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原創(chuàng) | 文 BFT機(jī)器人

(一)大模推動(dòng)能“涌現(xiàn)”，打開AI術(shù)發(fā)展上限

人工智能大模型，是指通過在海量數(shù)據(jù)上依托強(qiáng)大算力資源進(jìn)行訓(xùn)練后能完成大量不同下游任務(wù)的模型。

在技術(shù)層面上，大模型的實(shí)現(xiàn)采用“預(yù)訓(xùn)練+指令微調(diào)+人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的訓(xùn)練范式。

首先通過預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行自監(jiān)督訓(xùn)練，然后利用指令數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督指令微調(diào)，提升模型對人類指令的追隨能力，最后，基于由人類價(jià)值標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的獎(jiǎng)勵(lì)模型所提供的獎(jiǎng)勵(lì)信息進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，控制大模型的輸入符合人類價(jià)值判斷。

在大模型使用時(shí)，通過設(shè)計(jì)提示進(jìn)行即時(shí)學(xué)習(xí)可以進(jìn)一步提升大模型完成各類任務(wù)的能力。規(guī)模化是使大模型強(qiáng)大的重要原因，研究表明當(dāng)模型規(guī)模足夠大的時(shí)候，會(huì)“涌現(xiàn)”智能能力，具備處理新的、更高層次的特征和模式的能力，能夠?yàn)橐幌盗邢掠稳蝿?wù)帶來更好的任務(wù)效果。

大模型不斷擴(kuò)大的規(guī)模由“量變”引發(fā)“質(zhì)變”，模型通用認(rèn)知能力不斷提升大模型能力的迅速發(fā)展不僅有助于人類完成“規(guī)定動(dòng)作”還可能幫助人類去研究和發(fā)現(xiàn)未知領(lǐng)域，突破人類過去沒有突破過的極限。

大模型的技術(shù)變革呈現(xiàn)數(shù)據(jù)巨量化、模型通用化、應(yīng)用模式中心化的特點(diǎn)。整個(gè)發(fā)展歷程可劃分為三個(gè)階段。

2013-2018年的深度學(xué)習(xí)階段，主要還是基于傳統(tǒng)的“針對特定任務(wù)的專用模型+大量標(biāo)注數(shù)據(jù)”方式，在監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)制下訓(xùn)練得到一個(gè)個(gè)專用小模型，但是在詞向量的自監(jiān)督學(xué)習(xí)中，使用大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的方法已初見端倪2017年Transformer的提出為基礎(chǔ)架構(gòu)帶來了規(guī)模化構(gòu)建和規(guī)模化運(yùn)算的潛力。

Transformer解決了RNN和LSTM的并行化訓(xùn)練和長距離依賴問題，解決了CNN的局部歸納偏差問題能夠容納更多的參數(shù)規(guī)模，并且具備更強(qiáng)的語義特征提取能力、長距離特征捕獲能力、綜合特征提取能力。

2018年-2022年的預(yù)訓(xùn)練階段，基于“海量無標(biāo)注數(shù)據(jù)”，在自監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制下獲得預(yù)訓(xùn)練大模型，通過少量標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)后得到領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ汀Ｗ员O(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制的成功使得可利用的數(shù)據(jù)愈發(fā)“巨量化”，從標(biāo)注數(shù)據(jù)拓展到無標(biāo)注數(shù)據(jù)。

Bert將可利用的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量擴(kuò)大3到5倍，成為自然語言理解任務(wù)中的基準(zhǔn)模型。自此，“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的學(xué)習(xí)范式成為主流。在通用大模型上通過少量標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)，即可適用于一系列下游任務(wù)。

2022年下半年以來的大語言模型階段，預(yù)訓(xùn)練大模型的通用能力愈發(fā)強(qiáng)大，引入指令監(jiān)督訓(xùn)練使得模型能更好地追隨人類指令完成各種任務(wù)，并提升了在下游任務(wù)上的泛化能力，通過人類反饋學(xué)習(xí)讓機(jī)器與人類價(jià)值對齊成為可能。

