本文基于中国人工智能学会发布的《中国人工智能大模型技术白皮书》，梳理了大模型技术的发展历程、关键技术及生态现状。内容涵盖语言大模型、多模态技术、开发训练部署、应用场景及安全挑战等八大章节。重点分析了从深度学习到大模型的演变路径，探讨了可靠性、可解释性、成本优化及隐私保护等核心问题，为从业者提供了系统性的技术参考与未来趋势展望。
近日，中国人工智能学会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书》。该白皮书全面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、应用实践等方面的最新进展，并对其未来趋势做出展望。大模型技术以其广阔的应用前景和巨大潜力，成为了当前技术发展的焦点。
自 2006 年 Geoffrey Hinton 提出通过逐层无监督预训练解决深层网络训练难题以来，深度学习在多个领域取得突破。技术路线经历了从标注数据监督学习到预训练模型，再到大模型的转变。2022 年底，OpenAI 发布的 ChatGPT 引发了广泛关注，展现了大模型在多场景、多用途、跨学科任务处理的能力。大模型被认为是未来人工智能领域的关键基础设施。
尽管发展迅速，大模型仍面临诸多挑战：
语言大模型（LLM）是当前大模型技术的核心分支，主要关注自然语言的生成、理解与交互。
主流架构基于 Transformer，包含编码器 - 解码器结构或仅解码器结构。通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系，支持并行计算。
多模态大模型能够同时处理文本、图像、音频等多种模态数据，实现跨模态的理解与生成。
大模型的发展离不开完善的软硬件生态支持。
大模型已深入各行各业，推动数字化转型。
安全性是大模型落地的底线，涉及内容安全、数据安全与模型鲁棒性。
大模型技术正处于快速发展期，未来将向更小、更快、更专的方向演进。从业者应关注以下趋势：
对于希望系统学习大模型技术的开发者，建议从基础理论入手，掌握 Python 编程与深度学习框架，逐步深入模型微调与应用开发。通过阅读权威白皮书、参与开源项目实践，不断提升技术能力，以适应 AI 时代的变革。
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