大模型的当前和未来

主要观点总结

本文是对天翼智库大模型研究团队关于大模型发展的专业回答的摘编，涵盖了多个关于大模型的关键问题，包括其发展情况、现状、技术挑战、应用领域等。

关键观点总结

关键观点1: 大模型的发展现状和趋势

大模型仍处于快速发展和变革时期，呈现四大发展特征。国内大模型同质化问题严重，缺乏原创性突破，应用上缺乏独特性。未来国内主导的大模型将逐渐集中。

关键观点2: 大模型的技术挑战

大模型面临关键技术壁垒，主要集中在核心算法和基础架构设计上。目前主要基于Transformer架构，采用预测next token作为主要训练策略。实现直道超车需要增加模型参数、强化多模态和AI Agent产品能力等策略。

关键观点3: 国内开源多模态大模型的情况

国内至少有28个开源多模态大模型，发布者主要包括科技企业和科研机构。这些模型在大模型发展中的贡献不可忽视。

关键观点4: 大模型发展中的经验和教训

提示工程的自动化可能会减少对人类工程师的依赖并将以新形态存在。混合专家模型（MoE）架构有望超越传统范式实现低成本万亿参数大模型。数据合成技术在大模型研发流程中的重要性愈发凸显。

关键观点5: 大模型的应用领域和前景

大模型在各行各业渗透日益加深，展现出强大的应用潜力。未来大模型技术将与搜索引擎产品结合，产品核心定位将从搜索引擎转向大模型+搜索的整体问答系统。

文章预览

自2022年年底ChatGPT打响大模型热潮第一枪，至今已有一年半多的时间，大模型持续受到业界高度关注。大模型当前发展情况如何，未来又将如何演进发展？天翼智库大模型研究团队专家就知乎上广受关注的14个相关热点问题进行了专业性回答。本文是上述问答内容的摘编。 大模型入门  1.什么是大模型、超大模型和Foundation  Model？ 天翼智库：大模型 通常指具有大规模参数、能捕捉和学习更复杂数据模式的模型，在各种任务上表现更为出色，如自然语言理解、图像识别等。 超大模型 是大模型的一个子集，参数通常达数千亿甚至数万亿。随着模型规模(如参数数量、数据量、计算量)增大，其性能通常会随之提高，能处理更广泛任务，在特定任务上达更高精度，甚至会“涌现”新能力，如常识推理、创作能力等。 Foundation Model 是一种特定类型的大模型， ………………………………