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标题: 干货分享：中国人工智能大模型技术白皮书，大模型入门从0-1，看完你算是学完了半个大模型！ [打印本页]
作者: pcHyf    时间: 2025-2-16 07:18
标题: 干货分享：中国人工智能大模型技术白皮书，大模型入门从0-1，看完你算是学完了半个大模型！
《中国人工智能大模型技术白皮书》片面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、运用实际等方面的最新停顿,并对其将来趋向做出展望。
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一、大模型:人工智能发展的重要里程碑

大模型是指参数量达到百亿、千亿乃至更高数量级的超大规模机器学习模型。近年来,随着算法创新、算力提升、数据增长等要素的推进,大模型在语义了解、知识表示、逻辑推理等方面完成了跨越式打破。以 ChatGPT、PaLM、Megatron-Turing NLG 等为代表的言语大模型,展现出媲美甚至超越人类的言语交互才能,掀起了新一轮人工智能热潮。而多模态大模型如 Flamingo、Florence 等则进一步拓展了感知和认知边界,使人工智能在视觉、语音等多种模态上向通用智能迈进。
二、"模型+数据+算力"的技术范式革新

大模型的崛起,源于深度学习"模型+数据+算力"技术范式的迭代革新。在模型方面,Transformer 架构替代了传统的 RNN,成为主流的骨干网络。研讨人员围绕 Transformer,在参数高效、长程建模、推理加速等方面做出诸多改进,推进了模型规模从亿级跃升至千亿级。在数据方面,爬取、标注、加强、合成等关键技术的提高,促使训练语料库从 GB 级扩大至 TB、PB 级,并呈现多源异构化趋向。在算力方面,以 GPU 为代表的 AI 芯片功能持续提升,分布式训练、混合精度、梯度紧缩等系统优化手腕也日趋成熟。算法、数据、算力的共同驱动,奠定了大模型蓬勃发展的基础。
三、大模型生态日益繁荣

随着大模型热潮的兴起,一个欣欣向荣的技术生态正在构成。开源开放曾经成为大模型发展的主流趋向。OpenAI API、Claude、文心一言等开放平台陆续推出,为开发者提供了便捷的模型训练与服务才能。LLaMA、Bloom、GPT-Neo 等一大批开源大模型也应运而生,为学术探求和技术创新注入了新的活力。与此同时,开源框架如 PyTorch、PaddlePaddle、MindSpore 等不断完善分布式训练才能,适配各类 AI 芯片,有力支撑了大模型的高效开发。大规模训练语料如 The Pile、C4 等高质量数据集的公开,进一步为生态发展提供了数据资源。
四、行业运用蓬勃发展

得益于弱小的认知与生成才能,大模型在诸多行业范畴崭露头角。在教育范畴,大模型可作为智能助教,为先生提供个性化的答疑辅导。在金融范畴,大模型可运用于智能投顾、风控预警等场景,提升金融服务效率。在旧事传媒范畴,大模型可完成自动化旧事写作,极大提升内容消费力。在医疗健康范畴,大模型可辅助医生展开智能诊断、用药引荐等,推进精准医疗发展。在智能制造范畴,大模型可优化产品设计、工艺规划等环节,提升消费效能。将来,随着技术进一步成熟,大模型有望成为通用人工智能平台,为千行百业的数字化转型赋能。
五、机遇与应战并存

