前言

當前大模型的學習資源呈現(xiàn)爆發(fā)趨勢，各種角色的人都用自己的視角參與到大模型的討論。但是我發(fā)現(xiàn)這些學習資源都有幾個特點：只擺事實而不講道理；只講應(yīng)用可能而不提實現(xiàn)代價；只講可能性而缺乏實操經(jīng)驗分享；洞察材料比比皆是而缺乏深入分析。當然，大模型的技術(shù)體系非常龐大，全面了解非常困難。從橫向來看，涉及到語言大模型到多模態(tài)大模型；從縱向來看，又涉及算法、模型、分布式軟件、集群等專業(yè)知識。作者認識到社區(qū)缺乏一些學習資料，能夠?qū)?fù)雜問題簡單化，并且不失深度地介紹大模型的基本原理和技術(shù)。本文嘗試對大模型的機器學習原理進行統(tǒng)一，并且繞過復(fù)雜的公式化表達和推導，給讀者深入淺出的理論解釋，幫助讀者撥開大模型神秘面紗。作者認為只有深刻理解了理論原理，才能應(yīng)對千變?nèi)f化的應(yīng)用需求。本文章適合各個角色的人閱讀，包括BD、SA、PLM、研發(fā)和各層管理者。

一、大模型的外在表現(xiàn)和現(xiàn)實意義

1.1 泛化性和邊際成本問題

最近幾年，大模型甚囂塵上。特別是自ChatGPT推出之后，大街小巷都在討論大模型。那么大模型為什么吸引了如此多的注意力呢？大模型到底解決什么什么現(xiàn)實問題？人類經(jīng)歷了第一波深度學習熱潮和退潮之后，體會到第一波深度學習解決問題的嚴重問題。并且在大模型身上看到了問題徹底解決的曙光。自深度學習爆發(fā)以來，大模型進入了千行百業(yè)。從最早的監(jiān)控和泛娛樂行業(yè)，到后來的工業(yè)生產(chǎn)，深度學習技術(shù)都和行業(yè)緊密結(jié)合。本文作者自己經(jīng)歷了整個過程，從剛進公司部門200人到現(xiàn)在的2000人，作者經(jīng)歷了AI進入千行百業(yè)的完整過程。

然而，AI進入千行百業(yè)過程中出現(xiàn)了一個嚴重違背商業(yè)邏輯的現(xiàn)象。那就是邊際成本沒有隨著規(guī)模的增長而降低。一個合理的商業(yè)scale law是一次投入，千萬次復(fù)制，最終邊際成本趨向于零。然而,由于上一波AI浪潮中，深度學習表現(xiàn)出非常差的泛化性，導致只要切換一個場景，都需要研發(fā)人員參與定制。 比如最常見的人臉識別技術(shù)，手機認證的人臉識別模型和監(jiān)控的人臉識別模型無法通用。甚至一些場景由于背光或者逆光問題，都將重新開發(fā)模型。在工業(yè)領(lǐng)域，這種現(xiàn)象就更加明顯，在工業(yè)檢測中，攝像機安裝角度的改變，或者檢測目標的改變，都需要重新定制模型。這就導致你無法做一個通用模型，然后無限推廣。因此上一波AI技術(shù)浪潮中，大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司盈利都非常困難，除了少數(shù)在大場景下獲得足夠市場空間的幾家公司成功上市以外，絕大多數(shù)AI創(chuàng)業(yè)公司都很難長大。如此之下，AI進入千行百業(yè)就變成一句空話了，因為并非所有的行業(yè)都有高額利潤。那些低利潤行業(yè)（農(nóng)業(yè)、低端制造業(yè)）都無法享受AI的紅利。當然，小模型的泛化性差的原因有很多，比如信號的變化太多，信號模式挖掘不夠充分等等，作者在此不再分析。

大模型因為其巨大的學習量天生具備更加優(yōu)良的泛化性。這讓大家看到了解決模型泛化性，甚至達到通用人工智能（AGI）的曙光。當然，這也吸引了無數(shù)的資本。

