大模型与AIGC概述：技术原理及产业前景
在人工智能发展的浪潮中，大模型与 AIGC（人工智能生成内容）正以前所未有的速度重塑我们的工作方式、内容创作模式乃至整个社会结构。全面梳理大模型的定义、发展历程、核心技术原理以及 AIGC 的内涵与前景，帮助读者建立对这一前沿领域的体系化认知。
一、大模型是什么？
2022 年 11 月底，OpenAI 发布 ChatGPT，仅用一个月时间就突破 1 亿活跃用户，引爆全球 AI 热潮。自此，'万模大战'拉开序幕——全球科技巨头纷纷推出自己的大模型。
1. 定义
大模型通常指：
- 参数规模超百亿的深度神经网络语言模型；
- 在海量无标注文本上通过自监督学习进行预训练；
- 能够通过微调或提示（Prompt）适配广泛下游任务。
更广义地，它也被称为'基础模型'（Foundation Models），不仅限于自然语言，还能处理图像、音频等多模态数据。
2. 核心特性
- 大规模参数与数据：如 GPT-3 拥有 1750 亿参数；
- 涌现能力：展现出上下文学习、思维链（Chain-of-Thought）等类人智能；
- 通用性与跨领域适应：经微调可应用于医疗、法律、教育等多个垂直领域；
- 超长上下文感知：基于 Transformer 架构，能理解复杂语境；
- 非实时性：无法感知训练截止后的实时信息。
'大语言模型研究进展之快，即便是在自然语言处理领域开展了近三十年工作的我们也难以适从。'
——复旦大学 张奇
3. 典型代表
- 国外：GPT 系列（OpenAI）、Gemini（Google）、Claude（Anthropic）、Llama（Meta）、Grok（XAI）等；
- 国内：通义千问（阿里）、文心一言（百度）、智谱清言（GLM）、Kimi（月之暗面）、讯飞星火、华为盘古、腾讯混元等。
二、大模型的前世今生
大模型并非凭空出现，而是人工智能数十年演进的结晶：
发展脉络
- 1940s：单层感知机（解决线性可分问题）
- 1980s：BP 反向传播算法（处理非线性问题）
- 2010s：深度神经网络（如 CNN 在图像识别中的突破）
- 2020s：大模型/基础模型时代（迈向通用人工智能）
关键里程碑
- 2017 年：Google 发表《Attention Is All You Need》，提出Transformer架构，奠定大模型基础；
- 2018 年：OpenAI 发布GPT，Google 推出BERT，开启预训练语言模型时代；
- 2020 年：GPT-3 发布，参数达 1750 亿，展现惊人泛化能力；
- 2022 年 11 月：ChatGPT上线，以对话形式引爆公众关注；
- 2023 年起：'万模大战'全面展开，国内外厂商密集发布大模型产品。
三个发展阶段
- 基础模型阶段（2018–2021）：BERT、GPT、ERNIE、盘古-α等奠定技术基础；
