什么是基础模型？
基础模型是一种在海量和多样化数据集上训练的大规模机器学习模型。这些模型被设计为通用型，可用于各种下游任务，如自然语言理解、图像识别或代码生成。
术语 "基础 "指的是它们作为众多应用程序基础的作用。开发人员无需为每项任务从头开始训练一个单独的模型，而是可以利用单一的基础模型，并根据特定的用例对其进行调整。这样可以大大提高计算资源和开发时间的效率。
基础模型以其规模（通常包含数十亿甚至数万亿个参数）以及跨任务和跨领域的通用性而著称。它们是各种现代人工智能系统的架构基础，包括生成式人工智能平台、大型语言模型（LLM）和新兴的多模态平台。
地基模型的工作原理
基础模型的建立分为两个步骤：预训练和微调。在预训练过程中，模型会接触到大量未标注的数据，例如来自书籍、文章或网页的文本，并学习使用自我监督学习技术来识别模式、关系和结构。这种方法能让模型从数据本身生成训练信号。例如，根据已输入或使用过的单词的上下文，预测句子中缺少的单词。
大多数基础模型都基于转换器架构，利用注意力机制来确定输入的每个部分在上下文中的重要性。这样，模型就能理解长序列中的关系，并通过并行计算有效扩展。
预训练完成后，可使用较小的标注数据集针对特定应用对模型进行调整。这一过程有助于模型在客户服务、医疗保健或金融等领域实现专业化。在许多情况下，基础模型还能在极少或没有额外训练的情况下适应新任务，这就是所谓的 "少量学习 "或 "零少量学习"。
基础模型的主要功能
基础模型引入了一套强大的功能，远远超越了传统的机器学习系统。它们能够通过一个预训练模型适应不同的任务和领域，大大减少了从头开始构建特定任务模型的需要。
核心能力之一是迁移学习。经过预训练后，基础模型可以通过相对较小的数据集进行调整，从而在新的领域发挥有效作用，从而减少对大型标注数据集的需求。有些模型甚至可以利用少点或零点学习技术，在只有很少或没有实例的情况下处理陌生任务。
这些模型还可以跨模态运行，实现多模态学习。在单一架构内，基础模型可以解释和关联不同的数据类型。反过来，这也使得复杂的应用成为可能，例如从图像中生成描述性字幕或分析视频和口语。
地基模型的实际应用
基础模型为人工智能提供了一种可扩展的统一方法，从而推动了各行各业的创新。它们处理非结构化数据和适应新任务的能力，使其能够在各种企业和研究环境中发挥有效作用。
在自然语言处理方面，基础模型支持机器翻译、摘要、对话代理和内容创建。企业利用它们为虚拟助理、聊天机器人和文档智能解决方案提供支持，从而简化客户和员工的体验。
在计算机视觉领域，在大规模图像-文本数据集上训练的基础模型可以对图像进行分类、检测物体并生成标题。这些功能可应用于医疗诊断、零售业视觉搜索和自动驾驶技术。
在科学和技术领域，基础模型有助于蛋白质结构预测、加速药物发现，并帮助建立气候模式等复杂系统的模型。在软件开发领域，它们可以生成、审查和优化代码，从而缩短开发时间并提高代码质量。
通过作为许多应用的灵活基线，基础模型减少了对孤立的、针对特定任务的解决方案的需求，从而释放出跨部门的新效率和能力。
基金会模式的优势和挑战
随着基础模型的不断发展，它们正在改变各行各业开发、部署和扩展人工智能的方式。然而，它们的广泛采用既带来了重大机遇，也带来了复杂的技术权衡。
益处
基础模型大大减少了为每项任务训练单独模型的需要，使企业能够简化开发流程并统一其人工智能管道。它们跨领域的通用能力支持在客户参与、研究和运营等领域更快地部署智能系统。通过重复使用相同的预训练骨干，企业可以节省时间、降低基础设施成本，并以更高的一致性扩展解决方案。这些模型还能实现少量学习和多模态分析等高级功能，否则这些功能将需要单独的专用架构。
从基础设施的角度来看，基础模型与优先考虑吞吐量、内存带宽和分布式培训的现代人工智能平台非常契合。由于这些模型通常部署在GPU 加速服务器上，因此企业可以整合工作负载，提高计算基础设施的利用率。在推理需要跨云、边缘和内部系统扩展的环境中，这一点尤为重要。通过将基础模型集成到统一的人工智能堆栈中，企业可以部署更智能的跨功能解决方案，同时减少运营开销。
挑战
