5分钟快速了解AI模型：小模型、大模型、推理模型与多模态大模型

随着人工智能技术迅猛发展，小模型、大模型、推理模型和多模态大模型等概念不断涌现。本文将用通俗语言，助你在5分钟内掌握这些模型的特点、区别及应用场景。

AI大模型的起源

如今热门的AI大模型，其技术灵感源于人脑，尽管我们对人脑的运作机制认知有限。在AI领域，模型大小以参数量衡量，通常大模型的参数量从10亿起步。

在正式介绍各类模型前，先抛出一个问题：界面上常见的两个按钮该何时开启、何时关闭呢？后文将给出答案。

小模型

小模型即参数较少的模型，具有以下特点：

• 参数量少：在AI领域，参数量在1亿（0.1B）以下的模型一般被归为小模型。
• 计算需求低：能在手机、嵌入式系统等资源有限的设备上运行。
• 训练数据需求少：所需的训练数据相对不多。
• 专注特定任务：常用于图像分类、目标检测、语音识别等特定任务。

其使用场景包括：

• 移动设备实时应用：如相机应用中的人脸识别、物体检测。
• 物联网设备边缘计算：像智能传感器。

小模型的神经网络结构由输入层、隐藏层和输出层构成。区分大小模型的关键在于中间隐藏层的参数层数和每层参数量之和。当隐藏层的层数和参数量不断增加，达到一定程度就变成了大语言模型。

大语言模型（Large Language Models, LLMs）

特点

• 参数量巨大：通常在数百亿到数千亿之间。
• 高质量文本生成：基于海量文本数据训练，能生成高质量自然语言文本。
• 通用性强：可完成文本生成、翻译、问答、摘要等多种自然语言处理任务。
• 智能涌现：学习到一定程度后，能对未见过的语言问题尝试解答。

使用场景

• 聊天机器人：如客服机器人、虚拟助手，提供对话式交互。
• 文本生成：创作文章、诗歌、剧本等各类文本。
• 机器翻译：实现文本的语言转换。

使用技巧

要让大语言模型发挥效果，需借助一些工具和技巧，如提示工程、清晰指令、提供上下文、少样本学习、微调以及检索增强生成等。这表明大语言模型虽受众广泛，但使用有一定门槛，想要用好还需深入学习。

推理大模型

诞生背景

大语言模型虽在文本生成和对话方面表现出色，但存在局限性。在处理数学证明、科学问题求解等复杂任务时，易出现逻辑断裂或“幻觉”，且缺乏反思能力，会导致错误累积。

工作原理

• 思维链技术：核心是“分步思考”，将大问题拆解为若干步骤求解，但与人类真正的思考不同。
• 强化学习训练：通过“试错”学习，让模型找到最优推理路径。

推理能力分析

推理模型只是模拟人类推理的表面行为，并不理解逻辑。它通过学习解题步骤规律来答题，缺乏常识，只会按固定模板执行，不具备联想和思考能力。

以deepseek界面为例

• 联网和深度思考都开：推理模型R1结合互联网内容解答问题。
• 联网和深度思考都关：deepseek的V3模型自行解答问题。
• 联网开深度思考关：V3模型结合互联网内容解答问题。
• 联网关深度思考开：推理模型R1自行解答问题。

适用场景

• 深度思考（DeepSeek - R1模式）：适用于复杂逻辑分析、多步骤推演和长文本处理，回答准确性高，但响应慢，无法实时获取外部信息，可能出现“致幻”。
• 联网搜索（实时检索模式）：接入互联网实时数据，解决时效性问题，信息更新快，但可能引入噪声，响应略慢。

多模态大模型

特点

• 多类型数据处理：能处理文本、图像、音频、视频等多种输入数据。
• 跨模态学习：理解不同模态数据间的关系。
• 多模态输出：可根据文本生成图像，或根据图像生成描述。

使用场景

• 跨模态检索：根据一种模态数据检索另一种模态数据。
• 视觉问答（Visual Question Answering, VQA）：回答与图像内容相关的问题。
• 图像描述生成（Image Captioning）：生成描述图像内容的自然语言文本。
• 多模态对话：进行涉及多种模态信息的对话。
• 具身智能（Embodied Intelligence）：帮助智能体理解和交互周围环境。

目前，多模态大模型输入丰富，但输出主要局限于文字和图片，未来发展潜力巨大。

总结

选择模型要根据问题特点，并非功能越丰富越好。推理模型在推理过程中可能出错，导致“致幻”回复，并非所有问题都需使用。