從技術(shù)的角度來看大模型產(chǎn)業(yè)鏈 原創(chuàng)
“ 分工合作才是社會進(jìn)步的根本，而大模型也是如此，每個(gè)人都應(yīng)該在大模型領(lǐng)域找到自己的位置”
大模型技術(shù)雖然指的是以機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為主的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但大模型并不只是一個(gè)獨(dú)立的技術(shù)，由于其復(fù)雜度和對算力和能源的需求，因此大模型整個(gè)體系由多層功能組成，而這些層就組成了以大模型為中心的產(chǎn)業(yè)鏈集群。
從技術(shù)的角度看大模型產(chǎn)業(yè)鏈的組成
大模型因?yàn)槠鋸?fù)雜度決定了其絕對不可能是一個(gè)單打獨(dú)斗的產(chǎn)業(yè)，因此大模型是由多個(gè)部分組成的一個(gè)產(chǎn)業(yè)集群；而今天我們就來討論一下大模型在技術(shù)上的組成。
從技術(shù)的角度來說，大模型主要由以下幾層功能構(gòu)成，從上游到下游依次為：
- 算力層
- 模型服務(wù)層
- 應(yīng)用層
算力層
算力層包括兩個(gè)方面，一個(gè)是硬件算力，一個(gè)是集群算力；之所以區(qū)分這兩者，原因是其差別還是挺大的。
硬件算力主要包括CPU，GPU和TPU等算力芯片，而從廠家來說主要就是以英偉達(dá)為首的芯片公司；從技術(shù)的角度來說，任何與信息產(chǎn)業(yè)相關(guān)的技術(shù)都離不開算力芯片的支持，畢竟任何程序都需要芯片去運(yùn)行。
其次就是集群算力，大模型由于其體積龐大，對算力要求較高，因此單一算力模塊根本無法完成如此大的計(jì)算需求；雖然超級計(jì)算機(jī)由于其出色的性能也能完成大模型的運(yùn)算需求；但不論從成本上，還是技術(shù)上都不是一個(gè)好的選擇。因此，以多臺小型機(jī)組成的算力集群就是一個(gè)比較好的選擇，而這也是云計(jì)算的大行其道的原因之一。
而云計(jì)算經(jīng)過這十多年的發(fā)展，從一個(gè)概念模型發(fā)展到如今百花齊放的時(shí)代；不論是國內(nèi)還是國外，提供云計(jì)算服務(wù)的企業(yè)在信息時(shí)代都占據(jù)著舉足輕重的地位。
模型服務(wù)層
在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)剛興起的時(shí)候，有幾個(gè)名詞大家應(yīng)該都能耳熟能詳，IAAS，PAAS和SAAS；簡單來說就是幾種云服務(wù)模式。
而隨著大模型的興起，MAAS——模型即服務(wù)成為一種當(dāng)前大模型服務(wù)的主流。
這些云服務(wù)的產(chǎn)生，主要?dú)w結(jié)于市場對算力的需求；在云計(jì)算之前，傳統(tǒng)的算力需求主要由IDC機(jī)房來完成；簡單來說就是對很多中小互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，花費(fèi)幾千甚至幾萬塊錢購買服務(wù)器；不但資金壓力大，而且還需要專業(yè)的運(yùn)維人員，所以就有了IDC機(jī)房，專門提供服務(wù)器的運(yùn)維，對小企業(yè)來說只需要開通一個(gè)IDC賬號即可使用。
而隨著云計(jì)算的興起，各大云服務(wù)商都組建了自己的數(shù)據(jù)中心，并且提供比IDC機(jī)房更加方便和管理的云服務(wù)；這時(shí)IDC機(jī)房變成了云服務(wù)商的一個(gè)底層組件。
而同樣的道理，大模型的設(shè)計(jì)，訓(xùn)練和微調(diào)對大部分中小企業(yè)來說都是一個(gè)難以實(shí)現(xiàn)的難題；即使技術(shù)上能實(shí)現(xiàn)，但也無法承受其巨大的資金成本；因此，各種大模型服務(wù)商就應(yīng)運(yùn)而生。
剛好，這樣正符合專業(yè)的人做專業(yè)的事，大模型的訓(xùn)練和運(yùn)維交給專業(yè)的人員；其它企業(yè)只需要在此基礎(chǔ)之上做好上層應(yīng)用即可。
應(yīng)用層
如果說算力層和模型服務(wù)層是一個(gè)大部分人都不需要接觸的東西，那么基于模型服務(wù)構(gòu)建的上層應(yīng)用就是和我們普通用戶相關(guān)的東西了。
應(yīng)用層簡單來說就是，以大模型的功能為基礎(chǔ)，在上層構(gòu)建各種垂直領(lǐng)域的應(yīng)用系統(tǒng)；比如說以AIGC為主的內(nèi)容生成系統(tǒng)，如文字，圖片，視頻，音樂等；以大數(shù)據(jù)分析為主的推薦系統(tǒng)，分發(fā)系統(tǒng)等。
應(yīng)用層是一個(gè)最具創(chuàng)造力，也最具生命力的一個(gè)模塊；開發(fā)者可以發(fā)揮自己的想象力，把大模型的能力與特定應(yīng)用場景相結(jié)合，來實(shí)現(xiàn)各種各樣的奇思妙想的功能。
而我們作為大模型領(lǐng)域的從業(yè)者，每個(gè)人都可以根據(jù)自己的喜好，選擇不同的功能層面，來為大模型技術(shù)的發(fā)展添磚加瓦。
建議
對大部分人來說，不要想著什么都去做，以大模型為中心，選擇一個(gè)適合自己的小的領(lǐng)域，才是最好的選擇；而且，大模型領(lǐng)域如此多的場景和功能，我相信任何對大模型感興趣的開發(fā)者都可以找到屬于自己的角色。
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本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時(shí)代 作者：DFires
