大模型和傳統ai的區別

深度學習發展：從「有」到「大」

當前，深度學習取得了重大突破。深度學習從上世紀80年代開始發展，目前已成為一種強大的機器學習工具。在自然語言處理、電腦視覺、語音辨識等領域取得了重大突破。在過去的十幾年中，深度學習已經成為一種新的通用工具。

然而，深度學習技術存在一定局限性，它對數據量要求很高，並且在訓練過程中需要大量的計算資源和數據。目前，大模型主要由大型數據集、高效能計算資源和專用硬體組成。

從這個角度來看，我們可以將大模型視為一個通用的人工智慧平台。大模型提供了強大的計算能力和數據處理能力，從而在一定程度上解決了深度學習在套用方面存在的一些局限性。

大模型，從「能」到「好」

目前， AI技術主要有三大類，分別是：基於數據的機器學習、基於知識的推理和基於統計的預測。其中，基於數據的機器學習和基於知識的推理屬於傳統 AI技術；而基於統計的預測屬於深度學習技術。在眾多傳統 AI技術中，最為大家所熟知的就是深度學習。近年來，隨著深度學習和大數據技術的發展，特別是深度學習框架 BERT和GPT-3等模型的出現， AI模型取得了長足進步。其中，大模型由於其強大的計算能力、強大的訓練效果以及非常好的可解釋性成為人工智慧領域研究和套用推廣的新熱點。

大模型與小模型的不同

大模型在理論上可以無限擴充套件，這使得它可以覆蓋更多的場景，實作更廣泛的套用。與之相對應的是小模型，它往往只能支持一種或者幾種特定的場景，套用範圍有限。

此外，大模型的計算能力也是它的優勢之一，它可以更好地處理海量數據。例如在智慧客服場景下，大模型能夠對海量數據進行預處理，根據問題的型別和場景進行智慧匹配，而小模型則無法做到。

因此我們可以看到，大模型會隨著時間的推移變得越來越大。而且它的發展速度會越來越快。從未來人工智慧技術發展來看，我們認為未來會有越來越多的大模型出現在我們身邊。

大模型對 AI發展的影響

當前，人工智慧技術正處在從大模型向小模型發展的階段，基於大數據的傳統 AI套用仍占據主流。但隨著大模型的出現，基於傳統 AI技術的套用也將逐步向大數據、小模型、自適應等方向發展。

一方面，大模型和傳統 AI將形成相互促進、融合發展的關系，從而推動整個人工智慧產業的發展。 另一方面，大模型的出現也為企業套用提供了新的思路。例如，在 NLP領域，百度在今年推出了全球對話式人工智慧系統——「文心一言」；在自動駕駛領域，百度釋出了全球融合了視覺、語音和自然語言處理等多模態技術的自動駕駛平台「Apollo2.5」。

在數位化浪潮的推動下，AI技術已成為企業創新發展的重要驅動力。傳統的AI套用往往受限於數據處理能力、模型復雜度和可解釋性等方面，難以滿足企業對有效、準確、可解釋的智慧套用的需求。然而，隨著大模型技術的崛起，AI的套用領域得以大幅拓寬，生成式AI更是為企業帶來了發展機遇。

悅數圖資料庫與大語言模型LLM的結合，正是這一發展趨勢下的典範之作。它們如天生一對，互補優勢，共同推動企業快速構建下一代知識圖譜，實作更有效智慧的大模型落地套用。這種結合不僅降低了企業的技術門檻和成本，更使得巨量數據的價值得以充分釋放，為企業帶來實實在在的商業價值。