在不到十年前，與計算機(jī)進(jìn)行有意義的對話還只是科幻電影中的情節(jié)。然而如今，數(shù)以百萬計的人每天都在與AI助手聊天、通過文字描述生成令人驚嘆的藝術(shù)作品，甚至利用這些AI工具理解圖像并完成高級任務(wù)。這些進(jìn)步背后，是眾多專業(yè)AI模型的強(qiáng)力支撐，每個模型都有其獨特的功能和應(yīng)用場景。今天，就讓我們一起走進(jìn)八大專業(yè)AI模型的世界，看看它們是如何重塑數(shù)字世界，甚至可能塑造我們的未來。

一、LLMs：大型語言模型，開啟語言智能新時代

還記得科幻電影里人類與計算機(jī)正常對話的場景嗎？如今，大型語言模型（LLMs）已經(jīng)讓這些虛構(gòu)情節(jié)成為現(xiàn)實。它們能夠理解和生成人類語言，是現(xiàn)代AI助手的核心。

架構(gòu)剖析

LLMs本質(zhì)上是基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建的，由堆疊的編碼器和/或解碼器塊組成。其典型實現(xiàn)包括以下部分：

• 多頭注意力層：不同的注意力層可以讓模型同時關(guān)注輸入的不同部分，每個層分別計算Q、K、V矩陣。
• 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這些網(wǎng)絡(luò)接收注意力層的輸出后，執(zhí)行兩次線性變換，并在中間加入非線性激活函數(shù)（通常是ReLU或GELU）。
• 殘差連接與層歸一化：通過允許梯度在深度網(wǎng)絡(luò)中流動以及歸一化網(wǎng)絡(luò)激活，使訓(xùn)練更加穩(wěn)定。
• 位置編碼：通過正弦或?qū)W習(xí)型位置嵌入注入位置信息，因為Transformer是并行處理標(biāo)記的。
• 多階段訓(xùn)練：先進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在精心策劃的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，接著進(jìn)行對齊，其中RLHF（強(qiáng)化學(xué)習(xí)人類反饋）是其中一種方法。

特點與優(yōu)勢

• 自然語言理解與生成：能夠像人類一樣理解和生成自然語言。
• 長跨度上下文感知：能夠理解長文本中的上下文關(guān)系。
• 知識表示：從海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到豐富的知識。
• 零樣本學(xué)習(xí)：無需特定訓(xùn)練即可執(zhí)行任務(wù)。
• 上下文學(xué)習(xí)：通過示例適應(yīng)新的格式。
• 復(fù)雜多步推理：能夠進(jìn)行復(fù)雜的多步推理以解決問題。

實際應(yīng)用

• 內(nèi)容創(chuàng)作：如果你是創(chuàng)作者，遇到寫作瓶頸，LLMs可以幫你生成創(chuàng)意、創(chuàng)建文章大綱或草擬內(nèi)容供你潤色。
• 編程輔助：如果你是開發(fā)者，遇到編程問題，LLMs可以幫你調(diào)試代碼、提出解決方案，甚至用通俗易懂的語言解釋復(fù)雜的編程概念或術(shù)語。

二、LCMs：大型概念模型，深入理解概念關(guān)系

與專注于語言的LLMs不同，大型概念模型（LCMs）專注于理解更深層次的概念關(guān)系。你可以把它們看作是理解概念而非僅僅是詞匯的模型。

架構(gòu)剖析

LCMs基于Transformer架構(gòu)，增加了專門用于概念理解的組件，通常包括：

• 增強(qiáng)型交叉注意力機(jī)制：將文本標(biāo)記與概念表示連接起來，將詞匯與底層概念聯(lián)系起來。
• 知識圖譜整合：直接在架構(gòu)中或通過預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)間接整合結(jié)構(gòu)化知識。
• 分層編碼層：這些層級能夠捕捉從具體實例到抽象類別的不同層次的概念。
• 多跳推理模塊：允許沿著概念關(guān)系鏈進(jìn)行多步推理。

