一文徹底搞懂大模型 - AI四次大發(fā)展

kbmgmg 2024-09-08 發(fā)布于福建

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AI四次大發(fā)展

在探討AI（人工智能）的發(fā)展歷程時，我們可以將其劃分為Artificial Intelligence、Machine Learning、Deep Learning和Large Language Model四個關鍵階段，每個階段都標志著技術上的重大突破和應用領域的擴展。以下是對這四個階段的詳細解析，以及它們如何共同推動了AI技術的演進，特別是最近的大語言模型（Large Language Model, LLM）的興起。

AI四次大發(fā)展

階段一：Artificial Intelligence

1950-1980：Artificial Intelligence（人工智能）的萌芽期

Artificial Intelligence

關鍵詞：symbolic（符號主義）、基于規(guī)則、專家系統(tǒng)、圖靈測試

symbolic

核心特點：以理論基礎建立為核心，采用符號主義方法，受限于計算與數(shù)據，系統(tǒng)多針對特定簡單問題，泛化能力不足。

理論基礎建立：這一時期，AI的概念由艾倫·圖靈等先驅提出，并圍繞邏輯推理、問題求解等核心議題展開研究。
符號主義：主要基于規(guī)則的系統(tǒng)，通過編寫大量規(guī)則來模擬人類智能行為，如專家系統(tǒng)。
局限與挑戰(zhàn)：受限于計算能力和數(shù)據量的不足，AI系統(tǒng)往往只能解決特定領域內的簡單問題，且難以泛化到更廣泛的應用場景。

Turing Test

代表成果：約翰·麥卡錫提出“人工智能”概念以及DENDRAL專家系統(tǒng)在化學領域的成功應用，這兩者共同奠定了AI發(fā)展的基礎。

約翰·麥卡錫提出“人工智能”一詞。
第一個專家系統(tǒng)DENDRAL在化學領域取得成功。

DENDRAL

階段二：Machine Learning

1980-2010：Machine Learning（機器學習）的興起

Machine Learning

關鍵詞：基于統(tǒng)計、數(shù)據驅動、機器學習算法、特征工程

Machine Learning

神經網絡算法 - 一文搞懂機器學習算法

核心特點：以數(shù)據驅動和統(tǒng)計學習為核心，通過優(yōu)化模型參數(shù)提升預測和分類準確性，并成功拓展至語音識別、圖像識別等多個應用領域。

數(shù)據驅動：隨著數(shù)據量的增加和計算能力的提升，機器學習開始興起，強調從數(shù)據中自動學習并改進算法。
統(tǒng)計學習：基于統(tǒng)計學原理，通過訓練數(shù)據來優(yōu)化模型參數(shù)，提高預測或分類的準確性。
應用拓展：機器學習技術開始應用于語音識別、圖像識別等領域，并取得顯著進展。

Machine Learning

代表技術：支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林等算法的出現(xiàn)，以及神經網絡的復興（盡管面臨規(guī)模和訓練上的挑戰(zhàn)），共同推動了機器學習領域的顯著進步。

支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林等算法的出現(xiàn)。
神經網絡（盡管當時規(guī)模較小且訓練困難）的復興。

Machine Learning

階段三：Deep Learning

2010-2020：Deep Learning（深度學習）的爆發(fā)

Deep Learning

關鍵詞：connectionist（連接主義）、深度神經網絡、PyTorch、Tensorflow

connectionist vs symbolic

核心特點：在大數(shù)據、高性能計算和算法創(chuàng)新的推動下實現(xiàn)了神經網絡的復興，通過端到端學習直接從數(shù)據中提取特征，廣泛應用于圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域，推動了AI技術的飛躍。

神經網絡復興：得益于大數(shù)據、高性能計算（如GPU）和算法創(chuàng)新（如反向傳播算法的優(yōu)化），深度神經網絡（DNN）得以快速發(fā)展。
端到端學習：深度學習模型能夠直接從原始數(shù)據中學習特征表示，無需人工設計特征工程。
廣泛應用：在圖像識別（如ImageNet競賽）、自然語言處理（NLP）、語音識別等領域取得突破性進展，推動了AI技術的廣泛應用。

Deep Learning

代表成果：AlphaGo在圍棋領域的卓越表現(xiàn)彰顯了AI的深度學習能力，而Transformer模型的誕生則極大地推動了自然語言處理（NLP）技術的飛躍發(fā)展。

AlphaGo在圍棋比賽中擊敗人類世界冠軍。
Transformer模型的出現(xiàn)，極大地推動了NLP領域的發(fā)展。

AlphaGo

階段四：Large Language Model

2020-？：Large Language Model（大語言模型）的崛起

Large Language Model

關鍵詞：scaling law（縮放定律）、AIGC、超大規(guī)模參數(shù)、PLM、SFL

Large Language Model

核心特點：超大規(guī)模參數(shù)、零樣本/少樣本學習能力以及廣泛的應用前景，這些特點共同賦予了它們對自然語言的深刻理解和生成能力，推動了AI技術的革新與發(fā)展。

超大規(guī)模：大語言模型（如GPT系列、BERT等）通過訓練包含數(shù)十億甚至數(shù)千億參數(shù)的模型，實現(xiàn)了對自然語言的深刻理解和生成能力。
零樣本/少樣本學習：這些模型能夠在沒有或僅有少量標注數(shù)據的情況下，完成各種NLP任務，展現(xiàn)了強大的泛化能力。
應用前景廣闊：大語言模型正在改變內容創(chuàng)作、智能客服、教育、醫(yī)療等多個行業(yè)的面貌，成為AI技術發(fā)展的新熱點。

Large Language Model

代表成果：GPT系列（GPT-3、ChatGPT、GPT-4）憑借超大規(guī)模與強生成力重塑NLP，LLaMA開源則加速了LLM技術的普及與應用創(chuàng)新。