1、传统开发的算法和软件整体,也可以看成是一个“大模型”,其中有不同层次的处理,最终能够完成从输入到输出的计算,不过,其中的计算都是人工定义的,一般依赖于研究成果的应用。研究成果在实际中的应用处理。
2、AI开发,是需要设定模型架构和参数初始化的,然后“投喂”数据来训练模型,依据是选定的目标函数。最终,也是得到一个整体训练好的模型,这个模型是拟合训练数据集的模型,与最开始的模型相比,参数更新过了很多轮,最后实在验证数据集上有比较好的表现,才被选择的一组参数。
3、事实上,传统开发和AI开发通常都是互相结合起来使用的,各取所长,当然,大模型内部也是由多个块(部分)组成,其开发与训练方式也是多样化的,最终也是一个组合形式来完成结果计算的。简单点,就是 的计算过程。的供给方式,与人们期望的消费方式。
4、AI开发的优势是方便复用,大量已经训练好的基础模型,只需要针对特定任务进行部分参数微调和模型微调就可以取得良好效果,类似于VGG块、transformer架构的调用方式,或者其他块函数的调用,所以效率上会大大提升,好比有3D打印机,造东西就很快,准备好材料(数据)和目标方向(具体任务)就行,非常快,非常好用!
5、大模型时代已经到来,这就是新的工作方式,新的生产方式,不管你喜欢不喜欢,这就是现实的方式,时代潮流不可逆!顺势而为,顺大势而动,这是每个人需要做的事情。所谓主流!
6、加油,everybody!
下面是GPT3.5的反馈,可以看看,观点经过提炼。
传统开发与AI开发的对比:
传统开发与AI开发的协同:
AI开发的优势:
大模型时代:
时代潮流和主流:
通过这些改进,描述更为简练且容易理解,突出了传统开发和AI开发的对比,以及它们如何共同构成现代解决方案的核心。