2024中國人工智能系列白皮書-大模型技術(shù)（2024版）本白皮書旨在深入探討2024年中國人工智能領(lǐng)域的最新進展，重點關(guān)注大模型技術(shù)的突破與應(yīng)用。涵蓋技術(shù)發(fā)展趨勢、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景、以及未來發(fā)展方向等關(guān)鍵議題。作者：大模型技術(shù)發(fā)展概述技術(shù)進步深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是Transformer架構(gòu)的發(fā)展，為大模型的出現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)增長互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的爆炸式增長為大模型提供了豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使模型能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的知識和規(guī)律。計算能力算力的提升，特別是GPU技術(shù)的進步，為大模型訓(xùn)練提供了強大的算力支持，使其能夠處理海量數(shù)據(jù)并進行高效訓(xùn)練。大模型技術(shù)定義及特點大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大模型通常指擁有數(shù)十億甚至上萬億參數(shù)的龐大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這些模型通常在海量數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練。多模態(tài)能力一些大模型能夠處理和生成多種類型的數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、音頻和視頻，使其適用于更廣泛的應(yīng)用場景。通用性與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型相比，大模型通常具有更強的通用性，能夠完成多種任務(wù)，例如文本生成、問答、翻譯和代碼編寫。大模型技術(shù)發(fā)展歷程1早期探索階段（1950s-1980s）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型誕生，奠定了大模型技術(shù)的基礎(chǔ)。2深度學(xué)習(xí)崛起階段（2006-2010s）深度學(xué)習(xí)算法突破，推動大模型技術(shù)發(fā)展。3大模型時代（2010s至今）大模型技術(shù)蓬勃發(fā)展，應(yīng)用場景不斷拓展。大模型技術(shù)驅(qū)動因素11.數(shù)據(jù)驅(qū)動海量數(shù)據(jù)是訓(xùn)練大模型的基礎(chǔ)，推動模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力提升。22.算力突破高性能計算平臺和芯片技術(shù)的發(fā)展為大模型訓(xùn)練提供了強勁的算力支持。33.算法創(chuàng)新新的模型架構(gòu)和訓(xùn)練算法，例如Transformer，不斷提升大模型的效率和性能。44.應(yīng)用需求人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用需求不斷增長，推動大模型技術(shù)的快速發(fā)展。國內(nèi)外大模型技術(shù)現(xiàn)狀目前，全球范圍內(nèi)大模型技術(shù)發(fā)展迅速，多個國家和地區(qū)都已投入大量資源進行研發(fā)。在美國，Google、Meta、OpenAI等科技巨頭在基礎(chǔ)模型和應(yīng)用方面均取得重大突破。中國在基礎(chǔ)模型研發(fā)方面也取得顯著進展，百度、阿里巴巴、騰訊等科技公司都發(fā)布了各自的大模型產(chǎn)品。美國中國歐洲其他從全球大模型數(shù)量來看，美國擁有最多的模型，其次是中國，歐洲和其它地區(qū)的大模型數(shù)量相對較少。國內(nèi)外主要大模型技術(shù)廠商國內(nèi)百度、阿里巴巴、騰訊、華為、字節(jié)跳動、商湯科技、科大訊飛、出門問問、云從科技等科技巨頭和初創(chuàng)企業(yè)。