【AI】大模型参数简史

主要观点总结

本文主要描述了从GPT-2模型开始，大型语言模型如何在短短六年内参数数量飙升，并介绍了包括Meta的LLaMA模型和百度ERNIE系列模型在内的一系列模型的发展。同时，也提到了MoE（Mixture-of-Experts）架构的兴起以及其对模型发展和产业的影响。

关键观点总结

关键观点1: 大型语言模型的快速发展。

自GPT-2模型开始，大型语言模型的参数数量在短短六年内飙升，从数十亿参数发展到数百亿、数千亿甚至万亿级别。这一发展推动了AI能力的飞跃，奠定了大语言模型的技术基础。

关键观点2: 一系列重要模型的发布。

包括GPT-3、LLaMA、Meta在2023年发布的LLaMA模型以及最近的百度ERNIE系列模型等都在这一领域取得了重大进展。这些模型不仅在参数规模上有所突破，而且在训练数据、架构和推理能力等方面也有所创新。

关键观点3: MoE（Mixture-of-Experts）架构的兴起。

MoE架构允许模型通过选择性激活部分参数，在保证推理效率的同时，提升总体规模。这一新兴架构已经悄然成为主流，对模型发展和产业产生了深远影响。

关键观点4: 开源社区和模型可得性的变化。

随着MoE架构的普及和大型模型的开源，模型的可得性得到了显著提高。如今，多个超400B参数的模型可以自由下载，这极大地降低了产业门槛。