通用大模型演进路线 | 科技导报

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本文回顾了通用大模型的发展历程，梳理关键技术节点，从早期基于规则的系统和传统机器学习模型，到深度学习的崛起，再到Transformer架构，以及GPT系列及国内外通用大模型的进展。尽管GLMs在多个领域取得了显著进展，但其发展也面临诸多挑战，包括计算资源需求、数据偏见与伦理问题及模型的解释性与透明性。分析了这些挑战，并探讨了GLMs未来发展的5个关键方向：模型优化、多模态学习、具情感大模型、数据与知识双驱动以及伦理与社会影响。通过这些策略，通用大模型有望在未来实现更广泛和深入的应用，推动人工智能技术的持续进步。 随着人工智能技术的飞速发展，通用大模型（general large models，GLMs）已经成为人工智能领域的重要研究方向，通常具备以下特点。 1）大规模。 通用大模型通常拥有大量的参数，从几十亿至上千亿参数不等 ………………………………