国内AI大模型综述：ChaGPT取得突破性进展，国内大模型争相发布中国之最oxox( 二 ) _中国之最oxoxtt

2）视觉类大模型：与语言模型类似，视觉类模型需要完成对图片的理解。2023 年 4 月 6 日， MetaAI 在官网发布了基础模型 Segment Anything Model（SAM）并开源，其本质是基于 Transform 模型架构，可以对图像中的一切对象进行分割。交互方面， SAM 可使用点击、框选、文字等各种输入提示，指定要在图像中分割的内容。精准分割为大模型图像理解的基础。图像理解可以在智能驾驶、图像识别、安防（人脸识别）等方面进行利用。
3）多模态融合：多模态为语言、图片、音频等多个模态的感知和认知融合。多模态大模型能够让机器结合环境因素来模拟人与人之间的交互方式，让图像、文本、语音等模态之间的统一表示和相互生成。多模态融合也是各大模型着重努力的方向。当前，已有的大模型可在文本、图像等方面赋能，已有的渗透应用包括搜索引擎（Bing 等）、办公工具（Microsoft 365）、企业服务应用、垂直领域应用（金融、电商等）等等。根据 2023 阿里云峰会,阿里巴巴集团董事会主席兼 CEO 张勇表示“所有行业、所有应用、所有软件、所有服务都值得基于新型人工智能技术、基于 AIGC 各方面技术支撑、大模型支撑重做一遍” 。
大模型三要素：算力、算法、数据
大模型是“大数据大算力强算法”结合的产物。1）算力是 AI 发展的基础设施，芯片至关重要。算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。芯片性能越好，大模型的处理能力越快。比如，黄仁勋在 2023 年 2 月财报会中表示“过去十年，通过提出新处理器、新系统、新互连、新框架和算法，并与数据科学家、AI 研究人员合作开发新模型，已使大语言模型的处理速度提高了 100 万倍。” 2）算法是 AI 解决问题的机制，源于算法理论发展、迭代优化。不同算法可以看做解决问题的不同路径，算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。例如， GPT 是在 Transformer 模型基础上发展的， Transformer 由 GOOGLE 在 2017 年提出。Transformer 相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），在处理长文本时具有更好的并行性和更短的训练时间。
3）数据是算法训练的养料，前期需要给模型喂养大量数据，形成模型理解能力，中后期数据质量决定了模型精度。机器学习中要用标注好的数据进行训练，数据标注对未经处理的初级数据进行加工处理, 转换为机器可识别信息，只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
当前，数据的丰富度和量对大模型的训练至关重要，只有大量数据的训练，大模型才有理解能力涌现的可能。当前训练数据集来源多为公开数据，比如根据 Alan D. Thompson 文章，列举的大模型的数据集包括维基百科、书籍、期刊、Reddit 链接、Common Crawl 和其他数据集等。中后期，高质量数据将提升模型的精度。比如更加事实性的数据将提升模型准确性，更加通顺的中文语言将提升模型理解中文语言能力。另外，高质量反馈数据也可提高模型性能，比如 ChatGPT 采用人类强化学习 RLHF ，通过更专业的问题、指令、人类反馈排序等加强模型理解人类语言逻辑。最后，也可以通过更精准的垂类数据，完成部分更细分领域模型搭建。

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