第1节：什么是大模型
1. 大模型的基本概念？
我们使用的DeepSeek，豆包等AI应用，都是基于大模型的应用，大模型负责理解内容和生成内容，可以将大模型理解为AI应用程序的大脑。
大模型中的“大”，主要体现在两个方面：
- 参数规模大：现代大模型的参数量级可以从数亿、数十亿，甚至到数万亿。参数越多，模型理论上能学习和表达的复杂关系就越多。
- 训练数据规模大：大模型的训练需要海量的文本、图像、代码等数据。
2. 大模型能做什么？
目前大模型的主流应用场景如下所示：
自然语言处理：
- 智能对话与问答：构建能够与人进行自然、流畅对话的聊天机器人和智能助手，如 DeepSeek，豆包，通义千问等。
- 文本生成：自动撰写文章、新闻、邮件、诗歌、代码等。
- 机器翻译：实现高质量的跨语言文本翻译。
- 情感分析：识别文本中所表达的情感倾向（正面、负面、中性）。
- 文本摘要：自动从长篇文章中提取核心内容，生成简明扼要的摘要。
图像处理与生成：
- 图像生成：根据文本描述生成逼真的图像。
- 图像理解与描述：识别图像中的物体、场景，并用自然语言进行描述。
- 图像编辑：根据指令对图像进行修改和优化。
代码生成与辅助：
- 代码自动生成：根据自然语言描述或部分代码片段生成完整的代码。
- 代码补全与建议：在编程过程中提供智能的代码提示和补全。
- 代码解释与调试：帮助开发者理解复杂代码的逻辑，辅助查找和修复bug。
科学研究：
- 新药发现：加速药物分子筛选和设计过程。
- 材料科学：预测新材料的特性。
- 气候模拟：提升气候变化预测的准确性。
内容创作：
- 辅助写作：提供写作灵感、润色文稿、生成初稿。
- 音乐生成：创作不同风格的音乐片段。
- 视频生成与编辑：根据文本或简单指令生成视频内容。
目前大模型的应用边界还在持续拓展，后续必定会扩展到更多领域。
3. 大模型的局限性
大模型虽然功能强大，但是再某些领域，仍然具有局限性，具体如下所示：
- 高昂的训练和部署成本：训练大模型需要巨大的计算资源和能源消耗，部署和推理也对硬件有较高要求，这使得其研发和应用成本非常高昂。
- 数据偏见与公平性问题：如果训练数据中存在偏见，如性别歧视、种族歧视等，模型可能会学习并放大这些偏见。
- “幻觉”与事实错误：大模型有时会生成看似合理但实际上是错误的、虚构的或无意义的内容，这种现象被称为“幻觉”。
- 可解释性差：由于参数量巨大且内部机制复杂，大模型的决策过程往往像一个“黑箱”，难以理解其为何会做出特定的预测或生成特定的内容，这限制了其在一些高风险领域的应用。
- 安全与滥用风险：大模型可能被用于生成虚假信息、恶意软件、进行网络钓鱼等恶意活动，带来了新的安全挑战。
- 更新和维护困难：一旦模型训练完成，对其知识进行更新或纠正错误通常比较困难，可能需要重新训练或进行复杂的微调。
4. 实践环节
再多的理论都不如自己亲手实践，想要理解大模型，最直接的办法就是与AI进行对话。可以从一下几个方面来使用AI协助自己工作和学习：
- 让AI解答专业问题。
- 让AI针对某个知识领域，编写适合自己的学习资料。
- 描述自己对知识的理解，让AI验证自己的表达是否正确。
虽然目前很多时候AI生成的内容不尽人意，但是随着大模型能力的提升，相信AI可以解决的问题会越来越多，质量也会越来越高。
本节我们对AI大模型有了初步的了解，下一节我们继续探究大模型的工作原理。