（二）大模型變革內(nèi)容生產(chǎn)和技術(shù)服務(wù)模式，“無限生產(chǎn)”推動(dòng)生產(chǎn)效率顛覆式提升

內(nèi)容生產(chǎn)方面，生成式大模型率先在內(nèi)容創(chuàng)作、圖像生成、數(shù)字人、游戲等娛樂媒體領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，內(nèi)容生產(chǎn)效率和質(zhì)量顯著提升，內(nèi)容生產(chǎn)模式從輔助人到“替代”人演變據(jù)Gartner預(yù)測，至2023年底，將有20%的內(nèi)容被生成式大模型所創(chuàng)建；至 2025 年底，生成式大模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將占所有數(shù)據(jù)的10%。

技術(shù)服務(wù)方面，大模型的“無限生產(chǎn)”能力重塑企業(yè)生產(chǎn)引擎。隨著大模型能力的不斷提升，AI Agent成為重要發(fā)展趨勢。

未來，大模型將不僅僅是一種生產(chǎn)工具更多是作為企業(yè)“合作者”，持續(xù)為企業(yè)注入生產(chǎn)動(dòng)能。

(三)大模作為新的“根”基礎(chǔ)設(shè)施，驅(qū)動(dòng)AI范式變革

大模型實(shí)現(xiàn)模型生產(chǎn)從“作坊式”到“流水線”的升級(jí)大模型出現(xiàn)以前，AI模型是“定制化、場景化”的開發(fā)方式針對特定應(yīng)用場景需求訓(xùn)練一個(gè)個(gè)小模型，模型難以復(fù)用和積累，導(dǎo)致AI落地的高門檻、高成本與低效率。大模型實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)模型底座的標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)和泛在化應(yīng)用，解決成本困境。

通用大模型通過從海量的、多場景、多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)共性知識(shí)，成為具有通用性和泛化能力的模型底座。基于通用大模型底座可搭建各行業(yè)的垂類大模型，可以有效縮減垂類大模型訓(xùn)練所需要的算力和數(shù)據(jù)量，縮短模型的開發(fā)周期，提升垂直領(lǐng)域的應(yīng)用開發(fā)效率。

OpenAI以GPT4通用大模型為底座，通過快速增量訓(xùn)練和個(gè)性化微調(diào)的方式，允許普通用戶通過簡易對話界面自定義定制GPT，支持開發(fā)者采用私有數(shù)據(jù)對GPT進(jìn)行個(gè)性化微調(diào)，使大模型更易于訪問和開發(fā)，產(chǎn)品形態(tài)更加豐富，以滿足更廣泛的市場需求。

（四）中美是大模型技術(shù)領(lǐng)域的主要“玩家”，大模型市場競爭持續(xù)深入

2023年5月發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》指出，美國和中國發(fā)布的通用大模型總數(shù)已占全球發(fā)布量的80%。

美國方面，形成了OpenAI+微軟、Meta、谷歌等多個(gè)“陣營”，OpenAI重點(diǎn)圍繞GPT4底座模型完善上層開發(fā)者生態(tài)Meta 通過開源LLaMa等大模型，引領(lǐng)了全球大模型開源浪潮我國方面，大模型再次詮釋中國速度。

截至2023年10月，我國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型廠商及高校院所共計(jì)254家，分布于20余省市/地區(qū)。

中國工程院院士鄭緯民指出，美國作為全球科技霸主一直引領(lǐng)人工智能領(lǐng)域發(fā)展前沿，整個(gè)大模型的產(chǎn)業(yè)布局全面領(lǐng)先，在研發(fā)能力、人才儲(chǔ)備、硬件設(shè)施及融資環(huán)境方面占據(jù)優(yōu)勢。

相較而言，中國占據(jù)海量數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用場景優(yōu)勢，但頂尖的AI人才缺乏，在基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)模型等顛覆型、階躍型技術(shù)方面仍缺乏引領(lǐng)能力。產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層的整體實(shí)力較弱，高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累不足，在高端芯片、關(guān)鍵基礎(chǔ)軟件等領(lǐng)域受制于美國。

總結(jié)

現(xiàn)在，全球大模型發(fā)展呈現(xiàn)出多種態(tài)勢，包括參數(shù)競賽進(jìn)入冷靜期、基礎(chǔ)模型受到

而在這種大背景下，大模型產(chǎn)品層出不窮，各大推手底下暗流涌動(dòng)，未來，誰會(huì)是場競爭的最后勝利者，我們可以拭目以待。

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