尽管基础模型前景广阔，但其计算密集，训练和推理都需要大量硬件资源。这引起了人们对能源消耗、基础设施复杂性和拥有成本的关注。此外，它们的行为可能难以解释，这使得医疗保健或金融等敏感应用中的信任和责任变得更加复杂。基础模型还反映了其训练数据中存在的偏差和差距，这使得道德部署成为一个关键问题。随着这些模型规模的扩大，对稳健治理、透明度以及与企业要求保持一致的需求也在增加。
另一个挑战是开源模式与专有模式之间的差异。开放存取模式有利于创新和实验，而专有系统往往在透明度、控制和数据主权方面受到限制。企业在选择模型提供商时必须权衡这些利弊。环境影响也日益受到关注，因为训练大型模型的碳足迹并不小。随着采用率的提高，可持续人工智能实践的紧迫性也在增加。这些做法包括提高模型效率和使用可再生能源驱动的数据中心。确保与全球人工智能管理标准保持一致对于长期可行性至关重要。
地基模型的未来趋势
随着基础模型的成熟，其功能正迅速超越当前在语言和视觉方面的应用。持续的研究和行业应用正在推动以下三个关键领域取得进展：新数据模式的整合、模型开发生态系统的多样化以及部署策略和基础设施效率的进步。
模式扩展
早期的基础模型主要侧重于自然语言，后来通过配对图像-文本数据集纳入了视觉理解。下一个前沿领域是真正的多模态智能，即能够处理和关联来自视频、音频、三维空间数据、时间序列甚至机器人传感器输入的信息的模型。例如，目前正在开发的多模态基础模型可以从视频中生成场景描述，在上下文中理解口语命令，或解释用于自主导航的激光雷达点云。
这种扩展使模型能够推理物理世界并与之互动。例如，在机器人技术领域，人们正在训练具身基础模型来解释视觉线索、语言指令和触觉数据，以执行物理任务。这些模型将感知和控制融为一体，为辅助机器人、制造和自主系统等领域带来了无限可能。
生态系统演变
基础模型开发的格局也在不断变化。OpenAI (GPT)、Anthropic (Claude) 和 Google DeepMind (Gemini) 等组织的专有模型与 Meta 的 LLaMA、Mistral 和 Hugging Face 等平台上托管的模型等一系列快速增长的开源替代模型并存。这种生态系统的多样性提供了性能、透明度、成本和控制之间的权衡。
开源模型可实现更高的定制化和可审计性，这对受监管行业至关重要。与此同时，基础模型越来越多地以应用程序接口（API）或平台原生服务的形式提供，有时被称为基础模型即服务（FaaS）。这种趋势支持更快地集成到企业应用中，但可能会引发对数据隐私、供应商锁定和模型可解释性的担忧。
另一个新兴领域是特定领域的基础模型。这些模型是在特定行业数据集（包括生物医学研究、法律文件或金融数据）上预先训练的，以提高在专门环境下的性能和可靠性。这种垂直化模型可以让企业从基础模型的规模中获益，同时解决通用训练数据的局限性。
部署和运行
随着企业扩大对基础模型的使用，在如何部署和管理这些系统方面也出现了新的挑战和创新。云原生人工智能基础架构通常围绕容器编排、GPU 虚拟化和可扩展推理管道构建，正在成为标准。企业还在探索混合部署和边缘部署，以减少延迟、提高私密性并控制成本。
剪枝、量化和知识提炼等模型压缩技术被用于缩小大型模型，以便在资源受限的环境中部署，而不会明显降低性能。这些技术对于计算能力有限的移动、嵌入式或边缘场景至关重要。
可持续发展和治理正成为重中之重。训练大规模模型对环境的影响推动了人们对高能效硬件和碳感知调度的兴趣。与此同时，企业面临着越来越大的压力，需要实施强大的人工智能治理框架，以确保透明度、公平性和符合新出现的监管标准。这些努力对于在全球范围内负责任地采用基础模型至关重要。
常见问题
- 基础模型只用于生成式人工智能吗？
不，基础模型既支持生成任务，也支持判别任务。基础模型通常用于文本和图像生成，也可用于各行各业的分类、推荐、搜索和预测系统。 - 当今哪些行业使用基础模型？
基础模型广泛应用于医疗保健、金融、法律、零售、软件开发和科学研究等行业。它们支持从医学成像和文档分析到药物发现和财务预测等各种应用。 - 基础模型和大型语言模型（LLM）有什么区别？
大型语言模型是一种基础模型，侧重于自然语言任务，如文本生成或摘要。基础模型还包括为视觉、多模态或特定领域应用而训练的模型。