在不到十年前，與計算機進行有意義的對話還只是科幻電影中的情節。然而如今，數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作品，甚至利用這些AI工具理解圖像并完成高級任務。這些進步背后，是眾多專業AI模型的強力支撐，每個模型都有其獨特的功能和應用場景。今天，就讓我們一起走進八大專業AI模型的世界，看看它們是如何重塑數字世界，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正常對話的場景嗎？如今，大型語言模型（LLMs）已經讓這些虛構情節成為現實。它們能夠理解和生成人類語言，是現代AI助手的核心。

架構剖析

LLMs本質上是基于Transformer架構構建的，由堆疊的編碼器和/或解碼器塊組成。其典型實現包括以下部分：

• 多頭注意力層：不同的注意力層可以讓模型同時關注輸入的不同部分，每個層分別計算Q、K、V矩陣。
• 前饋神經網絡：這些網絡接收注意力層的輸出后，執行兩次線性變換，并在中間加入非線性激活函數（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絡中流動以及歸一化網絡激活，使訓練更加穩定。
• 位置編碼：通過正弦或學習型位置嵌入注入位置信息，因為Transformer是并行處理標記的。
• 多階段訓練：先進行預訓練，然后在精心策劃的數據集上進行微調，接著進行對齊，其中RLHF（強化學習人類反饋）是其中一種方法。

特點與優勢

• 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系。
• 知識表示：從海量訓練數據中學習到豐富的知識。
• 零樣本學習：無需特定訓練即可執行任務。
• 上下文學習：通過示例適應新的格式。
• 復雜多步推理：能夠進行復雜的多步推理以解決問題。

實際應用

• 內容創作：如果你是創作者，遇到寫作瓶頸，LLMs可以幫你生成創意、創建文章大綱或草擬內容供你潤色。
• 編程輔助：如果你是開發者，遇到編程問題，LLMs可以幫你調試代碼、提出解決方案，甚至用通俗易懂的語言解釋復雜的編程概念或術語。

二、LCMs：大型概念模型，深入理解概念關系

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。

架構剖析

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

• 增強型交叉注意力機制：將文本標記與概念表示連接起來，將詞匯與底層概念聯系起來。
• 知識圖譜整合：直接在架構中或通過預訓練目標間接整合結構化知識。
• 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：允許沿著概念關系鏈進行多步推理。

特點與優勢

• 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出色。
• 常識推理與推斷能力：能夠更好地進行常識推理和推斷。
• 跨領域概念鏈接：能夠將不同領域的概念聯系起來。
• 語義層次概念化：能夠理解概念的層次結構。
• 概念消歧與實體鏈接：能夠區分概念并鏈接實體。
• 類比與知識遷移：能夠從不同的信息源中組合知識。

實際應用

• 學術研究：對于研究人員來說，LCMs可以幫助他們從不同的科學論文中發現隱藏的概念聯系。
• 教育領域：教育工作者可以利用LCMs設計教學材料，增強學生的概念學習，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發展的下一個階段，這些模型不僅能夠理解和生成內容，還能在數字環境中采取有意義的行動。它們是理解與行動之間的橋梁。

架構剖析

LAMs通過多組件設計將語言理解與行動執行結合起來：

• 語言理解核心：基于Transformer的LLM，用于處理指令并生成推理步驟。
• 規劃模塊：分層規劃系統，將高級目標分解為可執行的步驟，通常使用蒙特卡洛樹搜索或分層強化學習等技術。
• 工具使用接口：API層，用于與外部工具交互，包括發現機制、參數綁定、執行監控和結果解析。
• 記憶系統：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。

特點與優勢

• 自然語言指令執行：能夠根據自然語言指令采取行動。
• 多步規劃：能夠實現需要多步規劃的目標。
• 工具使用與API交互：無需人工干預即可使用工具和API。
• 從演示中學習：通過演示學習，而不是通過編程。
• 環境反饋與適應：能夠從環境中接收反饋并自我調整。
• 單智能體決策：以安全為首要目標進行決策。
• 狀態跟蹤與序列交互：能夠跟蹤狀態并進行連續交互。
• 自我糾正與錯誤恢復：能夠自我糾正錯誤并恢復。

實際應用

想象一下，你讓AI“研究當地的承包商，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合的復雜多步任務。

四、MoEs：專家混合模型，多領域任務的“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）的設計理念。這些模型由多個專家神經網絡組成，每個網絡都專注于特定的任務或知識領域。

架構剖析

MoEs通過條件計算實現，不同的輸入會激活不同的專業子網絡：

• 門控網絡：將輸入發送到適當的專家子網絡，決定模型中的哪些記憶應該處理每個標記或序列。
• 專家網絡：多路、專業化的神經子網絡（專家），通常是嵌入在Transformer塊中的前饋網絡。
• 稀疏激活：對于每個輸入，只激活一小部分參數。通過top-k路由實現，只有得分最高的k個專家被允許處理每個標記。

