ChatGPT、OpenAI、大模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器...2023年開始各式各樣的人工智能行業(yè)黑話反復(fù)沖刷著大家的認(rèn)知，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)大廠開始著手進(jìn)入和開發(fā)這個(gè)領(lǐng)域。在當(dāng)下這個(gè)大模型逐步熱門和應(yīng)用的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，一定有很多人還在疑惑，大模型到底是什么？機(jī)器視覺和大模型的未來發(fā)展又會(huì)有怎樣的趨勢(shì)？接下來本文將帶您走近大模型。

大模型是基于深度學(xué)習(xí)的、擁有大量參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的人工智能領(lǐng)域技術(shù)。它能夠在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練，捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜情況和特征，從而在各種場(chǎng)景中找到相同或類似的案例和問答，滿足功能需求。視覺的大模型同樣是利用大量的數(shù)據(jù)和算法，構(gòu)建具有高度定位、識(shí)別和分析能力的視覺系統(tǒng)。尋找類似的案例和功能的解決方案對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化自身的算法。

目前來說，機(jī)器視覺行業(yè)內(nèi)流行的還是小模型的應(yīng)用。也有人會(huì)有疑問，在大模型遍地的今天，訓(xùn)練出一個(gè)優(yōu)質(zhì)的視覺大模型很難嗎？隨著大語言模型的爆發(fā)，以“文本”和“圖片”等內(nèi)容為基礎(chǔ)的大模型已愈發(fā)成熟，相對(duì)于語言類大模型，視覺信息一般都是2維、3維或者4維的，難度等級(jí)成指數(shù)增長(zhǎng)。就當(dāng)前的自動(dòng)化環(huán)境，項(xiàng)目專屬小模型有著輕量級(jí)、高效率、易于部署等優(yōu)點(diǎn)，智能制造場(chǎng)景化、碎片化明顯。專注于特定領(lǐng)域進(jìn)行訓(xùn)練、不同場(chǎng)景模型定制化，形成某一領(lǐng)域的通用模型也能滿足當(dāng)前項(xiàng)目的需求，對(duì)于“大一統(tǒng)”的視覺大模型的誕生，我們還需要有著更多的耐心。

機(jī)器視覺大模型正以前所未有的速度推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。追求大和統(tǒng)一，勢(shì)必是未來重要的研究方向之一。通用框架的意義不僅在于可以大規(guī)模地從數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，并且無須針對(duì)每個(gè)任務(wù)單獨(dú)設(shè)計(jì)，可以避免引入大量人力。從宏觀的角度來說，想要解決通用人工智能問題，首先需要實(shí)現(xiàn)的就是大模型的建立。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能、機(jī)器視覺和大模型將會(huì)在更多領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，推動(dòng)社會(huì)的進(jìn)步和發(fā)展。