大模型和传统ai的区别

在人工智能（AI）领域，大模型一直是一个热议的话题。从之前的谷歌 DeepMind、百度 Big. AI等，再到今天的百度GPT-3,人工智能技术经历了从“有”到“大”的转变。那么，大模型与传统 ai的区别在哪里？这对未来人工智能发展会产生什么影响？

深度学习发展：从“有”到“大”

当前，深度学习取得了重大突破。深度学习从上世纪80年代开始发展，目前已成为一种强大的机器学习工具。在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了重大突破。在过去的十几年中，深度学习已经成为一种新的通用工具。

然而，深度学习技术存在一定局限性，它对数据量要求很高，并且在训练过程中需要大量的计算资源和数据。目前，大模型主要由大型数据集、高性能计算资源和专用硬件组成。

从这个角度来看，我们可以将大模型视为一个通用的人工智能平台。大模型提供了强大的计算能力和数据处理能力，从而在一定程度上解决了深度学习在应用方面存在的一些局限性。

大模型，从“能”到“好”

目前， AI技术主要有三大类，分别是：基于数据的机器学习、基于知识的推理和基于统计的预测。其中，基于数据的机器学习和基于知识的推理属于传统 AI技术；而基于统计的预测属于深度学习技术。在众多传统 AI技术中，{BANNED}最佳为大家所熟知的就是深度学习。近年来，随着深度学习和大数据技术的发展，特别是深度学习框架 BERT和GPT-3等模型的出现， AI模型取得了长足进步。其中，大模型由于其强大的计算能力、强大的训练效果以及非常好的可解释性成为人工智能领域研究和应用推广的新热点。

大模型与小模型的不同

大模型在理论上可以无限扩展，这使得它可以覆盖更多的场景，实现更广泛的应用。与之相对应的是小模型，它往往只能支持一种或者几种特定的场景，应用范围有限。

此外，大模型的计算能力也是它的优势之一，它可以更好地处理海量数据。例如在智能客服场景下，大模型能够对海量数据进行预处理，根据问题的类型和场景进行智能匹配，而小模型则无法做到。

因此我们可以看到，大模型会随着时间的推移变得越来越大。而且它的发展速度会越来越快。从未来人工智能技术发展来看，我们认为未来会有越来越多的大模型出现在我们身边。

大模型对 AI发展的影响

当前，人工智能技术正处在从大模型向小模型发展的阶段，基于大数据的传统 AI应用仍占据主流。但随着大模型的出现，基于传统 AI技术的应用也将逐步向大数据、小模型、自适应等方向发展。

一方面，大模型和传统 AI将形成相互促进、融合发展的关系，从而推动整个人工智能产业的发展。 另一方面，大模型的出现也为企业应用提供了新的思路。例如，在 NLP领域，百度在今年推出了全球对话式人工智能系统——“文心一言”；在自动驾驶领域，百度发布了全球融合了视觉、语音和自然语言处理等多模态技术的自动驾驶平台“Apollo2.5”。

在数字化浪潮的推动下，AI技术已成为企业创新发展的重要驱动力。传统的AI应用往往受限于数据处理能力、模型复杂度和可解释性等方面，难以满足企业对有效、准确、可解释的智能应用的需求。然而，随着大模型技术的崛起，AI的应用领域得以大幅拓宽，生成式AI更是为企业带来了发展机遇。

LLM的结合，正是这一发展趋势下的典范之作。它们如天生一对，互补优势，共同推动企业快速构建下一代知识图谱，实现更有效智能的大模型落地应用。这种结合不仅降低了企业的技术门槛和成本，更使得巨量数据的价值得以充分释放，为企业带来实实在在的商业价值。