大佬们纷纷涌入，大模型到底怎么建？

创新工场的董事长兼首席执行官李开复宣布自己将亲自筹备新公司，名为“Project AI 2.0”，专注于人工智能大模型领域。该公司的目标是打造全球化的AI 2.0全新平台和AI-first生产力应用，李开复希望能够号召世界级人才加入。他认为，AI已经迈入2.0的拐点，AI 2.0将会带来平台式的变革，改写用户的入口和界面，催生新一代AI 2.0应用的研发和商业化。已有多位具有全球大厂带领大型团队的技术管理人才确认加入意向。

就行业层面而言，李开复也是“姗姗来迟”的入局者。此前，前美团联合创始人王慧文公布了AI创业公司“光年之外”的“英雄帖”，王兴表示支持并入股，原搜狗CEO王小川也发微博表示需要中国自己的OpenAI。人工智能行业领军人物的加入必将给国内行业带来更多资金、资源以及热度，但国内企业如何跨越算力障碍与落地应用困难，仍是需要持续投入与摸索的领域。

大型语言模型（LLMs）已经成为了互联网的风暴。2022年，OpenAI的ChatGPT推出仅五天后就达到了100万用户，这要归功于它拥有1750亿参数的GPT-3语言模型所具备的广泛功能。然而，开发一个大型语言模型需要相当的计算机科学知识、时间和资源。

大型语言模型是一种机器学习模型，它在大规模文本数据集上进行训练，以生成各种自然语言处理（NLP）任务的输出，例如文本生成、问题回答和机器翻译。大型语言模型通常基于深度学习神经网络，例如Transformer架构，并在海量文本数据上进行训练，通常涉及数十亿个单词。较大的模型，例如Google的BERT模型，是使用来自各种数据源的大型数据集进行训练，从而使它们能够生成许多任务的输出。

大型语言模型的架构，例如OpenAI的GPT-3和GPT-4，基于一种称为Transformer架构的深度学习类型。它由几个主要组件组成，例如输入序列，该序列首先被转换为称为嵌入的密集向量表示，该嵌入捕捉输入中单词之间的关系。Transformer块架构的核心组件是多头自注意机制，它允许模型关注输入序列的不同部分以捕捉其关系和依赖性。自注意机制之后，输出被馈送到一个前馈神经网络中，该神经网络执行非线性变换以生成新的表示。为了稳定训练过程，每层的输出被规范化，并添加了残差连接，以允许输入直接传递到输出，从而使模型学习哪些输入部分最重要。这些组件重复多次以形成深度神经网络，该网络可以处理长文本序列，并为各种语言任务生成高质量的输出，例如文本生成、问题回答和翻译。

开发人员继续通过实现新技术来改善大型语言模型的性能，例如知识蒸馏和微调。训练大型语言模型有四个步骤：收集训练数据集、清理和准备数据、配置Transformer神经网络和使用监督学习来训练模型。由于模型和数据的大小都很大，因此需要巨大的计算能力来训练模型。为了减少训练时间，使用一种称为模型并行的技术。通过将模型分成较小的部分，每个部分可以并行训练，从而比在单个GPU或处理器上训练整个模型更快地进行训练过程。常见的模型并行包括数据并行和管道并行。

从头开始训练大型语言模型需要重要的投资。更经济的选择是微调现有的语言模型，以使其适合您的特定用例。训练后，模型在测试数据集上进行评估以测量其性能。根据评估结果，模型可能需要通过调整其超参数、改变架构或训练其他数据来改进其性能进行微调。

LLM的训练包括两个部分：预训练和特定任务训练。预训练是训练的一部分，使模型学习语言内部的通用规则和依赖关系，这需要大量的数据、计算能力和时间来完成。这里讨论的大型语言模型需要具有多个AI芯片的超级计算机系统。一旦加上维护和电力成本，大型语言模型的预训练是一笔数百万级别的投资。

但是好消息是摩尔定律可能来帮忙： 预计AI培训成本每年下降60％。 2020年培训GPT-3的成本约为500万美元。到2030年，训练一个达到相同性能水平的模型可能仅需要约500美元。

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