从超大模型到GPU集群：实用步骤，让每个人都能掌握并应用当今的AI工具。
引言
想象一个世界，在这个世界里，尖端的AI工具就像智能手机应用一样易于获取，而且你不需要拥有博士学位就能发挥它们的力量。好吧，这个世界就是今天！AI的民主化不仅正在重塑技术领域，而且还为各个层次的技术爱好者提供了可行的步骤、具体的见解和实际的例子。无论你是业余爱好者还是专业人士，本文将引导你了解能让每个人都能接触到的工具、平台和技术。深入探索实践方法，发现如何立即将这些创新应用到你的项目中。
超大模型的力量
当我在10年前与Andrew Ng一起开始学习AI开发时，开发一个先进的生产级文本分类算法需要一个小团队的研究人员。工作流程主要包括手动生成训练数据、选择候选模型、训练、测试和评估模型。开发出一个能够很好地泛化到未见过的训练数据的稳健模型是具有挑战性的。
这个范式在“Attention is All You Need”这篇开创性论文的影响下发生了转变。这篇开创性论文介绍了transformer神经网络架构，显著提高了NLP模型的性能。该论文表明，transformer模型擅长捕捉长期依赖关系，并且所需的训练数据比当时最先进的模型少得多。
超大模型可以以开源或闭源形式提供。这些大型模型通常可以用于任何文本任务，并且可以进一步微调以实现高精度的特定任务。
从计算的角度来看，庞大的超大模型有时可能过于庞大。当一个70亿参数的模型可以达到相同的结果时，为什么要部署一个拥有2000亿参数的模型呢？在我的兴趣项目中，我一直发现微调较小的模型可以在成本和效果之间取得最佳平衡…