【面试笔记】大模型

哎呀呀，今天面试被面试官问到大模型，孤陋寡闻的我直接懵逼了。回家一阵百度才知道，特此涨涨见识

大模型（Large Model/AI大模型）指通过海量数据训练、具有超大参数规模的深度学习模型，其核心在于利用大规模计算资源实现通用智能能力的涌现。以下是具体解析：

一、核心定义与特征

1. ‌参数规模巨大‌
   参数量可达数十亿至数万亿级别（如GPT-3有1750亿参数），通过复杂神经网络结构（如Transformer）构建，显著提升模型表达能力和泛化性能。
2. ‌数据与算力需求高‌
   需TB级甚至PB级多源数据（文本、图像、代码等）训练，依赖高性能GPU集群完成计算，单次训练成本可达千万美元级。
3. ‌预训练+微调范式‌
   先在海量通用数据上预训练掌握基础能力，再通过指令微调适配具体任务（如医疗诊断、代码生成）。

 二、技术原理

• ‌架构基础‌：基于Transformer的自注意力机制，支持长距离依赖建模和多模态融合15。
• ‌涌现能力‌：参数规模突破临界值后，自动产生逻辑推理、创作等复杂能力（如思维链推理）。
• ‌训练优化‌：采用自监督/半监督学习降低标注依赖，结合人类对齐技术提升输出安全性

三、具体应用实例

‌GPT-4（OpenAI）‌

• ‌优势‌：最强文本理解与生成能力，支持复杂推理、代码编写及长上下文对话（128K token），广泛用于学术、商业场景‌13。
• ‌局限‌：闭源模型，API调用成本较高。

‌Claude 3（Anthropic）‌

• ‌代表版本‌：Claude 3 Opus/Sonnet
• ‌特点‌：长文本处理（200K token）能力突出，注重安全性与逻辑严谨性，适合法律、科研等专业领域‌48。

‌Llama 3（Meta）‌

• ‌创新点‌：开源标杆，支持8K-700B参数规模，社区生态完善。近期因斯坦福团队抄袭其多模态改进方案（Llama3-V）引发争议，侧面印证技术影响力‌24。

‌Gemma/Gemini（Google）‌

• ‌Gemini 1.5‌：多模态能力整合，支持百万级上下文，免费开放部分功能‌4。
• ‌Gemma‌：轻量级开源模型，移动端部署友好‌