特點與優(yōu)勢

• 抽象概念理解：能夠理解超越語言表面的抽象概念。
• 邏輯與因果推理：在邏輯和因果推理方面表現(xiàn)出色。
• 常識推理與推斷能力：能夠更好地進(jìn)行常識推理和推斷。
• 跨領(lǐng)域概念鏈接：能夠?qū)⒉煌I(lǐng)域的概念聯(lián)系起來。
• 語義層次概念化：能夠理解概念的層次結(jié)構(gòu)。
• 概念消歧與實體鏈接：能夠區(qū)分概念并鏈接實體。
• 類比與知識遷移：能夠從不同的信息源中組合知識。

實際應(yīng)用

• 學(xué)術(shù)研究：對于研究人員來說，LCMs可以幫助他們從不同的科學(xué)論文中發(fā)現(xiàn)隱藏的概念聯(lián)系。
• 教育領(lǐng)域：教育工作者可以利用LCMs設(shè)計教學(xué)材料，增強(qiáng)學(xué)生的概念學(xué)習(xí)，而不僅僅是死記硬背。

三、LAMs：大型行動模型，從理解到行動的橋梁

大型行動模型（LAMs）是AI發(fā)展的下一個階段，這些模型不僅能夠理解和生成內(nèi)容，還能在數(shù)字環(huán)境中采取有意義的行動。它們是理解與行動之間的橋梁。

架構(gòu)剖析

LAMs通過多組件設(shè)計將語言理解與行動執(zhí)行結(jié)合起來：

• 語言理解核心：基于Transformer的LLM，用于處理指令并生成推理步驟。
• 規(guī)劃模塊：分層規(guī)劃系統(tǒng)，將高級目標(biāo)分解為可執(zhí)行的步驟，通常使用蒙特卡洛樹搜索或分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)。
• 工具使用接口：API層，用于與外部工具交互，包括發(fā)現(xiàn)機(jī)制、參數(shù)綁定、執(zhí)行監(jiān)控和結(jié)果解析。
• 記憶系統(tǒng)：包括短期工作記憶和長期情景記憶，用于在行動過程中保持上下文。

特點與優(yōu)勢

• 自然語言指令執(zhí)行：能夠根據(jù)自然語言指令采取行動。
• 多步規(guī)劃：能夠?qū)崿F(xiàn)需要多步規(guī)劃的目標(biāo)。
• 工具使用與API交互：無需人工干預(yù)即可使用工具和API。
• 從演示中學(xué)習(xí)：通過演示學(xué)習(xí)，而不是通過編程。
• 環(huán)境反饋與適應(yīng)：能夠從環(huán)境中接收反饋并自我調(diào)整。
• 單智能體決策：以安全為首要目標(biāo)進(jìn)行決策。
• 狀態(tài)跟蹤與序列交互：能夠跟蹤狀態(tài)并進(jìn)行連續(xù)交互。
• 自我糾正與錯誤恢復(fù)：能夠自我糾正錯誤并恢復(fù)。

實際應(yīng)用

想象一下，你讓AI“研究當(dāng)?shù)氐某邪?，整理他們的評分，并與排名前三的承包商安排我們廚房翻新項目的面試”。LAMs能夠完成這種需要理解和行動相結(jié)合的復(fù)雜多步任務(wù)。

四、MoEs：專家混合模型，多領(lǐng)域任務(wù)的“多面手”

與其依賴單一的通用模型，不如擁有多個專家模型，這就是專家混合模型（MoEs）的設(shè)計理念。這些模型由多個專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，每個網(wǎng)絡(luò)都專注于特定的任務(wù)或知識領(lǐng)域。