這些企業(yè)在基礎(chǔ)模型、訓(xùn)練算法、應(yīng)用場景等方面積極布局，并推出了一系列具有代表性的大模型產(chǎn)品和服務(wù)。國外OpenAI、Google、Meta、微軟、亞馬遜等科技巨頭，以及Anthropic、Cohere、StabilityAI等新興公司。他們在人工智能領(lǐng)域擁有深厚積累，并引領(lǐng)著大模型技術(shù)發(fā)展方向，推動著大模型應(yīng)用的不斷拓展。大模型技術(shù)基礎(chǔ)模型發(fā)展模型規(guī)模演進基礎(chǔ)模型的規(guī)模不斷增大，從最初的幾百萬參數(shù)到現(xiàn)在的百億、千億甚至萬億參數(shù)，模型的容量和能力不斷提升。預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)?；A(chǔ)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越來越大，涵蓋了文本、代碼、圖像、視頻等多種類型，使模型擁有更廣闊的知識和能力。多模態(tài)融合基礎(chǔ)模型開始融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，例如文本、圖像、音頻等，提升模型的理解和表達能力。分布式訓(xùn)練為了應(yīng)對大模型訓(xùn)練的巨大計算量，分布式訓(xùn)練技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，加速模型訓(xùn)練過程。大模型技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)突破模型壓縮技術(shù)模型壓縮技術(shù)降低模型大小和推理時間，便于部署到資源有限的設(shè)備。模型壓縮技術(shù)主要包括模型剪枝、量化和知識蒸餾等方法。高效推理加速高效推理加速技術(shù)提高大模型推理速度，降低推理成本，使大模型更易于應(yīng)用。高效推理加速技術(shù)主要包括硬件加速、模型并行和推理優(yōu)化等方法。大模型訓(xùn)練算法改進數(shù)據(jù)增強數(shù)據(jù)增強技術(shù)通過擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升模型泛化能力，有效緩解數(shù)據(jù)匱乏問題。自監(jiān)督學(xué)習(xí)自監(jiān)督學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在結(jié)構(gòu)進行訓(xùn)練，無需人工標注，降低數(shù)據(jù)依賴性。模型壓縮模型壓縮技術(shù)減小模型體積，降低計算資源需求，提高模型部署效率。算法優(yōu)化通過對訓(xùn)練算法進行優(yōu)化，例如梯度下降算法、正則化方法，提高模型訓(xùn)練效率和性能。大模型高效推理加速模型壓縮減少模型參數(shù)數(shù)量，降低存儲和計算成本。常見方法包括剪枝、量化和知識蒸餾。推理加速硬件使用專用硬件，如GPU、TPU、ASIC等，加速模型推理過程。例如，NVIDIAA100GPU專門為深度學(xué)習(xí)推理而設(shè)計。推理框架優(yōu)化優(yōu)化推理框架，例如TensorRT、ONNXRuntime，提升模型推理效率。模型并行將模型拆分成多個部分，在多個設(shè)備上并行執(zhí)行推理，提高推理速度。大模型安全可控技術(shù)11.數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)隱私保護至關(guān)重要，防止模型泄露敏感信息，確保用戶數(shù)據(jù)的安全。22.算法可控保證模型的輸出符合倫理和道德規(guī)范，防止生成歧視性或有害內(nèi)容。33.攻擊防御抵御惡意攻擊，如對抗樣本攻擊和模型中毒，提高模型的魯棒性。44.責(zé)任追溯明確模型使用者的責(zé)任，建立可追溯的機制，防止模型被濫用。大模型開放可移植性開源模型開源模型允許研究人員和開發(fā)人員訪問模型的代碼和權(quán)重，促進協(xié)作和創(chuàng)新。遷移學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)允許將已訓(xùn)練的大模型應(yīng)用于新的領(lǐng)域或任務(wù)，無需重新訓(xùn)練。硬件兼容性大模型應(yīng)能夠在不同的硬件平臺上運行，以確?？梢浦残院蛷V泛的應(yīng)用。