大型模型，无论是语言模型还是视觉模型，都旨在使用深度学习技术处理大量数据。这些模型在庞大的数据集上训练，可以学习识别模式并以令人难以置信的准确性进行预测。大型语言模型，如OpenAI的GPT-3和谷歌的BERT，能够生成自然语言文本，回答问题，甚至在语言之间进行翻译。大型视觉模型，如OpenAI的CLIP和谷歌的Vision Transformer，可以非常精确地识别图像和视频中的物体和场景。通过结合这些语言和视觉模型，研究人员希望创建更先进的人工智能系统，以更像人类的方式理解世界。然而，这些模型也引发了对数据偏差、计算资源和滥用可能性的担忧，研究人员正在积极努力解决这些问题。总体而言，大型模型处于人工智能领域的最前沿，为开发更先进、更智能的机器带来了巨大的希望。

数字时代

21世纪的特点是生成和收集的数据量、速度和种类显著增加。随着数字技术和互联网的兴起，数据开始以前所未有的规模和速度生成，来自广泛的来源，包括社交媒体、传感器和交易系统。让我们提醒您其中的一些：

• 互联网的发展：互联网在 1990 年代的规模和普及迅速增长，产生了大量可以分析以获得见解的数据。
• 数字设备的激增：智能手机、平板电脑和其他连接设备的广泛使用产生了来自传感器、位置跟踪和用户交互的大量数据。
• 社交媒体的发展：Facebook和Twitter等社交媒体平台通过用户生成的内容（如帖子，评论和喜欢）创建了大量数据。
• 电子商务的兴起：在线购物和电子商务平台生成大量有关消费者行为、偏好和交易的数据

这些趋势和其他趋势导致生成和收集的数据量显着增加，并产生了对新技术和方法来管理和分析这些数据的需求。这导致了大数据技术的发展，如Hadoop，Spark和NoSQL数据库，以及数据处理和分析的新技术，包括机器学习和深度学习。实际上，大数据的兴起是深度学习技术发展的关键驱动力，因为传统的机器学习方法通常无法有效地分析和提取来自大型复杂数据集的见解。

深度学习算法使用多层人工神经网络，能够通过从大量数据中学习并识别数据中的复杂模式和关系来克服这些限制。这使得能够开发能够处理各种数据类型（包括文本、图像和音频）的强大模型成为可能。随着这些模型变得越来越复杂，能够处理更大更复杂的数据集，它们催生了人工智能和机器学习的新时代，在自然语言处理、计算机视觉和机器人等领域都有应用。总体而言，深度学习的发展是人工智能领域的重大突破，它为广泛的行业和应用的数据分析、自动化和决策开辟了新的可能性。

大、深、大的协同作用

大型语言和视觉模型（如 GPT3/GTP4 和 CLIP）很特别，因为它们能够处理和理解大量复杂数据，包括文本、图像和其他形式的信息。这些模型使用深度学习技术来分析和学习大量数据，使它们能够识别模式、进行预测并生成高质量的输出。大型语言模型的主要优势之一是它们能够生成与人类书写非常相似的自然语言文本。这些模型可以就广泛的主题生成连贯且令人信服的书面段落，使其可用于语言翻译、内容创建和聊天机器人等应用程序。同样，大型视觉模型能够以极高的准确性识别和分类图像。他们可以识别图像中描绘的物体、场景甚至情感，并可以生成他们所看到的详细描述。这些模型的独特功能在自然语言处理、计算机视觉和人工智能等领域有许多实际应用，它们有可能彻底改变我们与技术和处理信息的交互方式。

大型语言和大型视觉模型的组合可以提供多种协同效应，这些协同作用可用于各种应用程序。这些协同效应包括：

• 改进的多模态理解：大型语言模型在处理文本数据方面非常出色，而大型视觉模型在处理图像和视频数据方面非常出色。当这些模型组合在一起时，它们可以更全面地了解呈现数据的上下文。这可以带来更准确的预测和更好的决策。
• 改进的推荐系统：通过结合大语言和视觉模型，可以创建更准确和个性化的推荐系统。例如，在电子商务中，模型可以使用图像识别根据客户以前的购买或产品视图来了解客户的偏好，然后使用语言处理来推荐与客户的偏好最相关的产品。
• 增强的聊天机器人和虚拟助手：结合大型语言和视觉模型可以提高聊天机器人和虚拟助手的准确性和自然性。例如，虚拟助手可以使用图像识别来理解用户请求的上下文，然后使用语言处理来提供更准确和更相关的响应。
• 改进的搜索功能：通过组合大型语言和视觉模型，可以创建更准确、更全面的搜索功能。例如，搜索引擎可以使用图像识别来理解图像的内容，然后使用语言处理根据图像的内容提供更相关的搜索结果。
• 增强的内容创建：结合大型语言和视觉模型还可以增强内容创建，例如在视频编辑或广告中。例如，视频编辑工具可以使用图像识别来识别视频中的对象，然后使用语言处理根据视频内容生成字幕或其他文本叠加。
• 更高效的训练：大型语言和视觉模型可以单独训练，然后组合，这比从头开始训练单个大型模型更有效。这是因为从头开始训练大型模型可能是计算密集型和耗时的，而训练较小的模型然后组合它们可以更快、更高效。

