规模效应的12种模型

了解机器智能背后的本质已经成为大众的好奇心所指。机器智能的本质在于算法驱动、算力驱动以及数据驱动。随着技术的不断进步，模型叠加的基础上可能会不断刷新人们的认知。

1. Transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的网络架构，它通过并行化计算和全局依赖建模，能够高效处理序列数据，实现信息的编码和解码。这一核心架构被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，成为现代深度学习的基石。

2. “涌现”智能的解析

随着网络模型参数量的增加，从数百万到数千亿，模型的表达能力得到显著增强，能够捕捉更复杂的语言模式和知识。当模型规模达到一定阈值时，会突然表现出一些新的能力，如上下文学习、推理能力等，这种现象被称为“涌现”。

大模型通过训练海量的多样化数据，覆盖了广泛的知识领域和语言现象。模型从数据中自动提取规律，逐渐学会处理复杂的任务。自监督任务和预训练目标使得模型从无标注数据中学习语言的内在规律，为后续的涌现能力奠定了基础。

模型能够在少量示例的提示下完成新任务，这种能力被称为“上下文学习”。通过识别输入中的模式，模型可以推断出任务的规则并生成相应的输出。在训练过程中，模型接触了多种任务，如翻译、问答、摘要等，这些任务共享通用的语言表示能力。模型能够将学到的知识迁移到新任务中，表现出强大的泛化能力。

通过人类反馈强化学习（RLHF），模型学会了生成更符合人类期望的回复。在对齐技术中，模型被训练为更安全、更有用、更符合用户需求，这种对齐过程进一步提升了其表现。

3. Deepseek的逆袭

最近，Deepseek因其超高的性价比、开放开源、推理性能以及中文信息的理解而刷屏。以DeepSeek-R1为例，其实现推理主要基于GRPO强化学习框架，以DeepSeek-V3-Base作为基础模型，通过强化学习提升推理任务中的性能。

DeepSeek-R1首次尝试使用纯强化学习提升语言模型推理能力，重点关注模型通过纯RL流程实现的自我演化。为解决可读性差和语言混杂等问题，进一步提升推理性能，DeepSeek-R1在强化学习之前加入了少量冷启动数据和多阶段训练管道。结合监督数据再训练后，该模型能够在所有场景的prompt下进行强化学习，最终得到DeepSeek-R1。

DeepSeek-R1专注于复杂运算和逻辑推理，专为数学、代码生成和逻辑推理等复杂任务设计，适用于科研、算法交易等场景。而DeepSeek V3则定位为通用型大语言模型，能够处理自然语言处理、知识问答和内容生成等多种任务，适用于智能客服、内容创作等场景。

随着现代计算机的发展，以深度学习为主的数据驱动的算法成为主导，算力和数据显得更加重要。在AI领域，技术领先是暂时的，在模型赋能的基础上，AI可能会不断刷新人的认知。数据驱动的智能也受限于数据的质量和数量，如模型缺乏时效数据或局部领域数据，往往会导致智力不足。

在热播的影视作品中，特效镜头的制作需要高性能计算集群、专业渲染引擎与工具、云计算与弹性算力等多方面技术提供支持。单幅画面承载大量动态角色时，需要强大的算力和数据支持才能实现精细的渲染和去噪等效果。这也从侧面说明了在大数据驱动的智能时代，算力和数据的重要性不言而喻。