当前位置：首页 > article >正文

大模型核心基础简介

article 2025/10/3 3:08:03

大模型核心基础简介目录

一、大模型简介
- 定义
- 核心特征
二、大模型的发展历程
- 1. 早期奠基（1950s–2010s）
- - 1950s–1980s：神经网络萌芽
  - 1990s–2010s：深度学习前夜
- 2. 架构革命：Transformer的诞生与预训练范式（2017–2020）
- - 2017年
  - 2018年：BERT与GPT-1
  - 2019–2020年：模型规模化加速
- 3. 全民化时代：ChatGPT引爆交互革命（2020–2023）
- - 2021年：多模态模型兴起
  - 2022年：大模型爆发，临界点到来
  - 2023年：通用人工智能（AGI）雏形，开源与多模态竞争
- 4. 全民化、生态重构、开源，效率化与垂直化落地阶段（2024–至今）
- - 技术演进：
  - 产业落地：
  - 开源与竞争：
  - - 开源社区崛起
- 关键里程碑总结
总结

一、大模型简介

定义

大模型（Large Models）又称“大规模预训练模型”，指那些拥有数十亿个甚至数万亿个参数，且利用海量的数据进行预训练和微调的深度学习模型。

核心特征

参数量级：从早期的百万级（如RNN）发展到千亿级（如GPT-3的1750亿参数）。
训练数据：依赖海量多模态数据（文本、图像、视频等），例如GPT-3训练数据达45TB。
计算需求：依赖分布式训练框架（如Megatron-LM）和高性能硬件（如GPU/TPU集群）。

二、大模型的发展历程

1. 早期奠基（1950s–2010s）

1950s–1980s：神经网络萌芽

1958年：感知机（Perceptron）提出，首次尝试模拟神经元计算。

1986年：反向传播算法（Backpropagation）完善，为神经网络训练奠定数学基础。

但受限于数据和算力，模型规模极小（参数仅数百至数千）。

1990s–2010s：深度学习前夜

1997年：长短时记忆网络（LSTM）提出，解决RNN的长期依赖问题。

2012年：AlexNet在ImageNet竞赛中夺冠，首次验证深度卷积神经网络（CNN）的潜力。

2014年：Seq2Seq模型（如机器翻译）引入注意力机制，推动自然语言处理（NLP）发展。

2. 架构革命：Transformer的诞生与预训练范式（2017–2020）

2017年

Google团队发表论文《Attention Is All You Need》，提出Transformer架构，核心创新包括：

自注意力机制（Self-Attention）：替代RNN/CNN，高效捕捉长距离依赖。

并行化训练：大幅提升模型训练速度。

这一架构成为后续所有大模型（如GPT、BERT）的技术基石。

2018年：BERT与GPT-1

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：首个基于双向Transformer的预训练模型，通过掩码语言建模（MLM）学习上下文语义，刷新NLP任务性能。

GPT-1（Generative Pre-trained Transformer）：OpenAI推出首个生成式预训练模型，采用单向Transformer解码器，开启自回归生成范式。

2019–2020年：模型规模化加速

GPT-2（2019）：参数量增至15亿，生成连贯长文本的能力增强，但因伦理争议未完全开源。

T5（2020）：Google提出“Text-to-Text”统一框架，将NLP任务统一为文本生成任务。

GPT-3（2020）：参数量跃升至1750亿，验证“缩放定律”（Scaling Law），即模型性能随参数量、数据量和算力同步提升，并展现涌现能力（如上下文学习、多任务泛化）。但其“仅限API访问”模式引发行业对模型开放性的讨论，为后续ChatGPT的全民化埋下伏笔。

3. 全民化时代：ChatGPT引爆交互革命（2020–2023）

2021年：多模态模型兴起

CLIP（OpenAI）：打通文本与图像表征，支持零样本图像分类。

DALL-E：基于GPT-3架构的文本生成图像模型，参数量120亿。

2022年：大模型爆发，临界点到来

2022年11月30日，OpenAI发布通用大模型ChatGPT，由此拉开了人工智能新时代的序幕。从此人类与机器之间的交流变得更加自然和智能，并且推动大模型从技术探索转向大众应用，但存在成本高、领域泛化不足的瓶颈。

