什么是人工智能大模型？

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今日分享关于人工智能大模型的相关内容！

关于【人工智能大模型】

目录：

• 一、人工智能定义
• 二、人工智能大模型定义
• 三、人工智能大模型的发展背景
• 四、人工智能大模型的发展历史
• 五、人工智能大模型的社会应用
• 六、人工智能大模型的未来发展趋势

一、人工智能定义

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量， 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。

人工智能大模型带来的治理挑战也不容忽视。 马斯克指出，在人工智能机器学习面具之下的本质仍然是统计。 营造良好创新生态，需做好前瞻研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德。 着眼未来，在重视防范风险的同时，也应同步建立容错、纠错机制，努力实现规范与发展的动态平衡。

二、人工智能大模型定义

人工智能大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的"大参数"模型，这些模型通常具有高度的通用性和泛化能力，可以应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域 [6]，可分为大语言模型、视觉大模型、多模态大模型、基础大模型。

大模型的由来可以追溯到20世纪的AI研究初期，当时的研究主要集中在逻辑推理和专家系统上。然而，这些方法受限于硬编码的知识和规则，难以处理自然语言的复杂性和多样性。2017年，谷歌推出的Transformer模型结构通过引入自注意力机制(self-attention)，极大地提升了序列建模的能力，特别是在处理长距离依赖关系时的效率和准确性方面。此后，预训练语言模型(PLM)的理念逐渐成为主流。2022年11月，美国著名AI研究公司OpenAI发布旗下基于大语言模型GPT-3.5的AI聊天机器人程序ChatGPT。

大模型通过其庞大的参数量、深层次的网络结构和广泛的预训练能力，能够捕捉复杂的数据模式，在多个领域中表现出卓越的性能。它们不仅能够理解和生成自然语言，还能够处理复杂的视觉和多模态信息，适应各种多变的应用场景。 [7]大模型作为专家能力的自动化，可以各方面给普通人带来巨大的便利，例如可以帮助普通人学习知识、修改文章、生成方案等等。

三、人工智能大模型的发展背景

计算机硬件性能不断提升，深度学习算法快速优化，大模型的发展日新月异。一系列基于大模型的人工智能应用相继问世，其中ChatGPT、"文心一言"等已经在社会生产、生活方面产生了广泛影响。大模型的普遍应用，也对隐私保护、信息安全等带来巨大挑战，迫切需要相关法律和管理措施的有效应对。

四、人工智能大模型的发展历史

2022年11月30日，OpenAI公司推出一款人工智能对话聊天机器人ChatGPT，其出色的自然语言生成能力引起了全世界范围的广泛关注，2个月突破1亿用户，国内外随即掀起了一场大模型浪潮，Gemini、文心一言、Copilot、LLaMA、SAM、SORA等各种大模型如雨后春笋般涌现，2022年也被誉为大模型元年。

2024年，研究人员推出了一种基于大语言模型的工具 ------ 搜索增强事实评估器（IT之家注：原名为 Search-Augmented Factuality Evaluator，简称 SAFE），可对聊天机器人生成的长回复进行事实核查。

五、人工智能大模型的社会应用

大模型给普通人日常生活带来变化，在大模型能力的加持下，普通人只需要拥有想象力就可以创作出漫画绘本，还可以根据提示词生成完整的故事和对话，让每个人都能成为漫画师。

人工智能大模型正在逐步影响各行各业，金融领域也不例外。根据英伟达发布的针对近400家金融机构的调研结果，43%的金融机构已开始使用大模型。麦肯锡2024年的调研数据显示，金融行业从业者反馈"在工作中常规使用大模型""在生活中常规使用大模型"和"在工作和生活中均常规使用大模型"的数量占比已达到48%。据麦肯锡测算，大模型有望给全球金融行业带来每年2500亿美元至4100亿美元的增量价值。这些数据无疑为大模型在金融领域的进一步应用描绘了光明的前景。

六、人工智能大模型的未来发展前景

‌人工智能大模型未来的发展前景非常广阔，主要体现在以下几个方面‌：

1. ‌技术进步与应用扩展‌：大模型在语言生成、人机自然交互和举一反三等方面的能力已经取得了显著进展。例如，大语言模型在开放领域的语言生成能力使得其能够生成多样化的结果，并且能够理解人类的意图，即使输出内容看似"胡说八道"，人类也能理解其含义‌1。此外，大模型不再局限于单一的自然语言处理领域，而是广泛应用于医疗健康、金融科技、教育娱乐等多个行业，并且正在向多模态融合、垂直化与专业化方向发展‌。

2. ‌政策支持与市场需求‌：近年来，我国高度重视人工智能发展，发布多项支持政策。例如，《新一代人工智能发展规划》和《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》等政策的出台，为AI大模型产业的发展提供了良好的政策环境‌3。市场需求方面，大模型在办公、制造、金融、医疗、政务等多个场景中展现出降本增效、生产自动化、降低风险和提高诊断准确率等优势，推动了产业的蓬勃发展‌。

3. ‌多模态融合与垂直化‌：当前，多模态成为国产大模型的标配，能够处理图像、视频和音频等多种类型的数据。国内正在出现大量的垂直大模型，针对特定行业或领域进行优化，如医疗影像分析、智能交通等。这种多模态融合和垂直化的发展趋势将进一步推动大模型在不同领域的应用‌。

4. ‌小型化与嵌入式应用‌：除了追求"大"，小型化的AI大模型也受到重视，它们将更快地搭载在手机和其他物联网设备上，而不仅仅是云端。这种小型化趋势使得大模型能够更广泛地应用于各种设备和场景中‌。

5. ‌算力提升与推理能力‌：随着算力的提升，生成式AI的训练集群规模已步入万卡量级，正在向十万卡迈进。大型语言模型带来了前所未有的推理能力，极大地扩展了机器的认知边界，开启了"智力即服务"的新时代‌。

6. ‌情绪感知与创意生成‌：情感智能是AI领域的新前沿，大模型能够感知情绪，具备情感价值，未来将在人机陪伴市场中有广泛应用。此外，AIGC（人工智能生成内容）的应用降低了专业创作的门槛，专注于音乐和视频生成的AI平台为创意工作者提供了更低门槛的工具‌。

综上所述，人工智能大模型在未来将继续在技术、应用和市场等方面取得显著进展，展现出广阔的发展前景。