2021年，斯坦福大学的研究员团队发表了一篇论文，提出了Foundational Models（基础模型）的概念。简单来说，它是一类具有大量参数（通常在十亿以上），能在极为广泛的数据上进行训练，并适用于多种任务和应用的预训练深度学习模型。
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2022年11月，OpenAI公司发布了ChatGPT——一种先进的人工智能语言模型，专为对话交互而设计，具有强大的自然语言理解和生成能力，可以完成撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等任务。ChatGPT的发布标志着A I大模型在语言理解与生成能力上的重大突破，对全球A I产业产生了深远影响，开启了人工智能大模型应用的新篇章。
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大模型的使用方法非常简单。我们可以直接向大模型提出需求，就能获得生动翔实的答复，例如：
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你可能会好奇大模型是如何通过训练得到的，我们可以看下边这张图：
大模型的训练整体上分为三个阶段：预训练、SFT（监督微调）以及RLHF（基于人类反馈的强化学习）
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预训练（Pre-training）：
预训练的过程类似于从婴儿成长为中学生的阶段，在这个阶段我们会学习各种各样的知识，我们的语言习惯、知识体系等重要部分都会形成；对于大模型来说，在这个阶段它会学习各种不同种类的语料，学习到语言的统计规律和一般知识。但是大模型在这个阶段只是学会了补全句子，却没有学会怎么样去领会人类的意图，假设我们向预训练的模型提问：“埃菲尔铁塔在哪个国家？”模型有可能不会直接回答“法国”，而是根据它看到过的语料进行输出：“东方明珠在哪个城市？”这显然不是一个好的答案，因此我们需要让它能够去遵循人类的指示进行回答，这个步骤就是SFT（监督微调）。
监督微调（SFT，Supervised Fine Tuning）：
SFT的过程类似于从中学生成长为大学生的阶段，在这个阶段我们会学习到专业知识，比如金融、法律等领域，我们的头脑会更专注于特定领域。对于大模型来说，在这个阶段它可以学习各种人类的对话语料，甚至是非常专业的垂直领域知识，在监督微调过程之后，它可以按照人类的意图去回答专业领域的问题。这时候我们向经过SFT的模型提问：“埃菲尔铁塔在哪个国家？”模型大概率会回答“法国”，而不是去补全后边的句子。这时候的模型已经可以按照人类的意图去完成基本的对话功能了，但是模型的回答有时候可能并不符合人类的偏好，它可能会输出一些涉黄、涉政、涉暴或者种族歧视等言论，这时候我们就需要对模型进行RLHF（基于人类反馈的强化学习）。
基于人类反馈的强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）：
RLHF的过程类似于从大学生步入职场的阶段，在这个阶段我们会开始进行工作，我们的工作可能会受到领导和客户的表扬，也有可能会受到批评，我们会根据反馈调整自己的工作方法，争取在职场获得更多的正面反馈。对于大模型来说，在这个阶段它会针对同一问题进行多次回答，人类会对这些回答打分，大模型会在此阶段学习到如何输出分数最高的回答，使得回答更符合人类的偏好。