云服務(wù)平臺云服務(wù)平臺提供預(yù)先訓(xùn)練的大模型和相關(guān)工具，方便用戶使用。大模型多模態(tài)融合應(yīng)用跨模態(tài)理解與生成大模型可以理解不同模態(tài)數(shù)據(jù)，例如文本、圖像、視頻和音頻，并生成融合多種模態(tài)的輸出。多模態(tài)信息檢索利用大模型可以檢索不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)用戶意圖提供相關(guān)結(jié)果。多模態(tài)交互體驗大模型可以為用戶提供更自然、更豐富的交互體驗，例如語音識別、圖像生成、視頻理解等。多模態(tài)任務(wù)協(xié)同大模型可以協(xié)同處理不同模態(tài)的任務(wù)，例如圖像識別、文本翻譯、語音合成等。大模型場景API及SDK場景API大模型場景API提供定制化的功能，例如文本生成、問答、翻譯等。開發(fā)者可以輕松地將大模型的能力集成到自己的應(yīng)用中，無需深入了解大模型的內(nèi)部機制。SDK大模型SDK提供開發(fā)工具包，包含代碼示例、文檔和示例項目。開發(fā)者可以使用SDK快速搭建基于大模型的應(yīng)用，提高開發(fā)效率。大模型內(nèi)容生成應(yīng)用文本生成大模型可以生成多種類型的文本內(nèi)容，例如新聞、文章、詩歌、劇本等。對話生成大模型可以模擬人類對話，進行自然流暢的交互，例如聊天機器人、虛擬助手等。代碼生成大模型可以根據(jù)自然語言描述生成代碼，例如網(wǎng)頁、應(yīng)用程序等。音樂生成大模型可以根據(jù)不同的風(fēng)格和主題生成音樂作品，例如歌曲、背景音樂等。大模型知識問答應(yīng)用智能問答助手大模型可以提供更精準、更豐富的知識問答服務(wù)，幫助用戶快速獲取信息?？茖W(xué)研究大模型可以分析大量科學(xué)文獻和數(shù)據(jù)，幫助科學(xué)家進行研究和發(fā)現(xiàn)新知識。教育領(lǐng)域大模型可以為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)體驗，并提供更有效的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。法律領(lǐng)域大模型可以幫助律師快速查找法律條文和案例，提高法律服務(wù)效率。大模型對話交互應(yīng)用11.聊天機器人大模型能夠理解自然語言，并生成流暢、連貫的文本，可以用于創(chuàng)建更智能、更自然的聊天機器人。22.語音助手大模型可以將語音轉(zhuǎn)文本，并進行理解和響應(yīng)，為用戶提供更人性化的語音助手體驗。33.智能客服大模型可以快速處理大量客戶咨詢，并根據(jù)用戶需求提供個性化的解決方案，提高客服效率。大模型智能助手應(yīng)用個性化服務(wù)根據(jù)用戶需求定制服務(wù)，提供個性化的解決方案。多任務(wù)處理智能助手能夠同時處理多種任務(wù)，提高工作效率。時間管理提醒重要事項，幫助用戶更好地管理時間。大模型醫(yī)療健康應(yīng)用輔助診斷與疾病預(yù)測大模型可以分析患者病歷、影像數(shù)據(jù)等，輔助醫(yī)生進行診斷和疾病預(yù)測，提高診斷準確率。個性化治療方案制定根據(jù)患者的基因信息、生活習(xí)慣等，大模型可以制定個性化的治療方案，提高治療效果。藥物研發(fā)與精準治療大模型可以加速藥物研發(fā)過程，以及在精準醫(yī)療方面提供支持，提高醫(yī)療效率。健康管理與預(yù)防保健大模型可以提供健康風(fēng)險評估、健康管理建議等服務(wù)，幫助人們預(yù)防疾病、保持健康。大模型工業(yè)制造應(yīng)用智能生產(chǎn)優(yōu)化大模型可用于優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率，降低成本。例如，大模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來需求，優(yōu)化生產(chǎn)計劃，減少庫存積壓。質(zhì)量控制提升大模型可以用于檢測產(chǎn)品缺陷，提高產(chǎn)品質(zhì)量。例如，大模型可以識別圖像中的缺陷，并將其標記出來，幫助工人進行質(zhì)量控制。大模型金融服務(wù)應(yīng)用風(fēng)險管理與預(yù)測大模型可以分析海量金融數(shù)據(jù)，識別風(fēng)險因素，預(yù)測市場走勢，幫助金融機構(gòu)制定更精準的風(fēng)險管理策略。