自 2022 年底，OpenAI 推出 ChatGPT 之后，大语言模型立即成为全球关注的焦点，迅速成为炙手可热的赛道，经过两年的发展，我们可以看到国内也出现了很多大语言模型，大有赶超之势，这篇文章谈谈大语言模型及其发展现状。
什么是语言模型
在说大语言模型之前，我们先来聊聊什么是语言模型（Language Model，简称 LM）。语言模型是一种机器学习模型，旨在预测和生成合理的语言。这些模型的工作原理是估算某个令牌或令牌序列在较长的令牌序列中出现的概率，例如，“今天的天气非常”后面最可能出现的词可能是“好”的概率很大，这种估算序列中下一个内容出现的概率对各种任务都很有用，例如生成文本、翻译语言和回答问题。
了解大语言模型
大语言模型是一种规模较大的、基于深度学习技术的语言模型，它通常由数十亿到数万亿个参数构成，能够理解、生成、推理和处理自然语言。相比传统的语言模型（如 n-gram 模型），大语言模型在模型容量、处理能力和应用范围上有显著的提升。主要体现在如下几个方面：
1、更强的理解能力
由于大语言模型的庞大参数量和多样化的训练数据，它能处理更复杂的语法和语义，理解长距离的上下文关系。例如，在长篇文章或对话中，模型能够理解并产生更加连贯和准确的回应。
2、高效的推理能力
相比传统的基于规则的语言模型，大语言模型可以进行推理、生成和理解。例如，它能够进行多轮对话，回答复杂的问题，生成连贯的文本。
3、多模态能力
大语言模型不仅可以处理文本，还可以与其他形式的数据（如图像、音频等）结合，进行多模态的任务处理。例如，OpenAI 的 GPT-4 支持图像和文本输入，能够生成图像描述并回答与图像相关的问题。
与此同时，大语言模型也面临一些挑战，如：高额的训练成本，大语言模型通常需要巨大的计算资源进行训练，训练成本非常高，此外，模型参数量庞大，也需要大量的存储空间。
大语言模型是如何理解人类语言的
大语言模型语言理解本质上是基于概率计算和模式匹配，它并不会真正“思考”或“理解”问题，而是通过预测最合适的下一个单词来生成回答。
AI 图像识别技术为什么比 LLM 更为成熟
相较于大语言模型，AI 图像识别技术似乎发展得更早、更加成熟，这是什么原因呢？从技术的发展角度来看主要有以下原因：
1、图像数据的相对简单性（相较于语言）
与自然语言相比，图像数据的表示形式在技术上相对简单一些。图像可以通过像素网格进行表示，且图像的基本信息（颜色、形状、边缘等）通常比较容易提取。早期的计算机视觉技术就能够提取这些低层次的特征，进行基本的模式识别任务。随着卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的成功应用，图像识别技术取得了突破性进展。CNN 通过模拟人类视觉系统的工作方式，能够自动从图像中学习和提取特征，从而实现较高精度的分类与识别任务。CNN 的发展较早就为图像识别奠定了基础。
2、图像数据较易获得和标注
图像数据相对更容易获得，并且图像的标注（如物体类别、位置等）通常比文本标注更直观且便于人工操作。例如，给图像标注一个物体类别（如猫、车等）相对简单，且通过图像处理工具能够轻松完成。再加上早期随着图像处理领域的需求增加，GPU（图形处理单元）逐渐成为加速计算机视觉任务的关键硬件。这使得计算机视觉算法得到了更快的训练和推理速度，推动了图像识别技术的突破。
3、语言处理的复杂性
- 语言的多样性和复杂性：与图像相比，语言具有更多的变体、歧义、语法规则和文化背景。例如，一个简单的词语可能在不同的语境中有不同的含义（同义词、反义词、多义词等）。这种复杂性使得早期的自然语言处理（NLP）任务更为棘手，需要更多的语义理解能力。
- 语言模型的长远依赖：语言模型需要处理句子、段落乃至文章之间的长距离依赖关系，理解上下文中词语间的语法与语义关联。处理这些长依赖的挑战较大，尤其在没有强大计算能力的早期，难以有效地实现。
4、互联网与技术的发展
早期的文本数据集相对较小，且缺乏对多样化语境的充分覆盖，这限制了语言模型的训练效果。直到近年来，随着互联网的发展，大规模文本数据集的开放和计算能力的提升才使得 NLP 逐步得到突破。语言模型的训练需要巨大的计算资源，尤其是大量的 GPU 或 TPUs 来进行并行计算，支持大规模模型的训练。近年来，计算资源和云计算技术的飞速发展才为大语言模型的训练提供了可行性。
为什么 LLM 使用 GPU 而不是 CPU 训练
