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如果按照大模型的学术定义去理解，LLM大语言模型，那么它只是指最新的一种AI技术路线，
从卷积神经网络CNN开始，在AI领域，技术路线已经发展了7代，如下：
CNN –> RNN->LSTM->RNN/LSTM +Attention -> Transformer -LLM
如果是这个定义，那么 基础大模型+数据集+GPU集群，再加上工程师去做训练微调，就能打造出一个有特色的生成式AI。数据集的好坏和工程师的调教水平，决定了最后的成果。
如果是用大模型作为生成式AI的昵称，那么基本上生成式AI的培育也和数据集的大小质量高度相关。什么数据训出什么AI，数据集的完整度和本身的质量是很重要的。
大模型的“大”目前可以理解为参数量，最前沿的GPT4使用1.8万亿参数，到目前为止，参数量的边际效用已经递减，130B这种千亿级参数在某些应用中表现也不弱。
两者的关系可以比做学生和课本：不同的大模型像学生，天分有高低；不同的数据集像教材或课本或图书馆，数据的量和质就是书本知识的全面和正经。最终训练成就和两者都有紧密关联
收起ChatGPT 回答
在互联网服务行业中，大模型和数据集是密不可分的。数据集是指用于训练和测试机器学习模型的大量数据集合，而大模型则是指由大量参数构成的复杂机器学习模型。
数据集是训练大模型的基础，大模型需要通过数据集进行训练，从而不断优化和提升自身的准确性和效率。在训练过程中，数据集的质量和规模对于大模型的性能和效果至关重要。通常情况下，数据集越大，大模型的训练时间和准确性都会更高。
同时，大模型也可以用于优化数据集。通过大模型的预测结果，可以发现数据集中的错误和缺陷，从而进一步完善和优化数据集。
因此，数据集和大模型是相互依存的，它们之间的关系是相辅相成的。在互联网服务行业中，数据集和大模型的优化和应用，可以帮助企业提升产品的质量和用户体验，提高企业的竞争力。