1.2　为什么要使用大模型

随着OpenAI引领的超大模型风潮，大模型的发展日新月异。在现今的科技舞台上，每周，甚至每一天，我们都能见证到一个全新模型的开源，这些模型的创新性和实用性不断超越前作，彰显出深度学习的无穷潜力。

更重要的是，随着技术的进步和方法的优化，大模型的微调训练成本也大大降低，使得更多的研究者和实践者有机会亲自体验和使用这些大型模型。就如同原本昂贵的奢侈品逐渐走入寻常百姓家，大模型也从曲高和寡的研究领域逐渐扩展到了更广泛、更接地气的应用场景。笔者总结了目前大模型的一些分类及其说明，如下所示：

·　主流大模型：GLM-130B、PaLM、BLOOM、Gopher、Chinchilla、LaMDA、CodeGeeX、CodeGen。

·　分布式训练：3D并行（包括张量并行、流水线并行、数据并行）、DeepSpeed、混合精度、Megatron-DeepSpeed。

·　微调：FLAN、LoRA、DeepSpeed。

·　应用：工具（包括Toolformer、ART）。

这种发展趋势不仅预示着大模型将在更多领域得到应用，更重要的是，它为人工智能技术的生活化铺平了道路，使得更多的人可以享受到深度学习带来的便利和乐趣。未来，我们可以期待大模型在医疗、教育、娱乐等各个领域发挥出更大的作用，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。

可以看到，大模型的开源和微调训练成本的降低，是深度学习领域的一大进步，也是人工智能技术发展的重要里程碑。这不仅为我们提供了更多的工具和可能性，更为我们的未来描绘出了一幅充满希望和机遇的画卷。在这个新时代里，我们有理由期待大模型将继续引领深度学习的发展潮流，为我们的生活和社会带来更多的正面影响。

1.2.1　大模型与普通模型的区别

从上一节我们了解到，大模型是指网络规模巨大的深度学习模型，具体表现为模型的参数量规模较大，其规模通常在百亿级别。随着模型参数的提高，人们逐渐接受模型参数越大其性能越好的特点，但是，大模型与普通深度学习模型之间到底有什么区别呢？

简单地解释，可以把普通模型比喻为一个小盒子，它的容量是有限的，只能存储和处理有限数量的数据和信息。这些模型可以完成一些简单的任务，如分类、预测和生成等，但是它们的能力受到了很大的限制。

表1-1列出了目前可以公开使用的大模型版本和参数量。

相比之下，大模型就像一个超级大的仓库，它能够存储和处理大量的数据和信息。它不仅可以完成普通模型能完成的任务，还能够处理更加复杂和庞大的数据集。这些大模型通常由数十亿，甚至上百亿个参数组成，需要大量的计算资源和存储空间才能运行。这类似于人类大脑（约有1 000亿个神经元细胞），在庞大的运算单元支撑下，完成更加复杂和高级的思考和决策。

1.2.2　为什么选择ChatGLM

ChatGLM系列是国产大语言模型中性能最好、回答准确率最高的大模型。

智谱AI第一代ChatGLM-6B在2023年3月推出，开源模型推出后不久就获得了很多的关注和使用。到2023年6月，ChatGLM2发布，再次引起了业界广泛的关注。ChatGLM Logo如图1-2所示。

2023年的10月27日，智谱AI再次发布第三代基础大语言模型ChatGLM3系列。本次发布的第三代模型共包含3个：基础大语言模型ChatGLM3-6B-Base、对话调优大语言模型ChatGLM3-6B和长文本对话大语言模型ChatGLM3-6B-32K。

ChatGLM的独特之处在于，它不仅是一个语言模型，更是一个具备深度思考能力的语言专家。它能够理解并解析复杂的语言结构，对语义的理解更加精准，从而在回答问题、解决问题时更具针对性。同时，ChatGLM还具备了出色的记忆能力，可以记住与它交流的每一个细节，实现个性化的交流体验。在每一次交流中，它都能根据用户的喜好和需求，提供更加贴心、高效的服务。ChatGLM3系列模型除了基本对话能力的提升外，还有诸多支持：

·　更强的代码执行能力：即Code Interpreter。ChatGLM3的代码增强模块Code Interpreter根据用户需求生成代码并执行，自动完成数据分析、文件处理等复杂任务。

·　网络搜索增强WebGLM：接入搜索增强，能自动根据问题在互联网上查找相关资料，并在回答时提供相关参考文献或文章链接。

·　全新的Agent智能体能力：ChatGLM3集成了自研的AgentTuning技术，AI Agent水平比第二代提升1000%。关于AgentTuning，可以参考网络文章“如何提高大语言模型作为Agent的能力？清华大学与智谱AI推出AgentTuning方案”。Agent能力非常依赖规划和推理，从公布的结果看，ChatGLM3在GSM8K等数学逻辑推理方面的评测结果已经超过GPT-3.5，因此对于Agent的支持理论上应该非常棒。

