什么是AIGC？什么是大模型？具体有什么应用？

AIGC是人工智能大模型计算（Artificial Intelligence Grand Challenge）的缩写，它指的是利用超级计算机、云计算等技术，训练和优化具有数亿甚至数十亿参数的深度学习模型。这些大模型能够在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得非常出色的表现。

下面我们来详细了解一下什么是大模型以及其应用。

什么是大模型？

传统的深度学习模型通常拥有几百万到几千万个参数，而大模型则可以达到数亿或数十亿个参数。为了训练和优化这样庞大的深度学习模型，需要运用超级计算机和云计算集群等强大的计算资源。

例如，OpenAI在2019年推出了一款由1.5万亿个参数组成的自然语言处理模型GPT-2，该模型可以产生非常流畅、连贯且逼真的文章、对话等自然语言内容。而2020年6月，OpenAI又发布了更加庞大的GPT-3，其拥有1.75万亿个参数，并成功实现了更为广泛和复杂的自然语言处理任务。

除此之外，在图像识别、语音识别等领域也存在着各种不同规模和复杂程度的大模型。

具体有哪些应用？

随着近年来人工智能技术迅速发展，在各行各业都涌现出了众多应用场景。下面列举几个使用大模型进行人工智能研究与应用项目：

1.自然语言处理

在自然语言处理领域中，利用AIGC可建立一个基于海量文本数据集训练出来的超级NLP（Natural Language Processing）系统。这类系统可以实现自动文本摘要、机器翻译、问答系统等功能，并在实际应用中达到极高水平。例如阿里巴巴发布了由7000亿参数构建而成的龙脉NLP预训练系统，该系统可以支持56种不同类型任务，并取得很好效果。

2.图像识别

利用AIGC可构建出一个包含数千万/亿甚至更多数量级图片标注信息和图像数据集合成而成数据集进行图像分类/检索/分割/生成/修复等操作。比如Facebook早期注意力机制CNN网络AttentionNet就是包含16层7400万参数；Google Inception-v4网络就包含42层15000多万个参数；谷歌AlphaGo中采用1000层神经元组成神经网络GaveNets也被认为是其中之一最先进最牛逼之一。

3.语音识别

基于AIGC技术进行训练后可创建一个最先进最强劲声音信号分析与识别引擎。例如微软Research Asia所开发独家所有权DeepScribe转写技术基于LSTM+CTC并采取目前全球最先进创新性闪电式Wavenet WaveRNN声音生成技术；阿里巴巴AthenaCore声音合成引擎；华为HiAI引擎等等都是商业上已经投入使用或者正在积极推进中。

总结：

AIGC作为目前人工智能技术重要方向之一，具有广泛应用场景，并且正在快速发展壮大中。未来随着计算资源越来越便宜以及硬件设备性能越来越强劲，我们相信AIGC会带给我们更多惊喜！