‌      AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝聚了大数据内在精华的“隐式知识库”。‌它们通过大规模数据集上的预训练，能够在无需微调或仅需少量数据微调的情况下，支撑各类应用。AI大模型的发展历程经历了预训练模型、大规模预训练模型和超大规模预训练模型三个阶段，参数量实现了从亿级到百万亿级的突破，目前千亿级参数规模的大模型成为主流。‌

技术架构和核心机制

‌ ‌      Transformer架构‌是当前大模型领域的主流算法架构基础。它由编码器和解码器两大部分构成，编码器负责特征提取与编码，解码器则依据编码器的输出进行信息解码与生成。自注意力机制是Transformer架构的核心创新点，允许模型在处理序列数据时动态计算每个位置元素之间的关联程度，从而有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系。

分类和应用场景

 ‌      AI大模型可以根据输入数据类型和应用领域进行分类：

‌ ‌      按输入数据类型‌：语言大模型、视觉大模型、多模态大模型。

 ‌      ‌按应用领域‌：通用大模型、行业大模型、垂直大模型。

 ‌      通用大模型如ChatGPT和华为的盘古，具备强大的泛化能力，可以在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务。行业大模型则针对特定行业进行预训练或微调，提高在该领域的性能和准确度。垂直大模型则专注于特定任务或场景，通常使用任务相关的数据进行预训练或微调。

训练策略和技术发展

 ‌      AI大模型的训练策略主要包括预训练和微调。模型首先利用海量无标注数据进行大规模的预训练，然后通过自监督学习任务进行微调，以适应具体的下游任务。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著成果，大模型的参数数量不断增加，训练数据集也更大，架构更为复杂，需要更高的计算资源。