特點與優勢

• 高效擴展：能夠在不增加計算量的情況下擴展到巨大的參數數量。
• 實時路由：能夠實時將輸入路由到專業化的網絡。
• 參數效率高：由于條件計算，參數效率更高。
• 特定領域任務性能好：在特定領域的任務表現更好。
• 對新輸入的優雅退化：面對新輸入時能夠優雅地退化。
• 多領域知識：在多領域知識方面表現出色。
• 減少災難性遺忘：在訓練過程中減少災難性遺忘。
• 領域平衡的計算資源：能夠平衡不同領域的計算資源。

實際應用

對于需要AI系統處理從客戶服務到技術文檔再到創意營銷等多領域任務的企業來說，MoEs模型是最佳選擇，因為它們可以根據執行的任務激活不同的“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“看”和“說”的能力。

架構剖析

VLMs通常采用雙流架構，分別處理視覺和語言信息：

• 視覺編碼器：通常是Vision Transformer（ViT）或卷積神經網絡（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。
• 跨模態融合機制：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制在深層連接。
• 交錯融合：在整個網絡中有多個交互點。
• 聯合嵌入空間：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。
• 圖像理解與細粒度描述能力：能夠對圖像進行詳細描述。
• 視覺問答與推理：能夠回答關于圖像的問題并進行推理。
• 場景解讀：能夠識別圖像中的物體及其關系。
• 跨模態推理：能夠將視覺和文本概念聯系起來。
• 基于視覺輸入的文本生成：能夠根據視覺輸入生成文本。
• 空間推理：能夠對圖像內容進行空間推理。
• 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。

實際應用

• 醫療診斷：皮膚科醫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。
• 旅游信息獲取：游客對著地標拍照，AI可以立即提供其歷史意義和建筑細節。

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是專為在個人設備上高效工作而設計的AI系統，即使沒有云訪問也能正常運行。

架構剖析

SLMs開發了專門的計算效率優化技術：

• 高效注意力機制：替代標準自注意力機制，后者呈二次方增長，包括：

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

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

特點與優勢

• 完全離線運行：無需依賴云服務或網絡連接。
• 數據隱私增強：數據始終保留在設備上，不會上傳到云端。
• 快速響應：無需網絡往返，響應速度快。
• 節能省電：對設備電池友好。
• 無需遠程服務器檢查：尤其適用于高安全或偏遠環境。
• 成本低：無需支付API使用費用。
• 可定制性高：可以根據特定設備或應用進行優化。
• 專注于特定領域或任務：能夠針對特定領域或任務進行優化。

實際應用

SLMs非常適合在沒有網絡連接或對隱私要求較高的環境中使用，比如偏遠地區的設備維護人員可以通過SLMs獲取設備故障診斷建議，而不用擔心隱私泄露。

七、MLMs：掩碼語言模型，從“填空”中學習語言

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

架構剖析

MLMs采用雙向架構以實現全面的上下文理解：

• 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注整個上下文。
• 掩碼自注意力機制：每個標記都可以通過縮放點積注意力機制關注序列中的所有其他標記，無需應用因果掩碼。
• 標記、位置和段嵌入：這些嵌入結合在一起，形成包含內容和結構信息的輸入表示。

特點與優勢

• 雙向建模：利用更廣泛的上下文進行更深入的理解。
• 語義分析與分類能力強：在語義分析和分類任務中表現出色。
• 強大的實體識別與關系提取能力：能夠準確識別文本中的實體及其關系。
• 少量樣本即可學習：能夠從少量樣本中學習到有效的表示。
• 結構化提取能力強：在結構化提取任務中表現優異。
• 強大的下游任務遷移能力：能夠輕松遷移到各種下游任務。
• 上下文敏感的詞表示：能夠處理多義詞。
• 易于針對特定領域進行微調：可以根據特定領域的需求進行快速微調。

實際應用

對于律師來說，MLMs可以幫助他們從數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也能夠憑借強大的上下文理解能力準確識別。

八、SAMs：分割任何東西模型，精準分割圖像中的物體

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

架構剖析

SAM的架構由多個組件構成，專門用于圖像分割：

• 圖像編碼器：使用Vision Transformer（ViT）作為骨干網絡，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。
• 框提示：由兩個點定義的坐標框。
• 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合起來生成掩碼預測，包含交叉注意力層、自注意力層和MLP投影頭。

特點與優勢

• 零樣本遷移：能夠對訓練中未見過的新物體和類別進行分割。
• 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精準分割。
• 跨領域通用性：適用于各種類型的圖像。
• 多目標分割：能夠同時處理多個目標，并理解它們之間的關系。
• 處理歧義：在存在多種正確分割方式時，能夠提供多種結果。
• 可集成性：可以作為組件集成到更大的下游視覺系統中。

實際應用

• 照片編輯：攝影師和設計師可以利用SAM快速、精準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小時。
• 醫療影像：醫生可以使用SAM的醫療版本（如SAM-Med2D）在診斷影像中精確勾勒出解剖結構，輔助疾病診斷和治療規劃。

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：

結語

專業AI模型的發展為我們帶來了前所未有的機遇，這些模型能夠像人類一樣理解、推理、創造和行動。然而，最令人興奮的可能并不是某一種模型的單獨應用，而是當這些模型開始融合時，將會誕生出什么樣的系統。想象一下，一個系統整合了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技術在本地設備上運行。這樣的系統將真正改變我們的生活和工作方式。

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

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