引言

大模型(Large Model)通常指参数量极其庞大(数十亿甚至上百亿参数)、架构复杂的深度学习模型。

这些模型通过消化海量数据进行预训练，获得通用的表示能力，可以应用于各种自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音等领域的任务，展现出人类水平甚至超越人类的能力。

大模型的"大"是指什么?

模型的参数量大

• GPT-3: OpenAI发布的GPT-3模型具有1750亿个参数。这意味着模型内部有1750亿个可学习且需调整的权重，这些参数共同决定了模型如何从输入数据中学习和做出预测。

• GPT-4: 尽管截止到我最后的更新时尚未公布具体的参数数量，但预计其参数量会远超GPT-3，展示了大模型在规模上的进一步扩展

训练数据量大

训练数据量足够大，才能让模型学到更多的知识。如果你使用过chatGPT，或者，国内的大模型，你可以问它几乎任何专用方面的问题，大模型都可以给出还不错的回答。

这就好比你要成为一个上知天文下知地理的人，你就需要阅读并理解大量不同类型的书籍，从文学到科学，从历史到艺术。这个过程就像是大模型的训练过程。如果你只读天文类的书，那么你对地理的理解就会很有限。同样，如果一个大模型只训练在很窄的数据集上，它的理解和生成能力也会受限。所以，这必然就要求大模型的训练数据足够多，范围足够广。

比如，GPT-3的训练集包含了几乎所有可获取的文本数据，以确保模型能学习到尽可能多的语言模式和知识。

模型训练所需要的算力大

训练GPT-3这样的大模型需要数以千计的GPU或者TPU核心，并且可能需要数周到数月的时间，消耗的电力和计算资源价值数百万美元。

例如，据估计，GPT-4的训练一次的成本在6300万美元以上，这展示了在当前的技术条件下，训练大型深度学习模型所需的巨大计算资源。到大模型阶段，基础大模型已经不是个人，或者小公司能承担的起了。

随着模型规模的进一步扩大，如潜在的sora或其他更大的模型，这一计算需求预计将进一步增加，需要更加强大的硬件和优化技术以提高训练效率。

未来，算力就像电一样，要能支撑大规模的工业发展(大模型应用)，就需要强大的电力资源，现在头部公司，谷歌，facebook，OpenAI，百度等都在大量囤积GPU资源，公布都是几十万块英伟达高端GPU，A100估计需要25万人民币，小公司烧不起。

对初学者来说，如何入门大模型？

对初学者来说,掌握必要的理论基础、熟悉主流的框架工具、动手实践、参与社区交流以及持续学习是通往大模型领域的必由之路。

入门大模型可以从以下几个方面着手:

1. 掌握深度学习和自然语言处理的基础知识
大模型主要应用于自然语言处理等人工智能领域，因此需要先掌握深度学习的基本原理和技术，如神经网络、损失函数、优化器、Embedding等概念。
同时也需要了解自然语言处理的基础,如文本预处理、词向量、注意力机制等。一些热门的入门教程包括吴恩达的深度学习课程、CS224N等。
2. 学习Transformer和预训练语言模型
大模型一般基于Transformer编码器-解码器架构，并采用了预训练和微调的范式。因此需要掌握Transformer的原理，以及BERT、GPT等预训练语言模型的工作机制。官方文档、博客和视频教程是很好的学习资源。
3. 熟练使用大模型框架和工具
目前主流的大模型框架包括Hugging Face的Transformers、LangChain等。
学会使用这些框架加载预训练模型、进行微调、生成文本等操作至关重要。同时也要熟悉模型评测、优化部署等工具。
4. 动手实战和参与社区
最好的学习方式是动手实战。可以在GitHub上寻找大模型相关的开源项目，自己运行代码、修改参数、定制模型。也可以参与相关的开源社区,与其他开发者交流心得。
5. 关注大模型的新进展和应用
   大模型是一个快速发展的领域,需要持续跟踪最新的研究成果、模型发布和应用案例,保持对前沿进展的了解。订阅期刊、加入论坛和社交网络等都是很好的方式。

遐想：上帝不掷骰子?

"上帝不掷骰子"这句名言出自著名物理学家阿尔伯特·爱因斯坦。它反映了爱因斯坦对宇宙秩序和规律性的坚定信念。这句话的大致含义是，宇宙运行不是由偶然和随机决定的，而是遵循着某种内在的确定性规律。

曾经有个这样的思想实验，如果有一台不断产生随机字母的机器，那么多久它也许能写出一部伟大的文学作品？如果是《哈姆雷特》，那可能需要 10^149989年。可是，到了大模型时代，大模型的底层原理，还是概率论。但是，它已经能够写出类似的内容了，不得不感叹人类技术进步的速度，或者。。。