搞大了！！！！！
所以——
大模型是啥？
“大”到底有什么用？
度老师是一个非常爱吃串串的处女座
但基本每次吃完都会和老板大打出手......
所以度老师非常需要一个
准确、公正并且效率“嗖嗖嗖”的数签签裁判。
于是——
打开百度飞桨EasyDL
创建模型 - 上传并标注数据 - 训练模型
over！通过训练模型
度老师很快得到了
一个会数竹签的AI裁判✌️
那么，如果我们对这样一个模型，
持续标注更多的数据🤔
从几百个参数，到几万参数、几亿参数，
再到百亿参数、千亿参数......
拥有更多参数的模型，就变成了更大的模型。
也就是——大！模！型！
但是，百亿、千亿的数据，
如果需要人工一个一个标注......😓
那么这些数据连起来可以绕地球123456……
很多很多很多很多很多圈！
一个人昼夜不休，一辈子也标注不完QAQ
不用担心！
预训练大模型技术
让算法掌握了“自监督学习”能力！💪
只需要把海量的数据“喂”给大模型，
无需人工标注
就可以对当中的规律和知识进行提炼、学习。
百度积累了包含5500亿知识的大规模知识图谱，
覆盖范围涵盖了生活中方方面面，
包括制造、医疗、法律、 金融、科技、媒体等
领域的专业知识，
当我们把这些海量的结构化数据统统喂给大模型，我们就得到了一个具备更强理解能力的——百度·文心“知识增强”大模型！退后，接下来度老师要不说人话了
#预训练大模型#
简称“大模型”，作为当前人工智能发展的重要方向，预训练大模型具有效果好、泛化能力强的特点，进一步增强了人工智能的通用性，让广大开发者可以更低成本、更低门槛地开发AI模型，促进人工智能的广泛应用，成为人工智能技术和应用的新基座。
听不懂？没关系！
简单来说，
“预训练”约等于“九年义务教育”
那么大模型就相当于一个准高中生
我们只需要对他略加引导，
帮他选择文理和大学专业，
在接受专业的知识训练后，
他就可以成长为某个领域的“专家”，
也就是我们的“行业大模型”！
训练一个行业大模型，
一开始就站在了大模型的“肩膀”上，
节省了从0开始的时间和成本。
可以说在起跑线上就“赢”了✌️
基于更大的参数规模，
大模型的性能表现也会更优秀。
这也不难理解，
一个9年义务教育学得更扎实的学生，
到了高中、大学也会是学霸啊！
ROUND 1
普通AI写作文 VS AI数字人度晓晓写作文
在文心ERNIE 3.0千亿大模型加持下
文心WIN✌️
ROUND 2
普通AI画画 VS 文心AI作画
在文心ERNIE-ViLG加持下文心WIN✌️
#文心ERNIE-ViLG 2.0#
文心系列大模型的新作——文心ERNIE-ViLG 2.0，是刚发布的美院高材生。
与其他AI作画大模型相比，文心ERNIE-ViLG 2.0有两个显著的特点。首先在通用的理解能力和清晰度上更进一步，语义理解能力更强，生成的图像更高清；另外一点就是它能够更加准确地理解中文表达，也更懂中国文化。
目前，文心大模型已大规模应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品，并通过飞桨开源开放平台、百度智能云赋能航天、工业、能源、金融、通信、媒体、教育等各行各业，比如在度老师接触更多的传媒行业，文心大模型可以极大程度提高写稿审稿效率，帮助度老师解～放～双～手！
目前百度飞桨已构建了业内布局最全、最适宜产业应用的模型库体系，大模型作为人工智能 “基础设施”的一部分，进一步拓宽了人工智能技术落地的场景覆盖广度，更加深了产业应用的深度。文心大模型将持续降低应用门槛，推动产业智能化升级，让人工智能技术惠及每一个人！
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