总体而言，大型语言和视觉模型的结合可以带来更准确、高效和全面的数据处理和分析，并且可以用于从自然语言处理到计算机视觉和机器人的广泛应用。

GAI 还是不 GAI

很难预测大型模型的发展最终是否会导致通用人工智能（GAI）的创建，因为GAI是一个高度复杂和理论的概念，仍然是人工智能领域许多争论和猜测的主题。虽然大型模型在自然语言处理、图像识别和机器人等领域取得了重大进展，但它们仍然受到训练数据和编程的限制，还不能进行真正的泛化或自主学习。此外，GAI的创建需要在人工智能研究的几个领域取得突破，包括无监督学习、推理和决策。虽然大型模型是朝着正确方向迈出的一步，但它们仍远未达到GAI所需的智能和适应性水平。简而言之，虽然大型模型的开发是迈向更先进形式的人工智能的重要一步，但它们最终是否会导致通用人工智能的创建仍然不确定。

挑战

数据偏差是大型模型中的一个重要问题，因为这些模型是在可能包含有偏见或歧视性数据的大量数据集上训练的。当用于训练模型的数据不能代表现实世界人口的多样性时，就会发生数据偏差，从而导致模型产生有偏见或歧视性的输出。例如，如果对针对特定性别或种族有偏见的文本数据训练大型语言模型，则该模型在生成文本或进行预测时可能会产生偏见或歧视性语言。同样，如果对对某些群体有偏见的图像数据训练大型视觉模型，则该模型在执行对象识别或图像标题等任务时可能会产生有偏见或歧视性的输出。数据偏见可能会产生严重后果，因为它会使现有的社会和经济不平等永久化甚至放大。因此，在训练和部署期间识别和减轻大型模型中的数据偏差至关重要。

减轻数据偏差的一种方法是确保用于训练大型模型的数据集是多样化的，并且能够代表现实世界的人口。这可以通过仔细的数据集管理和增强，以及在模型训练和评估期间使用公平性指标和技术来实现。此外，定期监控和审核大型模型的偏差并在必要时采取纠正措施也很重要。这可能涉及在更多样化的数据上重新训练模型，或使用后处理技术来纠正有偏差的输出。总体而言，数据偏差是大型模型中的一个重要问题，采取积极措施识别和减轻偏差以确保这些模型公平公正至关重要。

道德方面

OpenAI决定授予微软其大型语言模型GPT-3的独家商业权利，这在AI社区中引起了一些争论。一方面，可以说，与微软这样的大型科技公司合作可以提供进一步推进人工智能研发所需的资源和资金。此外，微软承诺以负责任和合乎道德的方式使用 GPT-3，并承诺投资开发符合 OpenAI 使命的 AI。另一方面，一些人对微软垄断GPT-3和其他先进人工智能技术的可能性表示担忧，这可能会限制创新并在科技行业造成权力失衡。此外，一些人认为，OpenAI决定向微软授予独家商业权利违背了其以安全和有益的方式推进人工智能的既定使命，因为它可能优先考虑商业利益而不是社会利益。最终，OpenAI将独家商业权利授予微软的决定是否“可以”取决于一个人的观点和价值观。虽然人们对这种伙伴关系的潜在风险和缺点存在合理的担忧，但与微软这样的大型科技公司合作也可能带来潜在的好处和机遇。人工智能界和整个社会有责任密切监测这种伙伴关系的影响，并确保以对所有人都安全、有益和公平的方式开发和部署人工智能。

市场占有率

这些模型中的每一个都有自己的优点和缺点，它们可用于各种自然语言处理任务，例如语言翻译、文本生成、问答等。作为一种人工智能语言模型，ChatGPT被认为是目前最先进和最有效的语言模型之一。但是，已经开发的其他模型可以在某些任务上优于 ChatGPT，具体取决于用于评估性能的特定指标。例如，一些模型在基准自然语言处理任务（如GLUE（通用语言理解评估）或SuperGLUE）上取得了更高的分数，这些任务评估了模型理解和推理自然语言文本的能力。这些模型包括：

• GShard-GPT3，由Google开发的大规模语言模型，在多个NLP基准测试上实现了最先进的性能。
• T5（文本到文本传输转换器），也由谷歌开发，在广泛的NLP任务上取得了强大的性能。
• GPT-Neo，一个社区驱动的项目，旨在开发类似于 GPT-3 的大规模语言模型，但更易于访问，并且可以在更广泛的硬件上进行训练。

然而，值得注意的是，这些基准测试的性能只是语言模型整体能力的一个方面，ChatGPT 和其他模型在其他任务或实际应用程序中的表现可能优于这些模型。此外，人工智能领域在不断发展，新模型一直在开发，这可能会突破可能的界限。

原文标题：AI: Large Language & Visual Models

原文链接：https://www.kdnuggets.com/2023/06/ai-large-language-visual-models.html

作者：Ihar Rubanau

编译：LCR