近日，OpenAI的GPT-4在万众瞩目中闪亮登场。这个号称“史上最强”的AI系统，不仅可以看懂图片和“玩梗”，还能以几乎满分的成绩，横扫包括GRE在内的各大考试。

GPT-4是Generative Pre-trained Transformer 4的缩写，即生成型预训练变换模型4。而无论是GPT-4还是此前“师出同门”的ChatGPT，均意味着AI大模型的强势入场将深度影响人工智能领域，并进一步作用于数字经济的发展。

那么，什么是AI大模型？其具备哪些特点？以下，enjoy：

01什么是AI大模型？

根据国际数据公司（IDC）定义，AI大模型是基于海量多源数据、强大计算资源打造的预训练模型，通过将其进行微调，便可以在特定应用中实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。

名词解释

预训练模型是一种在大规模、公开、未标注数据上进行训练过的深度学习模型。通俗来讲，其相当于一本包含了大量基础知识与信息的百科全书，可以让我们通过查找百科全书来快速理解、掌握、应用相关知识。

与传统模型相比，AI大模型具有如下特点：

● 参数量庞大：2017年，Transformer架构的提出让深度学习模型参数达到了上亿的规模，也奠定了当前大模型领域主流的算法架构基础。目前，大模型通常包含数亿或数千亿个参数，使其拥有超出以往模型的计算能力和预测准确性。例如，从GPT-1到GPT-3，参数量从1.17亿增至1750亿，GPT3.5则拥有2000亿参数量。

● 算力需求大：为了训练这些大模型，开发者需要使用超级计算机或分布式计算集群等大量计算资源。据公开报道，训练一次GPT-3模型所需花费的算力成本超过460万美元。

● 采用“预训练+微调”模式：大模型通过海量数据自监督学习来进行预训练，接受“通识教育”从而掌握一般性的知识；再根据具体应用场景和目标任务，用少量数据进行相应微调实现“高等教育”，从而高水平完成任务。

02为什么需要AI大模型？

一方面，随着移动互联网、人工智能、物联网等技术的快速发展，全球数据规模高速增长。伴随而来的是，数据模态格式日趋多元，覆盖文本、图片、音频、视频、传感器数据等；同时，海量数据也导致更大的数据噪声问题和数据偏见风险。

对此，传统的小模型无法提供足够的复杂度来学习数据中的规律，而AI大模型则具备更高的数据处理能力，能够在大量数据中寻找客观事物的相互联系，且可以排除噪声、异常值和缺失数据的影响，形成更好的预测和决策能力。

另一方面，随着各行各业智能化转型的加快，AI应用场景逐渐复杂。例如在工业场景下，存在自动化设计、工艺规划、产品缺陷检测与质量控制、供应链管理等诸多细分场景，且不同产线生产的零部件千差万别。面对上述情况，传统的AI模型需要完成从研发到投入应用的整套流程，包括确定需求、数据收集、模型算法设计、训练调优、应用部署和运营维护等。这种定制化的“手工作坊”模式存在效率低下、AI研发人才要求高等痛点。

相比之下，AI大模型如同能够进行高效批量生产的流水线工厂，其通过从海量的、多类型的场景数据中学习，并总结不同场景、不同业务下的通用能力，可以学习得出某种特征和规则，成为具有泛化能力的模型底座。

面对新的业务场景时，只需对大模型进行小规模有标注数据的二次训练，微调后即可应用于多种任务和领域，部分场景甚至不需要微调。例如，GPT-4模型可以用于多种自然语言处理任务，如问答系统、翻译、文本摘要等，而无需进行额外的训练。Google开发的自然语言处理模型BERT不仅能够广泛应用于自然语言处理领域，也可以用于计算机视觉任务中的图像分类问题。

03AI大模型如何助力智能化升级？

AI大模型是人工智能迈向通用智能的里程碑技术，具备通用性的AI大模型可以高效灵活适应多样化、碎片化的应用需求，为各行各业智能化升级提供强劲的生产力工具。目前，在智能制造、医疗保健、企业服务等领域，国内企业正积极展开AI大模型的探索与实践。

在智能制造领域，AI大模型可以助力优化生产流程、提质增效并降低制造成本。例如，根据设备运行数据预测设备故障和停机时间，提前进行预防性维护，减少生产线停机时间和产品损失；对质检数据进行分析，找出问题并提出改进意见，从而提高产品质量，减少次品率。

实践案例：联想集团借鉴大模型背后的基础性算法，将小样本学习应用到基于计算机视觉的产品缺陷检测当中，提升了质检系统对新产品和新产线的快速迁移能力。

在医疗保健领域，AI大模型在疾病预测、影像诊断、药物发现和个性化治疗方案的制定等方面发挥着重要作用。例如，AI大模型通过分析医学图像和数据，能够辅助医生诊断乳腺癌、分类白血病细胞、预测心脏病的风险等；通过分析海量的蛋白质数据，准确预测蛋白质三维结构，助力药物研发。

实践案例：君联资本、联想之星共同投资企业、国内光量子芯片及光量子计算企业图灵量子于近日发布了蛋白质设计生成模型，其相当于蛋白质设计领域的ChatGPT，支持用户输入特定的蛋白功能或特征，从而在短时间内生成大量满足描述的蛋白质结构与序列，解决了传统蛋白质设计方法成本高、效率低的痛点，可应用于抗体诊断、疫苗设计、新材料研发等领域。

在企业服务领域，AI大模型的应用覆盖自动化客服、智能风控、数据分析与挖掘等众多场景。例如，通过分析企业历史数据和行业趋势，AI大模型可以智能预测和识别损失风险，帮助企业降低损失和提高风险管理能力。

实践案例：近日，联想集团旗下联想创投被投企业第四范式发布了一款企业级生成式AI产品——式说（4Paradigm SageRA）。该产品将GPT这类大型生成式语言模型与垂直领域知识进行融合，并进一步满足企业对数据安全、内容可信、算力成本可控的需求，来提升企业内信息获取、整理和分析的效率，从而提高员工工作效率与任务成功率。例如，以往员工需要阅读上百篇企业内部文档才能解决的专业问题，式说可以实时总结相关文档中的对应关键内容，直接给出总结性的反馈。

随着高性能算力、智能算力、大数据等技术的快速发展，AI大模型的生态将逐步发展完善，带动新的产业和服务应用范式，成为产业智能化发展的坚实基座，助力数字经济高质量发展。