通用大模型演进路线

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随着人工智能技术的飞速发展，通用大模型（GLMs）已经成为人工智能领域的重要研 究方向。通用大模型拥有超大规模参数，通过大规模数据进行训练，具备强大的学习和推理 能力。这些模型在自然语言处理、图像识别、代码生成等多种任务中展现出卓越的能力。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 ………………………………