小白放心看|简单聊聊Chat-GPT和大模型

今年， Chat-GPT问世之后，国内外诸多知名公司，如百度、阿里和谷歌等纷纷加入到大模型研发优化的行列中来。短时间内，GPT不仅成为科技圈新宠，还频频“破圈”在人们的日常学习办公生活中得到广泛应用。无论是业内人员还是科技小白都惊叹于其对语言的优秀处理能力。

Chat-GPT火爆之后，大模型这个专业术语也不断出现在我们的视野之内。面对新鲜事物，人们总是带着好奇心与求知欲，但是专业名词的高门槛性却把大多数人“拒之门外”。如此火爆的GPT以及大模型到底是个啥，他们之间到底有什么关系？本文接下来将用最通俗易懂的语言一一详细讲解。

大模型到底是个啥 ？

由小及大，我们首先对Chat-GPT来做个大致的了解。

从专业的角度来讲，GPT（Generative Pre-trained Transformer）就是OpenAI公司开发的一种基于Transformer架构的大型语言模型，我们所熟知的Chat-GPT就是基于GPT架构的聊天机器人模型。用咱们的大白话来讲，Chat-GPT就是一个可以对话的机器人，和大家所熟知的小爱同学、天猫精灵等虚拟助手具有一定程度上的相似性。但是其内核更强大，对于人类的意图识别能力以及对于语言的处理能力自然就更上一层楼，而天猫精灵、小爱同学只是关于人工智能的语音助手应用程序。就像蒸汽机车和燃油汽车，虽然看上去都是交通工具但是内核驱动有质的区别。

那么新的问题又出现了，Chat-GPT的内核到底强在哪里呢？

前面我们讲到大语言模型（Large Language Model）作为Chat-GPT的底层架构，它其实是一种基于机器学习和自然语言处理技术的模型，通过对大量的文本数据进行训练，来学习服务人类语言理解和生成的能力。简单来说，大语言模型这个内核在学习大量文本数据的同时还进行着相关的“训练”，进而在一定程度上模拟出人类的语言认知生成过程，在此基础上更好地理解和生成自然文本，同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力。与大模型相对照的是小模型，小模型通常指参数量较少、复杂度较低的深度学习模型。这些模型通常需要较少的计算资源和较短的训练时间，但准确度和性能相对较低。大模型的“大”主要表现在其参数量之上，如果把小模型比作是工具箱的话，那么大模型就是一个资源丰富至极的工具仓库。

至于大模型的厉害之处，打个比方来说——当我们在学习一门新的语言时，需要大量的练习才能掌握。使用之前的模型就像是使用一本简单的语言教材，里面只有基本的语法和词汇，难以处理复杂的语言表达方式。而大语言模型就是更加全面的语言学习书籍，它拥有更多的例句和练习，可以更好地帮助你掌握这门语言。因此，相比之前的模型，它有更多的参数和更深的层数，可以更好地学习语言规律和模式，从而提高语言处理的能力。

虽然很多人把大模型和大语言模型画等号，但其实大模型是更为广泛的一个概念，大语言模型是其在自然语言领域的应用，而Chat-GPT则是具体的产品代表。

挖掘大模型火爆背后

除了Chat-GPT之外，国内文心一言和科大讯飞的“星火”认知大模型等已进入测试阶段，国产大模型如雨后春笋般涌现，那为什么Chat-GPT问世之前大模型并没有为我们广泛认知和应用呢？

首先从外部因素来讲，资金的限制是过去大语言模型发展的一个重要因素之一。训练大规模的神经网络模型需要大量的计算资源和较为先进的硬件设备，这对于一般的研究机构和中小型公司来说存在一定的困难，从而限制了大模型技术的发展。再者，对于大模型的开发没有成功的案例作为蓝本，更没有具体的投入产出比，即使是资金雄厚的公司机构也不敢孤注一掷、贸然前行。Chat-GPT的出现使得大模型实现了从纸上谈兵到实践躬行的突破，在Chat-GPT之前，虽然已经有了大模型的概念，但是由于数据模型和计算资源的限制，人们无法想象到大模型能够实现具体的落地应用。而Chat-GPT的成功表明，大模型技术可以实现从无到有，激发了更多的机构和公司的研发斗志和热情，众多资本纷纷投入到大模型研发的蓝海之中，形成“马太效应”，进一步促进了大模型的研发和优化升级，形成“百家争鸣、百花齐放”的科技发展新态势。

于技术本身来讲，在之前的人工智能发展历程中，虽然也有一些语言模型研究，但是由于计算资源和数据量的限制，往往只能处理一些简单的语言任务，无法模拟人的思维，通常答非所问，甚至被不少人戏称为“人工智障”。算法改进、参数量增长以及预训练和微调技术的升级进化使得GPT通过使用大规模的语言数据集可以实现在自然语言处理领域的指令任务，如基本的文本生成、机器翻译以及问答操作等，其优秀的意图识别与自然语言理解能力，在大模型发展史上都是空前的。而文本又是人们日常工作学习中不可或缺的重要依托，Chat-GPT的低门槛性以及处理问题的高完成度是其成为人工智能明星产品的重要原因。

人工智能新范式：大模型+X

在国际权威咨询机构IDC发布的《2022中国大模型发展白皮书》中到，大模型成为AI发展的新范式。AI时代，所有产品都将迎来用大模型进行全面智能升级。近日，实在智能官宣旗下国产GPT大语言模型TARS（塔斯）正式开启内测，TARS大模型的上线内测，意味着实在智能在推动AI技术与RPA产品深度融合方面，再上新台阶！

大模型+RPA

RPA作为数字经济发展的重要技术支撑，​不少厂商也在积极拥抱先进大模型技术。实在智能抢先一步将GPT大语言模型TARS与RPA相结合，前者提供自然语言理解及逻辑知识的归纳泛化能力；后者基于实在智能自研的“智能屏幕语义理解技术（ISSUT）”，实现和计算机的自动化交互并完成指令动作，加快各领域产品实现“即说即所得”的服务能力，轻松搭建各种超级自动化链路。​

大模型+智能文档​

实在智能作为国内自动化平台头部供应商，不仅在RPA领域有着卓然发展，在AI研发应用尤其是大语言模型应用领域同样有着长期的积累和布局。借助TARS大模型的语言理解和深度学习能力，IDP将升级为Chat-IDP，即为用户提供与文档直接“对话”的能力，使用户可更准确地识别、提取和审阅文档内容，大幅提升自动化办公效率。相当于为每个用户配备了一个类似ChatGPT的智能化助手，实现更高效、更人性化的超自动化流程，为企业数字化转型、个人数字化办公赋能添彩。

功能展示：在Chat-IDP与文档直接对话，就能完成文档审核

将大语言模型技术融入到其他智能产品中，不仅有助于大语言模型技术的深入优化，更能够促进其他产品的迭代升级，从而起到1+1＞2的积极作用。AIGC时代，大模型技术成为AI发展新范式，掌握了大模型技术也就把握住了人工智能领域发展的新机遇。在未来，实在智能将继续拥抱前沿技术，持续优化改进以促进产品迭代更新，为数字经济发展实实在在赋能！