大模型(Large Model)是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型,这种模型经过专门的训练过程,能够对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。
大模型需要占用大量的计算资源、存储空间、时间和电力等资源来保证它的训练和部署。相比之下,小模型(Small Model)是指具有较少参数的深度神经网络模型。小模型常常运行速度更快,也更加轻便,适用于一些计算资源和存储空间较少的设备或场景,例如移动设备或嵌入式设备。
在实际应用中,选择大模型或小模型取决于需要解决的问题和可用资源。大模型通常在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等方面表现良好,它们通常需要高性能计算资源的支持,例如标准的GPU或云端集群。
小模型适合解决一些简单的、小规模的问题,例如信用卡欺诈检测等,它们具有更快的推理速度,可以在低功耗设备上运行,例如智能手机或物联网设备。
大模型能解决的问题
大规模预训练可以有效地从大量标记和未标记的数据中捕获知识,通过将知识存储到大量的参数中并对特定任务进行微调,极大地扩展了模型的泛化能力。在应对不同场景时,不再从0开始,只需要少量的样本进行微调。
再比如BERT已经训练好了,我们要做下游任务,做一个句子的情感分析。那么就会在BERT的输入token中加入一个class token,这个和vit的做法一样,encoder以后用class token的向量做一下linear transoformation和softmax和gt做损失训练,所以这一步可以直接初始化BERT模型的预训练参数做finetune,效果要更好。收敛的又快,loss又低。
以上内容参考百度百科-大模型
大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型 。
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