個性化金融服務(wù)大模型能夠理解客戶需求，提供個性化金融服務(wù)，例如投資建議、理財規(guī)劃、保險推薦等，提升客戶體驗。智能客服與咨詢大模型可以作為智能客服，解答客戶問題，提供金融咨詢服務(wù)，提升服務(wù)效率，降低運營成本。金融科技創(chuàng)新大模型推動金融科技創(chuàng)新，例如智能投顧、數(shù)字貨幣交易等，為金融行業(yè)帶來新發(fā)展機遇。大模型教育培訓(xùn)應(yīng)用1個性化學(xué)習(xí)大模型可根據(jù)學(xué)生個體學(xué)習(xí)情況，提供個性化學(xué)習(xí)路徑，幫助學(xué)生高效掌握知識。2智能化教學(xué)大模型可協(xié)助教師設(shè)計教學(xué)內(nèi)容、生成教學(xué)資源，提升教學(xué)效率和質(zhì)量。3智慧化測評大模型可進行智能化的學(xué)習(xí)效果評估，提供精準的學(xué)習(xí)反饋，促進學(xué)生學(xué)習(xí)進步。4便捷化服務(wù)大模型可為學(xué)生提供便捷的學(xué)習(xí)輔助服務(wù)，例如在線答疑、作業(yè)批改等。大模型法律服務(wù)應(yīng)用法律咨詢提供精準、高效的法律咨詢服務(wù)，解答法律問題，幫助用戶理解法律條文，避免法律風(fēng)險。法律文書生成自動生成訴訟文書、合同協(xié)議、法律意見書等，提高法律服務(wù)效率，降低法律服務(wù)成本。法律案件分析分析法律案件，預(yù)測案件走向，提供勝訴率評估，輔助律師進行案件策略制定。法律風(fēng)險識別識別合同、協(xié)議等法律文本中的風(fēng)險點，幫助用戶提前防范法律風(fēng)險，降低法律風(fēng)險損失。大模型公共服務(wù)應(yīng)用公共服務(wù)效率提升大模型可以提高政府服務(wù)效率，例如智能客服、自動問答系統(tǒng)等，為公眾提供快速、便捷的咨詢服務(wù)。大模型可以分析海量數(shù)據(jù)，預(yù)測社會發(fā)展趨勢，為政府決策提供數(shù)據(jù)支持，制定更科學(xué)的政策。公共服務(wù)公平性提升大模型可以消除信息不對稱，為弱勢群體提供更加平等的服務(wù)，例如精準扶貧、醫(yī)療輔助診斷等。大模型可以提供個性化的服務(wù)，滿足不同人群的需求，提高公共服務(wù)的針對性。大模型文化娛樂應(yīng)用11.內(nèi)容創(chuàng)作大模型可生成小說、劇本、歌詞等，為文化娛樂產(chǎn)業(yè)提供更豐富的內(nèi)容資源。22.個性化推薦大模型可根據(jù)用戶偏好，提供更精準的音樂、影視、游戲等推薦，提升用戶體驗。33.虛擬互動大模型賦能虛擬主播、AI配音等，打造更具沉浸感和互動性的文化娛樂體驗。44.新型游戲大模型可應(yīng)用于游戲NPC、劇情設(shè)計等，創(chuàng)造更智能、更具創(chuàng)意的游戲體驗。大模型元宇宙應(yīng)用虛擬世界構(gòu)建大模型可生成復(fù)雜虛擬場景和交互元素，提升元宇宙沉浸感。個性化虛擬形象大模型賦能個性化虛擬形象定制，提供更具個性化體驗。增強現(xiàn)實體驗大模型可生成逼真的虛擬物體，增強元宇宙沉浸感。大模型隱私安全與倫理數(shù)據(jù)隱私保護大模型訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)，其中可能包含個人敏感信息，如何確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護是一個重要問題。公平性與歧視大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能存在偏差，導(dǎo)致模型輸出結(jié)果存在歧視性，需要進行公平性評估和調(diào)整。責(zé)任與問責(zé)大模型輸出結(jié)果的責(zé)任歸屬問題需要明確，如何建立相應(yīng)的責(zé)任和問責(zé)機制，保證模型的可靠性和可信度。倫理道德規(guī)范大模型應(yīng)用涉及倫理道德問題，例如如何避免模型被惡意利用，如何制定相應(yīng)的倫理規(guī)范。大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展障礙1數(shù)據(jù)獲取高質(zhì)量、大規(guī)模、多樣化數(shù)據(jù)缺乏，限制模型訓(xùn)練效果。2計算資源大模型訓(xùn)練和部署需要大量計算資源，導(dǎo)致高昂成本。3技術(shù)壁壘大模型研發(fā)門檻較高，人才稀缺，技術(shù)積累不足