大模型发展进入产业应用新阶段
自 2022 年底 ChatGPT 上线以来，人工智能大模型已成为社会各界普遍认可的新赛道。随着越来越多玩家快速涌入，产业开始逐渐摆脱炒概念的过热阶段，向实际应用落地的新阶段演进。这条赛道当前面临着激烈的国际竞争，我国还需扬长避短，走出发展新路径。
技术突破让人工智能有望成为引领新时代的新动力
大模型能够成为新赛道的核心是其技术能力有了明显突破。ChatGPT 凭借其惊艳表现快速实现破圈，在不到两个月的时间里，用户数就突破了 1 亿，成为有史以来增长最快的应用之一。尽管 GPT 技术的核心基础还是谷歌公司在 2018 年发布的 Transformer 模型，但是持续提升的参数带来的涌现现象确实让人工智能的效果再次取得突破。
Transformer 架构的核心作用
Transformer 模型通过自注意力机制（Self-Attention）解决了传统 RNN 和 CNN 在处理长序列依赖时的瓶颈问题。其并行计算能力使得模型训练效率大幅提升，为后续的大规模预训练奠定了基础。随着参数量的指数级增长，模型展现出了'涌现'能力，即在特定规模下突然具备未明确训练过的推理、翻译或代码生成能力。
能力转化的两个维度
这一突破主要体现在两个方面：
- 功能上从判别式向生成式的转化：人工智能不再仅仅是能够给出是与否的判断，而是能够根据需要生成出文字、图片和影像，能够发挥的功能大大拓展了。
- 能力上从专用式向通用式的转化：一个人工智能模型不再只是解决一个单一的问题，而是可以解决一系列的问题，解决问题的效率大大提高了。
腾讯公司董事会主席、首席执行官马化腾认为，人工智能是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇。就如同 19 世纪末 20 世纪初，电灯和电动机的发明让电可以发挥功能的领域大大拓展，成为一代通用型技术，引发了电气化革命。当下大模型的突破确实也让人工智能潜在可以发挥功能的领域大大扩展，有望引发新一轮的重大产业变革。
大模型人工智能正在进入产业应用阶段
当前大模型的发展正是处于势头已成、实处未到的发展阶段，要想实现产业化的突破，需要加快进入解决实际问题的新阶段。
竞争格局分析
从势头已成的角度看，国际国内大模型都已经进入了真刀真枪的全面竞争阶段。国际上，OpenAI 背后有巨头微软站台，谷歌公司的 Bard 借助其稳固的搜索份额快速实现访问量上亿，而 Meta 推出的开源大语言模型 Llama 2 不仅对研究和商用都免费，还实现了底层代码的开源。国内方面，在 2023 年 9 月 1 日网信办刚发布的深度合成服务算法备案信息中，明确备案的模型算法已经超过百个。
落地挑战与解决方案
从实处未到的角度看，ChatGPT 在功能上主打聊天，说明现有技术还是主要定位于高容错率场景，与产生实效尚有距离。因此，ChatGPT 访问量在激增四个月后，到 5 月就基本停止增长，且公司还在持续面临着巨额亏损，距离实现盈亏平衡还有非常漫长的道路。
下一阶段，大模型人工智能的发展方向就是将能力真正落到实处。也就是在实际应用场景中，能够有效解决问题、提高工作效率，尤其是形成在多个领域和任务上具有较高准确性和可靠性的大模型。
关键技术路径
为了提升大模型在产业中的实用性，目前主要采用以下技术手段：
- 检索增强生成（RAG）：通过外挂知识库，让模型在回答时参考最新、最准确的外部数据，减少幻觉，特别适用于企业知识问答。
- 微调（Fine-tuning）：利用特定领域的标注数据对基座模型进行微调，使其更适应垂直场景，如医疗诊断辅助、法律合同审查等。
- 智能体（Agent）：赋予模型规划、工具调用和执行复杂任务的能力，使其能自主完成多步骤工作流。
如腾讯混元大模型经过腾讯丰富的业务场景磨练并完成技术积累，有效降低了大模型出现幻觉的比例，能够处理更复杂的用户指令并提升模型的逻辑思考能力，'从实践中来，到实践中去'，为不同产业场景构建专属应用、为客户带来实际价值。
就如同现在回看，很多人往往把爱迪生 1879 年发明灯泡当作电气化革命的标志性事件，但是其实这一技术真正产生变革式影响是要到 1913 年，福特在 T 型车生产工厂中用电驱动机器取代蒸汽驱动机器，从而能够按照生产需要布局工厂，由此诞生的流水线生产彻底变革了工业生产模式，实现了生产力的极大提升，从而让电真正成为整个经济社会体系的变革性力量。大模型的长期价值将通过应用来体现，'实用级'的大模型才能够创造更多价值。
我国大模型发展应探索中国特色发展之路
大模型已经成为世界主要国家高度关注的重要发展领域，我国在下一步的发展中还应扬长避短，走出富有我国特色的发展道路。当前，美国在大模型发展中具备一定的领先优势，尤其在 GPU 等硬件上的领先是我国在一段时间内都不得不持续面对的劣势。在这种情况下，我国需要加强自身独特优势的探索。总结起来当前我国发展大模型人工智能主要有三个方面的优势。
