前言
本章内容，我们将简要介绍大模型，其中的内容包含大模型的发展历史、大模型的特点、大模型底层架构Transformer的简单了解以及最后对于人工智能的思考。
人工发展历史
早期探索阶段（1940s-1950s）
人工智能的概念开始形成，早期的计算机科学家和数学家探索机器是否能够模拟人类智能。
重要事件：1956年，达特茅斯会议上首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。随后，人工智能领域取得了一系列令人瞩目的研究成果，如字符识别程序、学习功能的跳棋程序等，掀起了人工智能发展的第一个高潮
符号主义（1950s-1970s）
这一阶段的AI主要依靠符号处理和规则引擎，强调逻辑推理。
关键技术：
知识工程和专家系统（1970s-1980s）
随着计算能力的提升，专家系统开始流行，旨在模拟人类专家的决策过程。
关键事件：人工智能从理论研究走向实际应用，专家系统开始广泛应用于医疗、化学、地质等领域，实现了人工智能从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破，推动了人工智能应用发展的新高潮。
AI寒冬（1980s-1990s）
由于期望过高和技术限制，资金和研究兴趣减少，导致AI研究陷入低谷。
重要事件：随着人工智能应用规模的扩大，专家系统存在的问题逐渐暴露，如应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难等，导致人工智能的发展再次陷入低迷。
机器学习和数据驱动的AI（1990s-2010s）
随着计算能力和数据量的增加，机器学习（尤其是统计学习）开始兴起。
关键技术：
• 支持向量机、决策树、聚类方法等。
• 互联网的普及使得大规模数据集的获取成为可能。
深度学习的崛起（2010s-至今）
深度学习技术的突破使得AI在多个领域取得显著进展。
关键技术：
关键事件: 2012年，AlexNet模型的提出，标志着深度学习在计算机视觉领域的突破。2018年，BERT模型的提出，开启了自然语言处理领域的大模型时代。
大模型/通用人工智能（AGI）的探索（2020s-至今）
随着Transformer架构的横空出世，大模型技术取得迅猛的发展。
关键事件: 2022年11月30日，ChatGPT3.5发布。
关键技术：
• 自然语言处理大模型
• 计算机视觉CV大模型
• 多模态大模型
大模型简介
大模型通常指的是具有大量参数（具有数亿到数千亿参数的深度学习模型）的深度学习模型，这些模型在处理复杂任务时展现出显著的性能提升。
"大"模型层数
大模型的encoder或decoder的层数通常在几十层到几千层不等。
“大”参数数量
大模型通常具有数亿到数千亿个参数。例如：阿里巴巴推出的最新大模型 Qwen2-72B，其参数量为72B，即 72 billion（720亿）个参数。
"大"算力需求
大模型对算力和显存的要求也非常高，一般情况下：
• 推理：所需显存为参数量的2~3倍
• 训练：所需显存为参数量的5倍
例如，对于 LLaMA-2 70B 模型，推理需要 140 GB，训练需要 840 GB。
"大"数据规模
大型语言模型通常使用数十亿到数万亿个 token 进行训练。例如，GPT-3 使用了约 570 亿个 token 的数据集。
与红楼梦的比较: 红楼梦 约 80万字，如果我们将其视为 800,000 tokens，
这意味着，使用 570亿个 token 的大模型相当于约 712,500 本红楼梦。
"大"电力需求
大模型的训练，特别是涉及大量参数的模型，需要巨大的算力支持，这直接导致了大量的电力需求。
例如，训练Open AI的GPT-3模型耗电量约为1.287吉瓦时，这相当于120个美国家庭一年的用电量。
AIGC生成式人工智能应用
大模型一般是通俗的叫法，其学术术语一般叫生成式人工智能（AIGC）,其目前的应用场景有：
人工智能类型
在人工智能的类型中，判别式模型和生成式模型是两种不同的建模思想。 判别式
生成式
判别式模型专注于类别之间的边界，适合分类任务；而生成式模型则关注数据的生成过程，是一种发明创造的过程。
思考
人类自从工业革命至今，历经三次革命：
• 工业革命：它使得人类的生产活动效率大大提高，在时间维度帮助人类实现了效率的飞跃。
• 电力革命：伴随着电力的发展以及电报、电话等通信工具的出现，在空间维度帮助人们实现了效率的飞跃。
• 信息革命：伴随着互联网技术的应用以及普及，催生了电子商务、社交媒体等新经济模式，改变了商业运作方式。这是在时间 和 空间维度同时进行了效率的提升。
那么，此时被誉为第四次工业革命的 人工智能 ，它会怎样改变我们的生产和生活呢
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