1.2 傳統(tǒng)降低邊際成本方案

? 在講大模型是如何提升泛化性之前，我們不妨回顧一下過去幾年，我們降低邊際成本的一些方案。這些方案從一定程度上降低邊際成本，但是泛化性明顯還是不足。

1.2.1 ModelArts Pro工作流

? 在傳統(tǒng)AI模型開發(fā)過程中，模型泛化性太差，導致需要不斷進行迭代優(yōu)化。并且切換一個相似的任務(wù)，也需要重新開發(fā)一次。效率非常低下。比如OCR任務(wù)需要解決非常多不同種類的表單的識別。而小模型又無法進行通用識別。因此需要反復(fù)開發(fā)模型應(yīng)對各種發(fā)票、身份證、駕駛證等等。但是我們發(fā)現(xiàn)，其實每一次迭代或者相似任務(wù)的重新開發(fā)，流程都差不多?；旧媳憩F(xiàn)為收集數(shù)據(jù)、標注、訓練、轉(zhuǎn)模型、部署推理引擎。

如此多重復(fù)的勞動，能否借助工具來提升呢。ModelArts Pro的設(shè)計理論就源于此。先在平臺中內(nèi)置某一些大類任務(wù)的完整訓練代碼，然后通過工作流的方式暴露部分接口，并自動化運行剩下的部分。

1.2.2 ModelArts數(shù)據(jù)回流和主動學習

? 傳統(tǒng)AI開發(fā)范式中還有一個特點，就是算法開發(fā)者大部分時間都在治理數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)采集、標注和質(zhì)量治理。這部分時間占比因任務(wù)不同而不同。如遇到數(shù)據(jù)很稀缺的場景，那么這部分工作就變得非常繁重。為了應(yīng)對這個問題，ModelArts開發(fā)了自動數(shù)據(jù)回流系統(tǒng)，能夠在POC階段介入用戶系統(tǒng)，并快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動收集。配合主動學習策略對數(shù)據(jù)進行篩選，以獲得對模型完備性有利的數(shù)據(jù)。

1.2.3 半監(jiān)督學習

? 數(shù)據(jù)標注同樣是一項非常繁瑣的工作。如果能夠減少這部分工作量能夠極大加速開發(fā)流程。半監(jiān)督學習是非常有效的解決手段，通過極少數(shù)的標注，甚至弱標注，就能夠訓練一個媲美全監(jiān)督訓練的模型。下圖1.6是半監(jiān)督學習的三大理論方案，在此不再贅述。

1.3 大模型的智能涌現(xiàn)

以ChatGPT為代表的大模型引起用戶廣泛興趣的重要特點是智能的涌現(xiàn)。過去的模型雖然也有智能的產(chǎn)生，但是沒有表現(xiàn)出涌現(xiàn)現(xiàn)象。ChatGPT的智能涌現(xiàn)表現(xiàn)為三方面。

1.3.1 Few Shot或Zero Shot能力的涌現(xiàn)

所謂Few Shot和Zero Shot是指模型不需要學習新樣本或者學習少數(shù)幾個樣本，就能學習到新的智能。這種能力讓人產(chǎn)生一種誤解，認為AI已經(jīng)達到人的學習能力了，能夠舉一反三。但是理論上并非如此，我們在后文會慢慢揭曉迷霧。不過拋開理論，大模型的確表現(xiàn)出了這種能力，并且在一定范圍內(nèi)可以被廣泛運用。

1.3.2 思維鏈能力的涌現(xiàn)

? 思維鏈能力是大模型最為驚人的表現(xiàn)。所謂思維鏈是指大模型能夠依據(jù)思維鏈針對問題進行分析和推理。最典型表現(xiàn)是可以完成各種考試題目，編寫代碼，甚至能夠針對問題和現(xiàn)象進行因果分析。下圖1.8給出一個實際的案例。思維鏈能力給人一種錯覺，覺得AI似乎具備了人的邏輯推理能力。大模型的思維鏈能夠在廣泛應(yīng)用于很多依賴簡單推理的場景，比如故障診斷、病例診斷等。并且為了增強思維鏈，科學家也發(fā)明了增強思維鏈能力的方法。

1.3.3 創(chuàng)新能力的涌現(xiàn)