架構(gòu)剖析

MoEs通過條件計算實現(xiàn)，不同的輸入會激活不同的專業(yè)子網(wǎng)絡(luò)：

• 門控網(wǎng)絡(luò)：將輸入發(fā)送到適當(dāng)?shù)膶＜易泳W(wǎng)絡(luò)，決定模型中的哪些記憶應(yīng)該處理每個標(biāo)記或序列。
• 專家網(wǎng)絡(luò)：多路、專業(yè)化的神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)（專家），通常是嵌入在Transformer塊中的前饋網(wǎng)絡(luò)。
• 稀疏激活：對于每個輸入，只激活一小部分參數(shù)。通過top-k路由實現(xiàn)，只有得分最高的k個專家被允許處理每個標(biāo)記。

特點與優(yōu)勢

• 高效擴(kuò)展：能夠在不增加計算量的情況下擴(kuò)展到巨大的參數(shù)數(shù)量。
• 實時路由：能夠?qū)崟r將輸入路由到專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)。
• 參數(shù)效率高：由于條件計算，參數(shù)效率更高。
• 特定領(lǐng)域任務(wù)性能好：在特定領(lǐng)域的任務(wù)表現(xiàn)更好。
• 對新輸入的優(yōu)雅退化：面對新輸入時能夠優(yōu)雅地退化。
• 多領(lǐng)域知識：在多領(lǐng)域知識方面表現(xiàn)出色。
• 減少災(zāi)難性遺忘：在訓(xùn)練過程中減少災(zāi)難性遺忘。
• 領(lǐng)域平衡的計算資源：能夠平衡不同領(lǐng)域的計算資源。

實際應(yīng)用

對于需要AI系統(tǒng)處理從客戶服務(wù)到技術(shù)文檔再到創(chuàng)意營銷等多領(lǐng)域任務(wù)的企業(yè)來說，MoEs模型是最佳選擇，因為它們可以根據(jù)執(zhí)行的任務(wù)激活不同的“專家”。

五、VLMs：視覺語言模型，讓AI“看懂”世界

簡單來說，視覺語言模型（VLMs）是視覺與語言之間的橋梁。VLMs能夠理解圖像，并用自然語言描述它，賦予了AI系統(tǒng)“看”和“說”的能力。

架構(gòu)剖析

VLMs通常采用雙流架構(gòu)，分別處理視覺和語言信息：

• 視覺編碼器：通常是Vision Transformer（ViT）或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），將圖像分割成小塊并嵌入。
• 語言編碼器-解碼器：基于Transformer的語言模型，接收文本輸入并輸出。
• 跨模態(tài)融合機(jī)制：通過以下方式連接視覺和語言流：

• 早期融合：將視覺特征投影到語言嵌入空間。
• 晚期融合：分別處理后再通過注意力機(jī)制在深層連接。
• 交錯融合：在整個網(wǎng)絡(luò)中有多個交互點。
• 聯(lián)合嵌入空間：將視覺概念和文本概念映射到相似的向量上。

特點與優(yōu)勢

• 視覺與文本信息解析與整合：能夠同時處理視覺和文本信息。
• 圖像理解與細(xì)粒度描述能力：能夠?qū)D像進(jìn)行詳細(xì)描述。
• 視覺問答與推理：能夠回答關(guān)于圖像的問題并進(jìn)行推理。
• 場景解讀：能夠識別圖像中的物體及其關(guān)系。
• 跨模態(tài)推理：能夠?qū)⒁曈X和文本概念聯(lián)系起來。
• 基于視覺輸入的文本生成：能夠根據(jù)視覺輸入生成文本。
• 空間推理：能夠?qū)D像內(nèi)容進(jìn)行空間推理。
• 理解視覺隱喻和文化引用：能夠理解圖像中的隱喻和文化引用。

實際應(yīng)用

• 醫(yī)療診斷：皮膚科醫(yī)生上傳皮膚病變的圖像，AI可以立即提供可能的診斷并給出推理依據(jù)。
• 旅游信息獲取：游客對著地標(biāo)拍照，AI可以立即提供其歷史意義和建筑細(xì)節(jié)。

六、SLMs：小型語言模型，小身材大能量

在追求越來越大的模型的同時，我們往往會忽略小型語言模型（SLMs）的重要性。SLMs是專為在個人設(shè)備上高效工作而設(shè)計的AI系統(tǒng)，即使沒有云訪問也能正常運行。

