基于中国人工智能协会发布的《中国人工智能大模型技术白皮书》，系统梳理了大模型技术的发展历程、核心技术体系及应用生态。文章详细介绍了从统计语言模型到大模型时代的演进路径，重点解析了 Transformer 架构、预训练与微调、多模态技术等关键要素。同时，探讨了大模型在金融、医疗、教育、制造等多行业的应用现状，并深入分析了当前面临的可靠性、成本、安全及伦理挑战。最后，提出了加强安全对齐、建立评测标准及推动技术自主可控的未来发展方向。
近期，中国人工智能协会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书》，系统梳理了大模型技术演进，深入探讨关键技术要素，并剖析当前挑战及未来展望。本文基于白皮书内容，对大模型的发展历程、核心技术、应用场景、生态建设及安全治理进行详细梳理。
自 2006 年 Geoffrey Hinton 提出通过逐层无监督预训练攻克深层网络训练难题以来，深度学习在众多领域均取得了显著的突破。其发展历程从最初的标注数据监督学习，逐渐演进到预训练模型，最终迈向大模型的新纪元。
虽然基于马尔可夫假设，但由于数据稀疏问题的影响，其能力有限，主要依赖词频统计。
通过神经网络对语义共现关系进行建模，成功地捕获了复杂语义依赖，提升了上下文理解能力。
采用'预训练 + 微调'的范式，通过自监督学习使模型能够适配各种下游任务，显著降低了特定任务的标注成本。
大模型则基于缩放定律（Scaling Law）。简单来说就是，随着模型参数和预训练数据规模的不断增加，模型的能力与任务效果会持续提升，甚至展现出了一些小规模模型所不具备的独特'涌现能力'。2022 年底，OpenAI 发布的 ChatGPT 凭借其卓越的性能引发了广泛的关注，充分展现了大模型在处理多场景、多用途、跨学科任务时的强大能力。因此，大模型被普遍认为是未来人工智能领域不可或缺的关键基础设施。
语言大模型作为领军者，通过大规模预训练学习了丰富的语言知识与世界知识，进而拥有了面向多任务的通用求解能力。
多模态大模型旨在同时理解和生成文本、图像、音频等多种模态的数据。
大模型技术生态正在蓬勃发展，多种服务平台向个人用户和商业应用开放。
大模型的训练数据处理流程和特点至关重要。常用的公开数据集为模型提供了多样化的语料基础，涵盖了文本、代码、对话等多种格式。
大模型技术的应用场景广泛无比，为各行各业注入了新的活力。
大模型被认为是未来人工智能应用中的关键基础设施，能够带动上下游产业的革新，形成协同发展的生态，对经济、社会和安全等领域的智能化升级形成关键支撑。
然而，大模型技术依然面临诸多风险与挑战。
大模型安全风险引发全球广泛关注。各国正逐步建立大模型安全治理的政策法规和标准规范。
大模型技术，以其广阔的应用前景和巨大潜力，无疑成为了技术发展的焦点。然而，随之而来的挑战亦不容忽视：可靠性、可解释性的难题需要我们去攻克，数据质量与数量的提升成为迫切需求，应用部署成本的降低与迁移能力的增强同样重要，而安全与隐私保护的强化更是关键中的关键。此外，探索更为贴合实际、具备落地价值的应用场景，亦是我们需要努力的方向。这些挑战与机遇并存，将决定大模型技术未来的广泛应用与发展命运。未来需协同多方合作，共同推动大模型发展，建立合规标准和评测平台，应对安全性挑战，并开展广泛适配，推动大模型技术栈自主可控。
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