·　多模态能力：官方宣称具有多模态理解能力的CogVLM，可以看图识语义，在10余个国际标准图文评测数据集上取得了SOTA（state-of-the-art，最先进的结果）。

·　端侧推理：ChatGLM3推出可手机部署的端测模型ChatGLM3-1.5B和ChatGLM3-3B，支持在手机端调用，速度可以达到20 tokens/s。一般成年人阅读的速度是每秒2~5个单词，完全足够，而且官方宣称自己的ChatGLM3-1.5B和ChatGLM3-3B与ChatGLM2-6B（即第二代）水平差不多。

ChatGLM系列是非常具有影响力的国产大语言模型系列，从2023年3月份开源第一代，到2023年10月迭代到第三代，发展十分迅猛，而且它在AI Agent、代码执行、多模态等方面都有非常好的布局和提升，十分值得大家关注。

可以预见，ChatGLM不仅可以作为一个自然语言处理大模型，还可以广泛应用于其他的应用场景，例如教育辅导、智能客服、智能助手、智能写作等多个领域，为人们的生活带来极大的便利。

在教育领域，ChatGLM发挥了重要的作用。它能够根据学生的提问和需求，提供精准、及时的解答。同时，ChatGLM还可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，提供个性化的学习建议和资源推荐。这使得教育更加智能化、个性化，从而提高学生的学习效果和兴趣。

在智能客服领域，ChatGLM以其高效、精准的回答能力，解决了传统客服面临的种种问题。它能够快速、准确地理解用户的问题和需求，提供有针对性的解决方案。这大大提高了客服效率和服务质量，提升了用户的满意度和忠诚度。

在智能助手领域，ChatGLM可以帮助人们完成各种任务，如订餐、购物、日程管理等。通过自然语言交互，用户可以轻松地与助手进行交流，实现快速、便捷的生活体验。

在智能写作领域，ChatGLM可以帮助人们快速生成文章、报告等文本内容。通过输入关键词或主题，用户可以轻松地获得高质量的文本内容，从而提高写作效率和准确性。

ChatGLM模型以其卓越的性能和广泛的应用，展现了人工智能领域的强大潜力和无限可能性。作为一款大语言模型，它不仅具备了深度思考能力、精准语义理解能力和个性化交流体验能力等多种优势，还广泛应用于智能客服、智能助手、教育辅导等多个领域。这使得ChatGLM成为人工智能领域中的一颗璀璨明珠，为人类社会带来了诸多便利和改变。

1.2.3　大模型应用场合与发展趋势

在人工智能的广袤星空中，大模型犹如一颗璀璨的星辰，引领着深度学习领域的前行。从自然语言处理的源头出发，它们以注意力机制为核心基石，逐渐延伸至ChatGLM等巍峨之作，其参数之巨已至千亿、万亿之域。与此同时，训练数据的海洋也在不断扩张，为模型的成长提供了丰沃的土壤，推动着人工智能从对外界的简单感知向深度认知跃进。

大模型之美，在于它能从繁杂多变的场景中汲取智慧，从海量数据中提炼出通用的特征和规律，进而构建一个具有高度泛化能力的模型宇宙。当面对新的业务挑战时，这个大模型宇宙可以轻松地进行自我适配，或是借助少量的标注数据进行微调，或是无须任何定制即可应对多个应用场景，展现出通用的智能魅力。这种通用性，为应对多样且零碎的人工智能需求提供了一把钥匙，为人工智能的大规模落地应用开辟了一条康庄大道。

在制造业领域中，大模型正施展其魔法，将研发、销售及售后的每一个环节都点石成金。在研发环节，它借助AI生成图像或3D模型技术，为产品设计、工艺设计、工厂设计等流程注入新的活力。在销售和售后环节，它则创造出更加懂客户、更加个性化的智能客服和数字人带货主播，让销售和服务的效率和质量都迈上了一个新的台阶。

在医疗领域中，大模型也在默默奉献。它助力提升医疗服务的效率，从呼叫中心的自动分诊到常见病的问诊辅助，再到医疗影像的解读助手，它都在默默发光发热。此外，它还通过合成数据为医学研究提供强大的支持，为解决部分辅助医疗设备的匮乏问题贡献自己的力量。

金融行业同样在大模型的支持下蓬勃发展。银行业通过智慧网点、智能服务、智能风控等场景应用大模型技术，实现了业务的智能化升级；保险业则借助智能保险销售助手、智能培训助手等工具提高了工作效率；证券期货业也利用大模型在智能投研、智能营销等方面取得了显著成果。

在传媒与互联网领域中，大模型更是掀起了一场革命。它大幅提升了文娱内容的生产效率，降低了成本，让更多的人能够享受到高质量的文娱产品。从更深远的角度来看，大模型有望颠覆传统的互联网业态和场景入口，取代传统搜索引擎的地位，为我们提供更加高效、便捷的信息获取方式和交互体验。

可以相信，在不久的将来，大模型将在更多领域展现出惊人的能力，推动人类社会迈向更加美好的未来。而我们也将继续努力，传播先进技术理念和实践经验，为科技进步贡献自己的力量。