这是“西欧欧”的第162篇原创文章
2022年11月30日，OpenAI发布由GPT-3.5系列大语言模型微调而成的全新对话式AI模型ChatGPT，它不仅能进行自然的多轮对话、高效的精准问答，还能生成编程代码、电子邮件、论文、小说等各类文本。截止到2023年底，ChatGPT已斩获1.8亿用户，这距离其上线也不过才短短13个月。
在ChatGPT所引发的示范效应下，大模型相关产品在全球范围内掀起一场前所未有的热潮，据不完全统计，2023年中国企业累计发布超过200个大模型，“百模大战”正在以迅雷不及掩耳之势迅速展开，很显然，大模型已经成为全球公认的“下一个科技风口”。
大模型究竟是啥？
先来简单了解下人工智能概念下的“模型”。
众所周知，“模型”是机器学习的核心组成部分，模型通常是一个函数或者一组函数，可以是线性函数、非线性函数、决策树、神经网络等各种形式。模型的本质就是对这个函数映射的描述和抽象，通过对模型进行训练和优化，可以得到更加准确和有效的函数映射。
建立模型的目的是希望从数据中找出一些规律和模式，并用这些规律和模式预测未来的结果。模型的复杂度可以理解为模型所包含的参数数量和复杂度，从理论上讲，参数数量越大、复杂度越高，模型所预测的结果就会越接近实际结果。
那么，所谓“大模型”，其中的“大”指的就是模型所包含的参数规模巨大，通常在10亿级以上，OpenAI的GPT-3的参数规模为1750亿，而GPT-4的参数规模据称应在万亿以上。
大模型通常包含“预训练”和“模型”两层含义（如GPT的全称就是Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练模型）。
所谓“预训练”就是“预先训练”，以大语言模型为例，对其进行预训练时，就是向其灌输海量的语料，包括维基百科、网页文本、书籍、新闻文章等文本数据，同时还可以根据应用场景和需求，调用其他外部数据资源，包括知识库、情感词典、关键词提取、实体识别等。
而在预训练的过程中，也并不是依赖于手工编写的语法规则或句法规则，而是通过学习到的语言模式和统计规律进行预训练，生成更加符合特定需求和目标的文本输出。通过预训练不断调整和优化大模型的相关参数，二者相结合即产生了新的人工智能模式，即模型在大规模数据集上完成预训练后，仅需少量数据的微调甚至无需微调，就能直接支撑各类应用，而ChatGPT的成功也证明了通过一个具有高水平结构复杂性和大量参数的大模型可以实现深度学习，并满足大部分用户的需求。
大模型具体有啥用？
大模型之所以能够成为AI领域最受关注的“风口”，不仅在于其已在多个行业和领域有了广泛应用，同时还在提高工作效率、提升数据精度、打破技术瓶颈、创造新的商业机会以及推动行业变革等方面表现出了巨大潜力。
先来看下大模型应用的基础领域。
自然语言处理：大模型在该领域的应用主要有机器翻译、语言理解、聊天机器人等，通过生成器生成文章、答案、对话，大模型能够创作出高质量、流畅的文本。
计算机视觉：大模型在该领域的应用主要有图像分类、目标检测、图像生成等，通过在大规模图像数据集上进行训练，大模型可以提取更深入和高级的特征，从而提高图像识别和理解的准确性。
语音识别：大模型可以帮助改善语音转文字的准确性和自然度，可以更准确地判断音频的发音、语速、节奏和音调，提高语音识别和合成系统的精度和流畅度。
推荐系统：大模型可以根据用户的历史行为和兴趣，提供更为个性化的推荐结果，帮助用户发现感兴趣的内容，进而为其推荐匹配度更高的产品和服务。
强化学习：该领域在大模型的加持下，甚至能够取得超越人类水平的成果，如基于大模型和深度强化学习技术开发的AlphaGo和AlphaZero。
再来看看大模型在特定行业中的应用。
金融风险管理：通过处理大量的市场数据和交易记录，大模型可以分析市场趋势和风险，为金融决策提供有力支持。
医疗诊断：通过处理大量的患者数据和医学图像，大模型可以辅助医生进行准确的诊断和治疗，提高诊断的准确性和效率。
交通与城市规划：通过模拟和预测城市交通的运行情况，大模型可以帮助优化交通网络、提高交通流量和安全性，并为交通规划提供决策支持。
自动驾驶与机器人技术：大模型可以帮助汽车和机器人更好地理解环境和做出智能决策，提高自动驾驶和机器人技术的安全性和可靠性。
大模型应该咋用？
在对大模型有了大致了解之后，我们再来简单看下大模型在行业场景中落地时的通用关键步骤（不同行业可能会有所差异）。
需求分析：明确业务场景和需求，确定大模型的应用目标和解决的问题。这一步骤需要AI团队与业务团队紧密合作，深入理解业务需求，确保大模型的应用能够真正解决实际问题。
数据采集和处理：在采集了海量的行业数据之后，还要对其进行清洗、预处理和标注，以便输入到大模型中进行训练。数据的质量和数量对大模型的训练效果至关重要，因此该步骤需仔细规划和执行。
模型选择和训练：根据业务需求和数据特点，选择适合的大模型进行训练。可以选择通用大模型作为基础，然后结合行业数据进行微调，或者从头开始训练某个针对特定行业或任务的大模型。在训练过程中，需要调整模型的参数和结构，以便取得最佳性能。
模型评估和优化：在模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化。可以使用交叉验证、A/B测试等方法来评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行优化，包括调整模型结构、优化训练算法、增加数据量等方面。
模型部署和应用：模型评估和优化完成后，需将模型部署到实际应用场景中。这需要将模型集成到业务的流程中，以便实现自动化和智能化的决策。在部署过程中，需要考虑模型的实时性能、稳定性和可扩展性等因素，同时还需要建立监控和反馈机制，以便及时发现和解决问题。
持续迭代和改进：大模型的应用是一个持续迭代和改进的过程，在实际应用中，可能会发现新的问题和需求，需要对模型进行进一步的优化和改进。此外，随着数据的不断积累和技术的不断发展，也需要对模型进行更新和升级，以保持其竞争力和适应性。
结语
经过过去数年的持续发展，大模型已度过了由技术驱动的“第一阶段”，正在向由客户需求驱动的“第二阶段”迈进，而随着关注度的上升和资本的继续涌入，各行各业都开始着手探索打开大模型的正确姿势，这也催生出一大批“大模型行业应用”，也就是前文所提到的“百模大战”。
大模型作为新一代人工智能的核心技术，势必将会为各行业带来巨大的变革和机遇，而随着计算资源的不断增加和算法的不断优化，大模型将在更多领域发挥更大的作用，并加速推进产业数字化和数智化的进程。
以上是对大模型相对开放的探讨，下篇文章我们将集中聊聊大模型在银行领域的具体应用，欢迎持续关注。
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作者简介
数字化营销与运营领域17年老兵、混迹于金融与互联网圈的斜杠中年、《数字银行》专栏作者、“数智化运营”布道者，操盘过数款千万级用户体量的互联网产品，专注银行数字化运营咨询、运营体系构建与策略规划落地。拙文皆为日常工作中所沉淀的方法/心得/案例/见解，望助同道中人少走弯路早有收获，善莫大焉！