? 大模型的創(chuàng)新能力是最早被開發(fā)者廣泛使用的能力，最早用在營銷文案創(chuàng)作、概念圖創(chuàng)作等領(lǐng)域。只需要提交簡單的提示要求，大模型就能生產(chǎn)極具創(chuàng)意的文案或者圖像。下圖給出了AI生成的極具創(chuàng)意的例子。這種能力目前已經(jīng)廣泛運用于實際生產(chǎn)中了。我們?yōu)g覽的大量短視頻配音和文案，其實都是用這種技術(shù)生成的。你是否意識到了呢？

雖然我們觀測到大模型表現(xiàn)出上述的三種智能能力，但是作者認為我們不能就此下定論大模型具備和人一樣的想象能力、推理能力、創(chuàng)造能力。 我們在后文的理論分析部分會逐步揭露這三種智能的本質(zhì)來源。在第五章末尾，我們會再次回顧大模型的智能涌現(xiàn)。

1.4 大模型智能涌現(xiàn)能力的現(xiàn)實意義

雖然大模型不具備和人類一樣的智能，但是基于大模型的目前涌現(xiàn)出來的三種能力，并不妨礙現(xiàn)階段我們充分使用它們。根據(jù)上述三種能力，應(yīng)用層很容易想到的是如下三種應(yīng)用。

1.4.1 智能agent，代替人的模型

由于大模型表現(xiàn)出卓越的學習能力和生成能力，因此它完全可以用于代替部分人的模型。人類的很多工作，不需要抽象概念、復(fù)雜的推理、決策和創(chuàng)造性，完全只需要記住知識并且運用知識，比如客服、部分視覺設(shè)計師、文案寫作、健康咨詢等職業(yè)。這部分工作只需要培訓，并記住知識。運用的時候不需要復(fù)雜分析和推理決策。只需要運用知識進行回復(fù)。他們比較像早期的專家系統(tǒng)或者知識圖譜問答系統(tǒng)。這種工作是非常容易被智能agent取代的。并且由于大模型學習能力強，不容易出錯，工作表現(xiàn)可能會比人類更優(yōu)秀。

1.4.2 概念設(shè)計

? 由于大模型表現(xiàn)出一定的創(chuàng)新能力，因此很容易用于概念設(shè)計。實際上在游戲領(lǐng)域這項技術(shù)已經(jīng)被廣泛使用了。概念設(shè)計是指設(shè)計需求不十分明確的時候，反復(fù)進行探索性設(shè)計和具象化表達的階段。概念設(shè)計是生產(chǎn)環(huán)節(jié)最為重要也是最耗時的環(huán)節(jié)。大模型的創(chuàng)造性和生成效率能夠幫助設(shè)計師提升創(chuàng)意水平，并加速生產(chǎn)效率。

1.4.3 超級人機接口和互聯(lián)網(wǎng)流量入口

? 生成式大模型最直觀的表現(xiàn)是能夠進行基于自然語言的意圖理解，并能夠用自然語言給出答案。那么這會不會帶來人機接口的突破性進展呢。本文作者認為答案幾乎已經(jīng)非常明確了。并且圍繞這種新的人機交互接口，會不會改變現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的平臺入口呢?；ヂ?lián)網(wǎng)已經(jīng)從最早的門戶網(wǎng)站，演變到搜索引擎，然后發(fā)展到最近火爆的推薦系統(tǒng)。大模型是否能夠帶來新的互聯(lián)網(wǎng)信息入口的改變呢？如果能做到，那將是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的又一次洗牌。目前幾乎所有的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)大廠都在爭奪這個入口，也不乏明星創(chuàng)業(yè)公司參與其中。這些風險投資看到的是這種不確定性一旦確定，誰把握住入口，誰就把握住生態(tài)。

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第二階段： 在通過大模型提示詞工程從Prompts角度入手更好發(fā)揮模型的作用；

第三階段： 大模型平臺應(yīng)用開發(fā)借助阿里云PAI平臺構(gòu)建電商領(lǐng)域虛擬試衣系統(tǒng)；

第四階段： 大模型知識庫應(yīng)用開發(fā)以LangChain框架為例，構(gòu)建物流行業(yè)咨詢智能問答系統(tǒng)；

第五階段： 大模型微調(diào)開發(fā)借助以大健康、新零售、新媒體領(lǐng)域構(gòu)建適合當前領(lǐng)域大模型；

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