大模型（Foundation Models）综述

大模型的定义

“大模型”通常是指参数数量庞大、计算资源要求高的机器学习模型。这些模型通常具有大量的参数，通过训练过程来学习数据的特征和模式，以实现各种任务，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。大模型的典型例子包括深度神经网络（如深度学习模型）、大型树模型（如梯度提升树）、大规模线性模型等。

以下是大模型的一些特点：

参数数量庞大：大模型通常包含数百万到数十亿个参数，这些参数用于捕获输入数据的复杂关系和模式。
计算资源要求高：由于参数数量众多，训练大模型通常需要大量的计算资源，包括高性能的GPU、TPU（谷歌（Google）开发的一种专用于机器学习加速的处理器）等硬件设备。
复杂的结构：大模型往往具有复杂的网络结构或模型结构，包括多层神经网络、多个隐藏层、大规模的树结构等。
高度的泛化能力：由于拥有庞大的参数空间，大模型通常具有较强的泛化能力，能够在广泛的任务和数据集上表现良好。
需要大规模的训练数据：为了训练大模型，通常需要大规模的训练数据集，以确保模型能够学习到充分的特征和模式。

大模型在各种领域和任务中都有广泛的应用，但由于其训练和部署成本较高，因此在实际应用中通常需要权衡资源投入和性能需求。

大模型分类

大模型通常可以根据其应用领域、结构和参数规模等不同方面进行分类。以下是一些常见的大模型分类方法：

按应用领域分类：
- 自然语言处理（NLP）模型：专门设计用于处理文本数据的大型模型，如BERT、GPT等。
- 计算机视觉（CV）模型：针对图像和视频数据的大型模型，如ResNet、Inception等。
- 语音识别模型：针对语音数据的大型模型，如DeepSpeech等。
按结构分类：
- 深度神经网络（DNN）：由多个神经网络层组成的大型模型，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
- 转换器（Transformer）模型：采用自注意力机制的大型模型，适用于处理序列数据，如BERT、GPT等。
- 图神经网络（GNN）模型：用于处理图结构数据的大型模型，如GraphSAGE、GCN等。
按参数规模分类：
- 大型模型：具有数十亿到数百亿个参数的模型，通常需要大规模的计算资源进行训练和推理。
- 超大型模型：具有数百亿到数千亿个参数的模型，通常需要更多的计算资源和分布式训练策略。
- 极端大型模型：具有数千亿甚至万亿个参数的模型，是目前领先的研究和工业应用中的顶尖模型。
按训练策略分类：
- 单一模型：由单个模型组成的大型模型，一次训练单个模型。
- 模型集成：通过集成多个不同的模型来构建大型模型，例如深度集成、投票集成等。
按任务分类：
- 通用模型：适用于多种不同的任务和数据集的大型模型，如BERT、GPT等。
- 专用模型：针对特定任务或领域进行定制的大型模型，如医疗影像分析模型、金融风控模型等。

这些分类方法可以帮助理解和区分不同类型的大模型，以及它们在不同领域和任务中的应用情况。

根据场景不同，大部分大模型公司把大模型分为大语言模型、计算机视觉（包含图像和视频）、音频、多模态大模型四大类。

大语言模型

大语言模型，顾名思义，专门用来处理自然语言的模型，有的公司分类标签中，直接把大语言模型等同于NLP（Natural Language Model）。

多模态

多模态很容易理解，就是文、图、视频、音频之间相互转换。下图中仅仅列出一些有代表性的多模态大模型，例如经典双塔模型CLIP（BERT+ViT），ALBEF—将BERT的6层网络拿出来做文本和图像的编码融合。