签数据的学习，后者则是对学习内容的巩固，确保其训练成果。

5.迁移学习：大模型可以将某一领域的思考模式，快速迁移到其他领域，提升其自主学习

的能力，增加所学知识的转化率。

6.多模态：AI大模型相较于一般模型，能够通过更多的模态对同一类内容进行更加精准的

描述与预测，提升整体分析的能力。

人工智能大模型的特点

1.参数量大：大模型通常在设置参数的数量上高达千亿，它们的存在，通常是帮助模型在

细节内容上进行微调，提升某一方面的权重。如此一来，便能尽可能地提升内容的准确

性。

2.数据量大：大模型的训练内容多且复杂，有用于学习的标注数据，也有用于训练的未标

记数据。只有通过更大体量数据的训练，才能有效提升人工智能的智能程度。

3.结构复杂：构成大模型的内部网络十分复杂，并且是在有意模仿人类神经结构排列，让

人工智能的输出逻辑更加符合人类的思想，提升其知识迁移的能力。

4.预训练与微调：大模型的训练阶段较一般模型更多，分为预训练与微调两个阶段。前者

是对无标签数据的学习，后者则是对学习内容的巩固，确保其训练成果。

5.迁移学习：大模型可以将某一领域的思考模式，快速迁移到其他领域，提升其自主学习

的能力，增加所学知识的转化率。

6.多模态：AI大模型相较于一般模型，能够通过更多的模态对同一类内容进行更加精准的

描述与预测，提升整体分析的能力。