來源:北大青鳥總部 2025年04月23日 23:21
如果說近幾年人工智能是科技界的關(guān)鍵詞,那么“大模型”絕對是其中最炙手可熱的熱詞之一。而在“百模大戰(zhàn)”“模型開源潮”背后,真正扛起整個智能化未來底座的,其實(shí)是一類被稱為“AI基礎(chǔ)大模型”的核心技術(shù)資產(chǎn)。
相比那些針對具體任務(wù)進(jìn)行微調(diào)的小模型,AI基礎(chǔ)大模型扮演的角色更像是“通用型大腦”——它們不僅訓(xùn)練成本極高,而且一旦完成訓(xùn)練,就可以遷移到眾多不同領(lǐng)域中繼續(xù)“發(fā)光發(fā)熱”。
一、AI基礎(chǔ)大模型,是什么東西?
用最通俗的話來講,AI基礎(chǔ)大模型是一種**“先學(xué)后用”的通用人工智能模型**,一般通過對超大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,從而擁有處理多種語言、圖像、語義、甚至多模態(tài)任務(wù)的能力。
它不為某個具體任務(wù)而生,但可以通過微調(diào)、指令學(xué)習(xí)或上下文提示,快速遷移到對話系統(tǒng)、搜索引擎、寫作助手、代碼生成等場景中。
一句話總結(jié):AI基礎(chǔ)大模型是那個“什么都懂一點(diǎn)”的聰明大腦,之后你可以讓它“精通一件事”。
二、為什么說它是“基礎(chǔ)”?
“基礎(chǔ)”并不是泛指的形容詞,而是真正的技術(shù)底座和生態(tài)支點(diǎn)。從多個角度看,它都具備基礎(chǔ)性:
技術(shù)基礎(chǔ):很多產(chǎn)業(yè)模型、領(lǐng)域模型,都是在基礎(chǔ)大模型之上再訓(xùn)練而來;
算力基礎(chǔ):訓(xùn)練一個基礎(chǔ)大模型往往需要千萬級GPU小時,甚至要專屬芯片支持;
數(shù)據(jù)基礎(chǔ):它所見的文本、圖片、語音等數(shù)據(jù)量是普通模型的幾十倍甚至上百倍;
應(yīng)用基礎(chǔ):從搜索推薦、文生圖、語音助手到工業(yè)制造,許多AI系統(tǒng)的“內(nèi)核”其實(shí)都是在調(diào)用基礎(chǔ)大模型的能力;
生態(tài)基礎(chǔ):一旦某個基礎(chǔ)模型成熟穩(wěn)定,會迅速形成插件、API、SaaS等生態(tài)分支。
因此,不夸張地說:誰掌握了基礎(chǔ)大模型,誰就掌握了AI未來的“水電煤”。
三、訓(xùn)練一個AI基礎(chǔ)大模型,需要啥?
訓(xùn)練AI基礎(chǔ)大模型說難也難,說簡單也簡單,說白了就是三個字:“錢、算、料”。
1. 錢:沒有鈔能力,別想搞大模型
以GPT-3為例,訓(xùn)練成本約為1200萬美元。而到了GPT-4和Claude、Gemini階段,這個數(shù)字只會更高。這還不算數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、人力運(yùn)營、推理部署的成本。
2. 算:超強(qiáng)算力是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)
目前主流的AI基礎(chǔ)模型通常在英偉達(dá)A100/H100、TPU、Ascend等高端GPU/芯片上訓(xùn)練,集群規(guī)模往往數(shù)千張卡起步。而且要配合大帶寬、高速存儲、分布式系統(tǒng)。
3. 料:數(shù)據(jù)決定模型的“眼界”
訓(xùn)練語料覆蓋面越廣、數(shù)據(jù)越干凈、標(biāo)簽越精細(xì),模型就越聰明。主流基礎(chǔ)大模型通常會吃進(jìn)數(shù)百TB甚至PB級別的數(shù)據(jù),包括網(wǎng)頁內(nèi)容、代碼倉庫、學(xué)術(shù)論文、書籍文本等等。
四、目前有哪些知名的AI基礎(chǔ)大模型?
來看看目前國內(nèi)外幾個代表性的“基礎(chǔ)選手”:
OpenAI GPT-4系列:幾乎是目前通用AI的代名詞,支持多輪對話、代碼生成、文生圖、復(fù)雜推理等。
Google Gemini:Google在多模態(tài)上的集大成者,語義理解能力極強(qiáng)。
Meta LLaMA系列:強(qiáng)大且開源,為眾多實(shí)驗(yàn)性模型提供了可復(fù)用的架構(gòu)基礎(chǔ)。
Anthropic Claude:強(qiáng)調(diào)安全性與對齊性的AI助手,擅長長上下文處理。
百度文心一言、阿里通義千問、訊飛星火:中國主流的基礎(chǔ)大模型選手,逐漸形成了中文生態(tài)的護(hù)城河。
清華ChatGLM、智源悟道、商湯書生浦語:代表國內(nèi)學(xué)術(shù)界力量,也在對外開放共享中發(fā)揮基礎(chǔ)作用。
五、AI基礎(chǔ)大模型的發(fā)展趨勢
接下來幾年,基礎(chǔ)大模型還會不斷進(jìn)化,并呈現(xiàn)出幾個趨勢:
多模態(tài)融合:不僅看懂文字,還要聽懂語音、讀懂圖片、理解視頻;
長文本推理:支持幾十萬甚至百萬字的連續(xù)語義處理;
低成本部署:更輕量、更可控,能跑在本地PC或邊緣設(shè)備上;
自我學(xué)習(xí)與微調(diào):不斷從人類反饋和環(huán)境中進(jìn)化,無需頻繁更新參數(shù);
AI原生交互界面:基礎(chǔ)大模型會變成下一代“操作系統(tǒng)”,你只需對話,就能讓程序運(yùn)行。
總結(jié)
如果說搜索引擎是Web時代的入口,那么AI基礎(chǔ)大模型就是智能時代的底座。它不僅代表了一個技術(shù)方向,更是一種范式遷移:從單點(diǎn)突破到通用智能,從規(guī)則程序到感知理解。
所以,無論你是技術(shù)開發(fā)者、產(chǎn)品經(jīng)理,還是創(chuàng)業(yè)者、投資人——搞清楚AI基礎(chǔ)大模型是什么、有哪些、怎么用,是你參與未來競爭的第一步。