今年年初开始，ChatGPT、Kimi、文心一言、抖音豆包等聊天产品在互联网爆火，所有这些 AI 聊天机器人，都是基于大语言模型，通过特定的训练来实现人机对话的。

对于非人工智能从业者而言，如何理解“模型”？今天小野就用大白话给大家整明白什么是“模型”和“训练”，搞懂“大模型”背后的奥秘。

现在在 AI 领域中大火的“模型”概念，其实跟乐高积木模型非常相似，它们都是现实世界的一个缩影，是我们对这个世界的一种理解。

比如恐龙，没有人真的见过恐龙，所以无论是乐高积木，还是经典的电影《侏罗纪公园》，这里面的“恐龙”都是模型，是人类对真实的恐龙生物的一种猜测和理解。

“训练模型”就是“学习现有知识并理解世界”的过程。比如恐龙模型来源于各种现实世界的证据：

• 化石记录：比如发掘出的骨骼化石；
  

• 生物学知识：借鉴对现存的生物（比如鸟类、鳄鱼），对恐龙进行推断；
  

• 地球化学：比如树木年轮可以揭示当时的气候条件，便于我们理解恐龙存在时的环境。

......

根据这些证据，科学家们可以学到关于恐龙的知识，比如体型、习性等，然后复原恐龙外观。

以棘龙为例，在发掘棘龙的化石后，科学家根据骨骼的表面结构、现存“恐龙近亲”动物（比如鸟类和鳄鱼）的肌肉等知识，了解棘龙并勾勒它的形态。

根据 1900 年以前发掘的棘龙化石，20 世纪初，科学家们得到了第一个棘龙模型：

（因此棘龙的英文 Spinosaurus 也意为“有棘的蜥蜴”，确实是很像...）

然而，在 20 世纪 90 年代末，棘龙的上颌化石被发掘，这个棘龙颌骨与鳄鱼颌骨有更多相似之处，表明棘龙的嘴应该更像鳄鱼，而不是蜥蜴。

因此棘龙模型也迎来了升级：

一个好的模型在面对从未见过的实据时，也应该适用——显然我们的 20 世纪模型（黄色）并没有很好，因为它与新化石“鳄鱼般的上颌”产生了冲突，因此这个模型被优化成为了右边的棘龙模型（蓝色）。

20 世纪之前的化石是初版模型的“训练数据”，即构成这个模型的数据；这个模型出现之后的化石就是“验证数据”，用于检验这个模型是否正确——这两个分类也是 AI 模型的数据分类。

所有模型都会经历上面的阶段：训练-建模-验证-模型优化，如果这个优化过程多次发生，我们称为“模型迭代”。棘龙模型也经历了 100 年的迭代：

棘龙模型的迭代揭示了所有的模型（包括计算机的模型概念）的共性：不断出现的证据帮助我们学习并贴近“真相”，但模型永远不会等同于真相。

总的来说，“模型”就是我们对真实世界的一种理解，“训练”就是这个理解和学习的过程。

这个解释对于计算机模型而言同样适用。

比如我们想要把棘龙放到电影《侏罗纪公园》里，就需要给计算机提供物体光影数据、肌肉数据、纹理材质等数据，让计算机学习和计算，获得一个动态棘龙模型：

一般来说，数据越多，模型越贴近真实世界的模样——这也是为什么现在基于大模型做出来的聊天机器人这么像真人，因为这些模型背后是海量的数据（这也是大模型为什么叫“大”模型）。

但由于计算机建模是需要“计算”的，因此模型的效果也受到载体计算机性能的影响。这也就是为什么你和 Kimi、豆包聊天必须联网，因为它们的载体实际上是远端更专业的计算机，个人设备很难实现很真实的模型效果。

比如在游戏中，由于个人电脑性能有限且需要画面实时加载，因此棘龙模型比较“假”：

而在电影《侏罗纪公园》中，棘龙打架不再“穿模”，可以正确用嘴而咬到对方（而不是上图中的“脖子咬人”），打斗效果更逼真：

这也是为什么开源的聊天机器人常常提供多个版本——比如我们之前介绍的大模型 Llama 3 就有 8 B 参数和 70 B 参数两个版本的模型，因为参数越少意味着需要更低的计算机性能，个人电脑也更可能负担得起。如果模型的参数很大，就需要超级计算机了。

棘龙的例子帮我们理解了通用的模型概念：“模型”就是我们对真实世界的一种理解，“训练”就是这个理解和学习的过程。

但是不同的模型实际上有不同的训练/学习办法，比如过去十年大火的“机器学习”、“神经网络”、现在大模型中更常见的“深度学习”、“无监督学习”等······选择正确的方法会让模型训练事半功倍。在后续的文章中，我们会继续介绍它们。