大模型为人工智能发展带来诸多机遇的同时,其健康有序发展仍面临不少应战。技术层面,大模型的可解释性不足、推理效率有待提高、安全性有待加强。生态层面,我国在基础实际、核心算法等方面的原始创新才能仍需进一步加强。运用层面,如何打造适配不同场景需求的行业大模型,是一大考验。此外,大模型能够带来失业风险、隐私泄露、价值误导等潜在的伦理、法律成绩,需惹起高度注重并慎重应对。
展望将来,大模型将向更大规模、更强才能、更广运用的方向发展。要抓住这一契机,必须加强顶层设计和统筹谋划,充分发挥新型举国体制优势,在基础研讨、运用开发、产业培育等环节多管齐下,打造自主可控的大模型创新链、产业链、人才链,推进大模型成为我国数字经济发展的新引擎、科技强国建设的重要支撑。让我们携手共进,推进大模型技术不断迈上新台阶!
目录
第 1 章 大模型技术概述 …5
1.1 大模型技术的发展历程 …5
1.2 大模型技术的生态发展 …9
1.3 大模型技术的风险与应战 …11
第 2 章 言语大模型技术 …13
2.1 Transformer 架构…13
2.2 言语大模型架构 …17
2.2.1 掩码言语建模 …17
2.2.2 自回归言语建模 …18
2.2.3 序列到序列建模 …18
2.3 言语大模型关键技术 …19
2.3.1 言语大模型的预训练 …19
2.3.2 言语大模型的适配微调 …21
2.3.3 言语大模型的提示学习 …24
2.3.4 言语大模型的知识加强 …26
2.4.5 言语大模型的工具学习 …27
第 3 章 多模态大模型技术 …29
3.1 多模态大模型的技术体系 …29
3.1.1 面向了解义务的多模态大模型… 29
3.1.2 面向生成义务的多模态大模型 …31
3.1.3 兼顾了解和生成义务的多模态大模型…33
3.1.4 知识加强的多模态大模型 …35
3.2 多模态大模型的关键技术 …36
3.2.1 多模态大模型的网络结构设计 …363
3.2.2 多模态大模型的自监督学习优化 …37
3.2.3 多模态大模型的下游义务微调适配 …39
第 4 章 大模型技术生态 …41
4.1 典型大模型平台 …41
4.2 典型开源大模型 …44
4.2.1 典型开源言语大模型 …44
4.2.2 典型开源多模态大模型 …53
4.3 典型开源框架与工具 …57
4.4 大模型的训练数据 …60
4.4.1 大模型的训练数据处理流程和特点 …60
4.4.2 大模型常用的公开数据集 …63
第 5 章 大模型的开发训练与推理部署 …66
5.1 大模型开发与训练 …66
5.2 大模型推理部署 …68
5.2.1 大模型紧缩 …69
5.2.2 大模型推理与服务部署 …70
5.3 软硬件适配与协同优化 …71
5.3.1 大模型的软硬件适配 …72
5.3.2 大模型的软硬件协同优化 …72
第 6 章 大模型运用 …74
6.1 信息检索 …74
6.2 旧事媒体 …75
6.3 智慧城市 …76
6.4 生物科技 …76
6.5 智慧办公 …77
6.6 影视制造 …78
6.7 智能教育 …78
6.8 智慧金融 …79
6.9 智慧医疗 …79
6.10 智慧工厂 …79
6.11 生活服务…80
6.12 智能机器人 …80
6.13 其他运用 …80
第 7 章 大模型的安全性 …82
7.1 大模型安全风险引发全球广泛关注 …82
7.2 大模型安全管理的政策法规和标准规范 …83
7.3 大模型安全风险的详细表现 …85
7.3.1 大模型本身的安全风险 …85
7.3.2 大模型在运用中衍生的安全风险 …86
7.4 大模型安全研讨关键技术 …88
7.4.1 大模型的安全对齐技术 …88
7.4.2 大模型安全性评测技术 …91
第 8 章 总结与思索 …94
8.1 协同多方合作，共同推进大模型发展 …95
8.2 建立大模型合规标准和评测平台 …96
8.3 应对大模型带来的安全性应战 …97
8.4 展开大模型广泛适配，推进大模型技术栈自主可控…98
AIGC(AI-Generated Content)作为人工智能范畴的重要分支,正呈现出蓬勃发展的势头。从白皮书可以看出,言语大模型和多模态大模型是AIGC的核心支撑技术。言语大模型阅历了从统计言语模型、神经言语模型到预训练言语模型的发展历程,随着模型参数规模和训练数据的急剧增长,展现出弱小的言语了解和生成才能。以GPT系列为代表的言语大模型,经过不断的迭代优化,完成了从单一义务到通用人工智能的跨越。而多模态大模型则进一步拓展了人工智能的感知和生成才能,使其可以同时处理文本、图像、语音等多种方式的信息,为AIGC开拓了更为广阔的运用空间。
当前,AIGC已在内容创作、游戏设计、教育医疗等范畴崭露头角,极大提升了消费效率,催生了诸多创新运用。随着大模型技术的持续提高和生态的日益完善,AIGC有望成为数字经济时代的新引擎,深入影响传统行业的转型晋级。将来,AIGC将向多模态交融、个性化定制、人机协同等方向发展,为人类提供愈加智能化、沉浸式的服务体验。
但同时也要看到,AIGC仍面临着诸多风险和应战:一是内容真实性难以保障,能够被用于制造虚伪信息;二是知识产权归属模糊,对创作者权益构成冲击;三是算法成见成绩突出,能够强化社会固有成见;四是运用部署成本高昂,商业化进程仍待考验;五是安全和隐私风险不容忽视,需求建立健全管理机制。
AIGC是把双刃剑,需求我们以慎重、包容、务虚的态度对待。要加强跨界协同攻关,打破关键核心技术;积极探求商业化途径,完善可持续发展生态;健全伦理规范和政策法规,促进其在可控可信的轨道上有序发展。
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