在大规模 AI 计算爆发之前，GPU 主要用于游戏、图形渲染和科学计算。GPU 的全称是 Graphics Processing Unit（图形处理单元），最早是为 图形渲染 而设计的，后来逐步扩展到 并行计算、科学计算、人工智能等领域。那么为什么是使用 GPU 而不是使用 CPU 训练 AI 呢？
• CPU 的核心数量通常较少（一般是 4 到 64 个核心），每个核心通常针对更复杂的计算任务优化，适合于串行计算和处理较小规模的任务。适合 处理 单线程、逻辑控制、复杂判断（如操作系统、数据库管理、应用软件）。
• GPU 是专为 并行计算 设计的，能够在同一时刻处理大量数据。它拥有数千个小型处理核心，能够同时执行多个计算任务。对于大语言模型的训练，尤其是神经网络中的矩阵运算，GPU 可以在同一时间并行处理多个数据单元，大大加速了计算过程。适合大规模数据处理，如深度学习、图像处理、视频渲染。
市面大语言模型产品及其背后公司
LLM 这两年来发展迅速，成为 AI 产业的重要基石。各大科技公司和 AI 研究机构纷纷推出自家的 LLM 及相关应用，广泛用于搜索、智能助手、企业 AI 解决方案等领域，以下是一些主流的大语言模型及其背后公司。
国外大语言模型
1、ChatGPT
由 OpenAI 团队开发，OpenAI 成立于 2015 年，最初是一个非盈利研究机构，由 Elon Musk、Sam Altman 等人共同创立，目标是推动安全和通用人工智能（AGI）。
2、Gemini（原 Bard）
由 Google DeepMind 开发，原名为 Bard。Google 于 2023 年将其 BERT 和 LaMDA 系列的模型整合，发布了新一代的 Gemini 系列。Gemini 强调了在多模态（包括文本和图像输入）上的表现，并且具备强大的对话能力和推理能力，广泛应用于搜索引擎、智能助手等产品中。
3、Claude
相信大家对于 Claude 也并不陌生，在 GPT 出来不久后，Claude 便也问世了， Claude 是 Anthropic 旗下的产品。 Anthropic 是一家由前 OpenAI 高层创立的人工智能公司，专注于开发安全、透明、可解释的 AI 系统。Claude 系列是其最著名的大语言模型，命名灵感来自于哲学家 Claude Shannon。Claude 的设计目标是确保模型在处理各种问题时尽量避免偏见，并具备高水平的可控性和安全性。
4、LLaMA 系列
LLaMA 是由 Meta（原 Facebook）推出的一个开源的大语言模型，旨在为学术研究和开发者提供高效、低成本的语言模型支持。LLaMA 主要关注模型的优化，确保它在提供强大功能的同时，能够在多个应用场景下有效运行。LLaMA 系列注重透明度和开放性，鼓励社区在其基础上进行创新。
国内大语言模型
1、文心一言
百度推出 ERNIE（文心）系列，专注于 中文 NLP、企业 AI 解决方案
2、DeepSeek
DeepSeek 成立于 2023 年 7 月 17 日，由知名量化资管巨头幻方量化创立，作为大厂外唯一一家储备万张 A100 芯片的公司，幻方量化为 DeepSeek 的技术研发提供了强大的硬件支持。
3、通义千问
阿里旗下的的大语言模型产品，主要应用于企业智能化，在代码以及其他方面都有不错的表现。
4、豆包
字节跳动推出的 AI 大模型，结合 今日头条、抖音、飞书等业务生态。豆包的与 AI 通话功能做的很好，可以随意打断，当时有被震惊到。
5、Kimi
Kimi 是 Moonshot AI（月之暗面）旗下的产品，其成立于 2023 年，是一家专注于 通用人工智能（AGI） 研究和大模型开发的中国 AI 公司。
DeepSeek 为什么引起重视
过年那段时间，DeepSeek R1 推出，引起了大家的很多关注与重视，也引发英伟达股票的波动，下面来介绍以下 DeepSeek R1 是什么，为什么引起国内外如此大的关注。
DeepSeek R1 是 DeepSeek 推出的 新一代大语言模型，它通过优化架构和计算效率，在较低的计算资源下提供接近 GPT-4 级别的能力。之所以受到广泛关注，主要因为它可能改变 AI 计算资源的竞争格局，特别是对 NVIDIA 及大模型产业链的影响。传统大模型（GPT-4、Gemini） 高度依赖 NVIDIA H100 GPU，训练和推理成本极高。DeepSeek R1 提供了更高效的计算方式，如果能在 较少 GPU 资源 上运行接近 GPT-4 的能力，将降低行业对 NVIDIA 高端 GPU 的需求。这一趋势可能影响 NVIDIA 的市场份额，因此在 DeepSeek R1 发布后，NVIDIA 股价短暂波动。