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智能时代的 “新文盲” 不是不识字,而是不懂AI!
发布时间:2025-06-26 点击数:0

1994年互联网刚兴起时,有人说“电脑就是打字机”;2010年智能手机普及,有人说“触屏手机不如键盘机耐用”。今天的大模型,就像当年的互联网和智能手机,正在重新定义“生产力”和“竞争力”。



AI与AGI:开启智能新篇章

‌AI,即人工智能,是指人造系统模拟人类智能的技术,使机器能够像人类一样学习、思考和决策,从而自主完成各种任务。而AGI,通用人工智能,更进一步,它具备与人类相当甚至更广泛的认知能力,能够在不同领域自主处理复杂任务,并具备学习、创新和适应性

关于AGI时代的到来,预测众说纷纭。乐观者认为就在明年,主流预测则认为需3-5年,悲观者则认为可能10年以上。而我们所面临的最大风险并非被AI取代,而是拒绝适应。未来属于那些能够熟练运用AI的人,而非害怕AI的人。



大模型:引领AI革命的核心力量

(一)大语言模型的崛起

自2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT以来,大语言模型迅速风靡全球。其发展历程可追溯至2018年的GPT-1,当时仅有1.17亿参数,预训练数据量约5GB。随后GPT-2参数量增至15亿,数据量达40GB。到了GPT-3,参数量已飙升至1750亿,数据量达45TB。而到了2023年3月发布的GPT-4,参数量更是约达1.8万亿,数据量高达2.5PB(即2500TB)。这一增长趋势遵循着Scaling Law定律,即随着数据量、参数量和计算量的增加,模型能力得以显著提升。

目前,全球各大科技公司纷纷推出了自己的大语言模型及其相关对话产品。例如,美国的OpenAI有ChatGPT,Google有Gemini,Meta有Llama;在中国,深度求索(DeepSeek)凭借开源策略+超预期体验,春节爆火出圈,百度推出了文心一言,阿里云有通义千问,腾讯开发了元宝,智谱AI推出了智谱清言等。

(二)多模态模型:拓展AI感知边界

多模态模型作为大模型领域的新兴力量,能够处理和整合多种类型的数据,如文本、图像、音频、视频等。其特点在于多才多艺,可同时处理和融合多模态数据,实现信息互补与综合理解;理解力强,能把握不同信息之间的关系;能干多种活,支持多个任务在一个模型中进行,提高泛化能力和效率;学习能力强,先在大规模多模态数据集上预训练,学习跨模态的共同表示,再针对具体任务微调。

多模态模型在众多领域有着广泛的应用。例如,在跨模态理解与生成方面,可实现图像与文本理解、文本生成图像、音频与文本理解等。以文生图模型为例,DALL-E能根据文本描述生成图像,广泛应用于图像生成领域;stable-diffusion因其灵活性和开源性质,适合专业人士进行艺术创作、游戏开发、电影和视频制作;midjourney则以易用性和强大的社区支持著称,能快速获得高质量图像结果,适用于艺术创作、广告营销、电影和视频制作等。

大模型的工作原理及产品架构

大模型的工作原理可通俗理解为:根据上下文,猜测下一个词的概率。训练过程就像让AI“努力学习”,通过喂数据让AI“疯狂刷题”,然后调参数帮AI“找到最佳学习方法”,最后通过迭代升级使AI“越学越聪明”。在这个过程中,AI阅读了人类说过的话,通过机器学习,将不同token同时出现的概率存入神经网络文件,这些保存的数据就是参数,也叫权重。

推理过程则是AI“动脑筋思考并给出答案”。接收输入后,AI进行计算匹配,最终输出答案。Token在这里扮演着重要角色,它是AI处理语言的最小单位,类似于我们读文章时的一个字或一个词。不同语言的拆分方式有所不同,中文可能按字或词拆分,英文可能按空格和子词拆分。

大模型应用产品架构主要分为三种模式:Embedded模式、Copilot模式和Agent模式。在 Embedded模式下,大模型被嵌入到特定的应用程序或系统中,与其他组件协同工作,为用户提供预定任务提供支持。Copilot模式则将大模型作为辅助工具,与人类用户或其他系统交互,提供实时建议或自动执行部分任务。而Agent模式赋予大模型更高的自主性,使其能够在特定环境中独立完成复杂任务,自主决策并采取行动。

总之,大模型正以前所未有的速度推动着AI技术的发展,从语言生成到多模态融合,从通用领域到特定行业应用,它为我们打开了一个充满机遇和挑战的新世界。在这个过程中,理解大模型的工作原理、应用架构以及如何应对潜在问题,将有助于我们更好地利用这一强大技术,迎接未来可能出现的各种变化。



衡泽软件

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