架構(gòu)剖析

SLMs開發(fā)了專門的計算效率優(yōu)化技術(shù)：

• 高效注意力機(jī)制：替代標(biāo)準(zhǔn)自注意力機(jī)制，后者呈二次方增長，包括：

• 線性注意力：通過核函數(shù)近似將復(fù)雜度降低到O(n)。
• 局部注意力：僅在局部窗口內(nèi)進(jìn)行注意力計算，而不是整個序列。

• 狀態(tài)空間模型：另一種線性復(fù)雜度的序列建模方法。
• 參數(shù)高效Transformer：減少參數(shù)數(shù)量的技術(shù)包括：
• 低秩分解：將權(quán)重矩陣分解為較小矩陣的乘積。
• 參數(shù)共享：在不同層之間重用權(quán)重。
• 深度可分離卷積：用更高效的層替換密集層。
• 量化技術(shù)：通過后訓(xùn)練量化、量化感知訓(xùn)練或混合精度方法降低權(quán)重和激活的數(shù)值精度。
• 知識蒸餾：通過響應(yīng)式、特征式或關(guān)系式蒸餾模型，將大型模型中包含的知識轉(zhuǎn)移到小型模型中。

特點與優(yōu)勢

• 完全離線運行：無需依賴云服務(wù)或網(wǎng)絡(luò)連接。
• 數(shù)據(jù)隱私增強(qiáng)：數(shù)據(jù)始終保留在設(shè)備上，不會上傳到云端。
• 快速響應(yīng)：無需網(wǎng)絡(luò)往返，響應(yīng)速度快。
• 節(jié)能省電：對設(shè)備電池友好。
• 無需遠(yuǎn)程服務(wù)器檢查：尤其適用于高安全或偏遠(yuǎn)環(huán)境。
• 成本低：無需支付API使用費用。
• 可定制性高：可以根據(jù)特定設(shè)備或應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化。
• 專注于特定領(lǐng)域或任務(wù)：能夠針對特定領(lǐng)域或任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。

實際應(yīng)用

SLMs非常適合在沒有網(wǎng)絡(luò)連接或?qū)﹄[私要求較高的環(huán)境中使用，比如偏遠(yuǎn)地區(qū)的設(shè)備維護(hù)人員可以通過SLMs獲取設(shè)備故障診斷建議，而不用擔(dān)心隱私泄露。

七、MLMs：掩碼語言模型，從“填空”中學(xué)習(xí)語言

掩碼語言模型（MLMs）采用了一種獨特的語言學(xué)習(xí)方式：通過解決“填空”問題來學(xué)習(xí)語言。在訓(xùn)練過程中，會隨機(jī)“掩碼”一些單詞，模型需要根據(jù)上下文推斷出缺失的詞匯。

架構(gòu)剖析

MLMs采用雙向架構(gòu)以實現(xiàn)全面的上下文理解：

• 僅編碼器Transformer：與基于解碼器的模型（只能從左到右處理文本）不同，MLMs通過編碼器塊雙向關(guān)注整個上下文。
• 掩碼自注意力機(jī)制：每個標(biāo)記都可以通過縮放點積注意力機(jī)制關(guān)注序列中的所有其他標(biāo)記，無需應(yīng)用因果掩碼。
• 標(biāo)記、位置和段嵌入：這些嵌入結(jié)合在一起，形成包含內(nèi)容和結(jié)構(gòu)信息的輸入表示。

特點與優(yōu)勢

• 雙向建模：利用更廣泛的上下文進(jìn)行更深入的理解。
• 語義分析與分類能力強(qiáng)：在語義分析和分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。
• 強(qiáng)大的實體識別與關(guān)系提取能力：能夠準(zhǔn)確識別文本中的實體及其關(guān)系。
• 少量樣本即可學(xué)習(xí)：能夠從少量樣本中學(xué)習(xí)到有效的表示。
• 結(jié)構(gòu)化提取能力強(qiáng)：在結(jié)構(gòu)化提取任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。
• 強(qiáng)大的下游任務(wù)遷移能力：能夠輕松遷移到各種下游任務(wù)。
• 上下文敏感的詞表示：能夠處理多義詞。
• 易于針對特定領(lǐng)域進(jìn)行微調(diào)：可以根據(jù)特定領(lǐng)域的需求進(jìn)行快速微調(diào)。

