2024中国排名前十AI大模型进展、应用案例与发展趋势

2024年,中国在AI大模型领域的发展取得了显著进展。以下是中国排名前10的AI大模型及其主要进展:

  1. 讯飞星火认知大模型:具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力和多模态能力。在知识学习和内容创作方面表现出色,能进行要素抽取、问题生成,并结合外部知识进行合理拓展。

  2. 文心一言大模型(百度):能理解复杂提示词,适用于文学创作、商业文案撰写、多模态生成等。在数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等方面表现优异。

  3. 通义千问大模型(阿里巴巴):适用于创意文案、办公助理、学习助手、趣味生活等,提供丰富的交互体验。能撰写营销文案、文章润色、直播带货剧本生成等。

  4. 赤兔大模型(容联云):面向企业应用的垂直行业多层次大语言模型,主要用于智能客服和数智化营销,包含会话洞察、业务话术、问答知识库等。

  5. 智谱清言GLM-4:在综合评测中表现出色,特别是在语言和知识等基础能力维度上可比肩GPT-4 Turbo。

  6. 阿里巴巴Qwen-Max:在中文语言理解、中文知识和中文创作上展现强大竞争力,与GPT-4 Turbo差距缩小。

  7. 百度文心一言4.0:在数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等方面取得优异成绩。

  8. OpenCompass2.0:由上海人工智能实验室推出的大模型评测体系,用于全面评估大模型的性能。

  9. Yi-34B-Chat:在综合性对话体验上表现突出,为学术研究和工业应用提供了良好基础。

  10. InternLM2-Chat-20B:同样在综合性对话体验上表现优异,以中轻量级的参数量为开源社区提供了强大的性能支持。

而中国大模型在各自领域内展现了强大的应用潜力和技术实力,推动了中国在AI大模型领域的快速发展。AI大模型的应用案例包括:

  1. 医疗领域:例如,勃林格殷格翰公司利用大模型和知识图谱提供Chatbot智能问答服务,提升医学内容生产的自动化水平,提高学术推广效率。

  2. 人才服务领域:猎必得公司通过智能一站式指标分析平台Kyligence Zen和AI数智助理Kyligence Copilot,简化数据分析和管理流程,提高猎头服务质量和效率。

  3. 金融领域:东方资管推出东方红智能小牛,结合AI技术的金融服务平台,为用户提供更精准和高效的服务。

  4. 创意文案和办公助理:例如,通义千问大模型被用于创意文案撰写、文章润色、直播带货剧本生成等,同时提供SWOT分析和PPT框架生成等办公辅助功能。

  5. 气象预测:华为云的盘古气象大模型,基于人工智能方法构建,提高气象预报精度和效率,成功预测多次重要天气事件。

  6. 数字安全:360集团的360安全大模型结合数字安全和人工智能技术,帮助企业提高数字安全体系质效。

  7. 教育领域:例如,MathGPT,由好未来公司开发,主要面向全球数学爱好者和科研机构,利用AI技术在数学教育和研究领域发挥作用。

  8. 营养健康服务:蒙牛集团的AI营养师蒙蒙,基于营养健康领域的大模型,提供个性化营养健康服务。

未来中国在AI大模型领域的发展趋势和前景是积极和充满潜力的。随着技术的不断进步和应用的深入,可以预见以下几个主要趋势:

  1. 技术创新和性能提升:随着对AI基础研究的不断投入,预计会有更多高性能、高效率的大模型被开发出来,这些模型在理解、生成、推理等方面的能力将进一步提升。

  2. 多模态和跨领域应用:AI大模型将不仅仅局限于文本生成和理解,而是会扩展到图像、声音和其他模态,实现跨领域的融合和应用。

  3. 行业应用的深入:AI大模型将更深入地融入医疗、金融、教育、制造等多个行业,推动这些行业的数字化和智能化转型。

  4. 伦理和法规的关注:随着AI技术的普及和应用,对AI的伦理问题和法律法规的关注也将增加,确保AI技术的健康发展和社会责任。

  5. 开源和合作:为了促进技术的快速发展和应用,预计会有更多的开源项目和跨行业、跨领域的合作出现,共同推动AI大模型技术的前进。

  6. 国际化竞争与合作:在全球范围内,各国在AI技术上的竞争将更加激烈,同时也会有更多的国际合作,共同推进AI技术的发展和应用。

AI大模型在中国的发展前景广阔,将成为推动社会进步和经济发展的重要力量。同时,也需要关注和应对伴随技术发展而来的。

而国际方面GPT-4-Turbo在各项评测中均获最佳表现:

2024年中国和国际AI大模型领域的发展情况如下:

  1. 中国AI专利全球领先:中国在AI专利方面位居全球第一,这显示了中国在AI技术研发方面的强大实力 1 4 。

  2. 国际顶级AI模型主要来自美国:尽管中国AI专利数量领先,但美国在顶级AI模型的开发上占据主导地位。2023年,61个著名的人工智能模型源自美国的机构,超过欧盟的21个和中国的15个 1 5 。

  3. 产业界主导AI前沿研究:2023年,产业界产生了51个著名的机器学习模型,而学术界只贡献了15个。这表明产业界在AI技术的创新和应用方面发挥着重要作用 5 。

  4. AI模型训练成本上升:最先进的人工智能模型的训练成本已达到前所未有的水平。例如,OpenAI的GPT-4训练成本估计高达7800万美元,而谷歌的Gemini Ultra的训练成本则高达1.91亿美元 4 5 。

  5. 美国成为AI投资首选地:美国在人工智能领域的私人投资总额为672亿美元,是中国的近9倍。这表明美国在AI领域的商业潜力和市场吸引力 1 5 。

  6. 生成式AI投资增长:尽管人工智能私人投资总额有所下降,但对生成式人工智能的投资却大幅增长,从2022年起增长了近八倍,达到252亿美元 5 。

  7. AI在某些任务上超越人类:人工智能在图像分类、视觉推理和英语理解等方面已超越人类,但在更复杂的任务上,如竞赛级数学、视觉常识推理和规划,仍然落后于人类。

  8. 尽管中国在AI专利数量上领先,但美国在顶级AI模型的开发和投资方面占据主导地位。同时,AI技术的发展也面临着成本上升和标准化评估的挑战。

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四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • ...

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • ...

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名"AI小子"。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • ...

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • ...

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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