11月30日ChatGPT发布：基于GPT-3.5，首次将大模型以对话式交互推向公众，标志两大突破：

技术民主化：零门槛的自然语言界面使非技术人员可直接使用AI。
齐技术（RLHF）普及：通过人类反馈强化学习，解决模型输出安全性问题。

PaLM（Google）：5400亿参数，在语言理解、代码生成和数学推理上表现卓越。

Stable Diffusion：开源文生图模型，推动AI创作平民化。

AlphaFold 2（DeepMind）：基于Transformer的蛋白质结构预测模型，解决生物学难题。

2023年：通用人工智能（AGI）雏形，开源与多模态竞争

GPT-4（OpenAI）：支持多模态输入（文本+图像），逻辑推理能力接近人类水平。

LLaMA（Meta）：开源大模型（70亿–650亿参数），降低技术门槛。

Gemini（Google）：原生多模态模型，性能对标GPT-4。

4. 全民化、生态重构、开源，效率化与垂直化落地阶段（2024–至今）

2024年深度求索（DeepSeek）的崛起标志大模型进入“低成本专业化”的新阶段

技术演进：

架构创新

稀疏MoE架构：相比传统密集模型（Dense Model）与早期MoE（如Switch Transformer），DeepSeek通过动态专家选择算法，在同等参数下实现训练成本降40%+推理速度提升3倍，推动行业从“拼参数”转向“拼效率”。

垂直微调技术：发布领域专用模型（如DeepSeek-Finance），在金融分析、科学计算等任务上超越通用模型（GPT-4准确率+12%）。

产业落地：

ToB场景突破：

制造业
医疗

国产化生态：

深度适配华为昇腾芯片，训练效率比英伟达A100提升20%，推动中国“软硬协同”自主路线。

开源与竞争：

中国开源标杆：DeepSeek-7B模型在GitHub获星超5万，吸引东南亚、中东开发者，形成首个全球级中文开源社区。

地缘多极化：全球大模型格局从“中美通用模型对决”转向“通用-垂直-开源三线并行”，形成四大阵营：

阵营	代表玩家	核心策略
通用闭源	OpenAI、Google	持续扩大模型规模
垂直专用	DeepSeek、Hugging Face	深耕行业场景
开源社区	Meta、DeepSeek	生态共建与开发者赋能
区域化模型	中东Jais、韩国HyperCLOVA	本土语言与文化适配

开源社区崛起

Hugging Face平台推动模型共享（如BLOOM、Falcon）。

微调工具（如LoRA）和轻量化技术（模型蒸馏、量化）普及。

关键里程碑总结

时间	事件	意义
2017	Transformer架构提出	奠定大模型技术基础
2018	BERT与GPT-1发布	开启预训练模型时代
2020	GPT-3问世	验证缩放定律，推动大模型规模化
2022	Stable Diffusion开源	AI生成内容（AIGC）爆发
2022.11	ChatGPT发布	大模型从实验室走向大众，引爆AI全民化时代
2023.3	GPT-4与LLaMA发布	多模态普及与开源生态形成，拉开通用智能序幕
2023.12	Gemini Nano手机端部署	标志大模型进入终端计算时代
2024.4	DeepSeek模型发布	开启垂直化、高效率模型新范式
2024.6	DeepSeek开源社区用户破10万	中国开源生态获得全球影响力

总结

当前大模型的发展已经从技术突破转向价值深挖，以多模态融合、开源共享推动通用智能边界扩展，同时聚焦低成本、高精度、强适配并深耕垂直领域。竞争格局呈现差异化与本土化特征——中美分化为通用模型与垂直赛道两大路线，全球AI竞赛从技术单极争夺转向多元生态构建（开源社区、区域模型、政策协同），目前技术路线、市场策略与地缘政策的复杂交织情景正在重塑产业未来。