實際應(yīng)用

對于律師來說，MLMs可以幫助他們從數(shù)千份合同中提取特定條款，即使這些條款的描述方式各不相同，MLMs也能夠憑借強(qiáng)大的上下文理解能力準(zhǔn)確識別。

八、SAMs：分割任何東西模型，精準(zhǔn)分割圖像中的物體

分割任何東西模型（SAM）是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一項專業(yè)技術(shù)，專門用于從圖像中識別并分離出物體，其精準(zhǔn)度幾乎接近完美。

架構(gòu)剖析

SAM的架構(gòu)由多個組件構(gòu)成，專門用于圖像分割：

• 圖像編碼器：使用Vision Transformer（ViT）作為骨干網(wǎng)絡(luò)，將輸入圖像編碼為密集的特征表示。SAM采用的是ViT-H變體，包含32個Transformer塊，每個塊有16個注意力頭。
• 提示編碼器：處理各種類型的用戶輸入，包括：

• 點提示：帶有背景指示的空間坐標(biāo)。
• 框提示：由兩個點定義的坐標(biāo)框。
• 文本提示：通過文本編碼器處理。
• 掩碼提示：編碼為密集的空間特征。

• 掩碼解碼器：將圖像和提示嵌入結(jié)合起來生成掩碼預(yù)測，包含交叉注意力層、自注意力層和MLP投影頭。

特點與優(yōu)勢

• 零樣本遷移：能夠?qū)τ?xùn)練中未見過的新物體和類別進(jìn)行分割。
• 靈活的提示類型：支持點、框和文本描述等多種提示方式。
• 像素級完美分割：即使在高分辨率圖像中也能實現(xiàn)精準(zhǔn)分割。
• 跨領(lǐng)域通用性：適用于各種類型的圖像。
• 多目標(biāo)分割：能夠同時處理多個目標(biāo)，并理解它們之間的關(guān)系。
• 處理歧義：在存在多種正確分割方式時，能夠提供多種結(jié)果。
• 可集成性：可以作為組件集成到更大的下游視覺系統(tǒng)中。

實際應(yīng)用

• 照片編輯：攝影師和設(shè)計師可以利用SAM快速、精準(zhǔn)地將主體從背景中分離出來，這種操作如果手動完成可能需要花費數(shù)小時。
• 醫(yī)療影像：醫(yī)生可以使用SAM的醫(yī)療版本（如SAM-Med2D）在診斷影像中精確勾勒出解剖結(jié)構(gòu)，輔助疾病診斷和治療規(guī)劃。

選擇適合你的模型

選擇哪種模型完全取決于你的需求。以下是一個簡單的對比表，幫助你更好地做出選擇：

結(jié)語

專業(yè)AI模型的發(fā)展為我們帶來了前所未有的機(jī)遇，這些模型能夠像人類一樣理解、推理、創(chuàng)造和行動。然而，最令人興奮的可能并不是某一種模型的單獨應(yīng)用，而是當(dāng)這些模型開始融合時，將會誕生出什么樣的系統(tǒng)。想象一下，一個系統(tǒng)整合了LCMs的概念理解能力、LAMs的行動能力、MoEs的高效選擇能力以及VLMs的視覺理解能力，而且能夠通過SLM技術(shù)在本地設(shè)備上運行。這樣的系統(tǒng)將真正改變我們的生活和工作方式。

在未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些模型的邊界可能會逐漸模糊，它們之間的協(xié)同合作將成為主流。而我們，也將在這個充滿無限可能的AI時代中，不斷探索和發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用場景，讓AI真正成為人類的得力助手。

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