随着OpenAI引领的超大模型风潮，大模型的发展日新月异，如同雨后春笋般茁壮成长。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。
1.2.1 大模型的分类
下面我们总结了目前大模型一些分类及其说明，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民主化铺平了道路，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。
1.2.2 大模型与普通模型的区别
从上一节我们了解到，大模型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，其规模通常在千亿级别。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，例如分类、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（B的意思是英文Billion）。
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。
本文节选自《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》，获出版社和作者授权发布。
