大模型例如生成式預(yù)訓(xùn)練（generative pretrained transformer， GPT）系列在自然語言處理（natural language processing， NLP）領(lǐng)域取得了顯著成就，在諸多語言處理任務(wù)上刷新了多項(xiàng)性能基準(zhǔn)。除語言之外，大模型在圖像處理、音頻處理、生理信號等其他數(shù)據(jù)模態(tài)中也顯示出巨大優(yōu)勢。在教育、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域也得到快速應(yīng)用，特別是在內(nèi)容生成方面技驚四座?，F(xiàn)如今，大模型依然有諸多前沿技術(shù)亟待發(fā)展，同時帶來的一系列如偏見、隱私泄露等問題也亟待解決。本文分析大模型的前世今生，探討前沿問題，以及未來的發(fā)展方向，輔助大眾快速了解大模型技術(shù)及其發(fā)展，融入AI時代的發(fā)展洪流。

大模型的由來

2022年11月，美國著名AI研究公司OpenAI發(fā)布旗下基于大語言模型GPT-3.5的AI聊天機(jī)器人程序ChatGPT，其以流暢的語言表達(dá)能力、強(qiáng)大的問題處理能力以及龐大的數(shù)據(jù)庫在全世界引發(fā)廣泛關(guān)注。在上線后不足兩個月的時間里，ChatGPT的月活突破1億，成為歷史上用戶增長速度最快的消費(fèi)級應(yīng)用程序[1]。由此，各行各業(yè)都感受到了大模型的強(qiáng)大影響。與此同時，國內(nèi)外大模型的研究熱潮也正式掀起。

大模型的由來可以追溯到20世紀(jì)的AI研究初期，當(dāng)時的研究主要集中在邏輯推理和專家系統(tǒng)上。然而，這些方法受限于硬編碼的知識和規(guī)則，難以處理自然語言的復(fù)雜性和多樣性[2]。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)和硬件能力的飛速提升，大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練成為可能，從而催生了大模型的時代。

2017年，谷歌推出的Transformer模型結(jié)構(gòu)通過引入自注意力機(jī)制（self-attention），極大地提升了序列建模的能力，特別是在處理長距離依賴關(guān)系時的效率和準(zhǔn)確性方面[3]。此后，預(yù)訓(xùn)練語言模型（pretrained language model， PLM）的理念逐漸成為主流。PLM在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，捕捉語言的通用模式，然后針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)來適應(yīng)特定的下游任務(wù)。

OpenAI的GPT系列模型是生成式預(yù)訓(xùn)練模型的典范，它們代表了生成式預(yù)訓(xùn)練模型的先鋒。從GPT-1到GPT-3.5，每一代模型都在規(guī)模、復(fù)雜性和性能上有了顯著提升。2022年年底，ChatGPT以聊天機(jī)器人的身份橫空出世，它不僅能夠回答問題，還能創(chuàng)作文章、編程，甚至模仿人類的對話風(fēng)格，其幾乎無所不能的回答能力使得人們對大語言模型的通用能力有了全新的認(rèn)識[4]。這極大地推動了NLP領(lǐng)域的發(fā)展。

然而，大模型的發(fā)展并不僅限于文本。隨著技術(shù)的進(jìn)步，多模態(tài)大模型開始嶄露頭角，它們能夠同時理解和生成包括文本、圖像、音頻等多種類型的數(shù)據(jù)。2023年3月，Ope n AI官方宣布的多模態(tài)大模型GPT-4，新增了圖像功能，同時具備更精準(zhǔn)的語言理解能力，這標(biāo)志著大模型從單一模態(tài)向多模態(tài)的重要轉(zhuǎn)變[5]。這種跨模態(tài)數(shù)據(jù)間的本質(zhì)差異，對大模型的設(shè)計和訓(xùn)練提出了新的、更為復(fù)雜的要求，同時也帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。

大模型M/h9i3wH0RyMBD6+ZArMgg==的特性

大模型，通常指的是擁有巨大參數(shù)量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，尤其是在NLP、計算機(jī)視覺（computer vision，CV）以及多模態(tài)領(lǐng)域的應(yīng)用中。這些模型基于預(yù)訓(xùn)練方式，通過NLP理解和學(xué)習(xí)人類語言，以人機(jī)對話方式，完成信息檢索、機(jī)器翻譯、文本摘要、代碼編寫等內(nèi)容生成任務(wù)。

大模型的參數(shù)量

大模型的參數(shù)量通常超過10億，這意味著模型內(nèi)部有超過10億的可學(xué)習(xí)權(quán)重。這些參數(shù)是模型學(xué)習(xí)和理解數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，它們通過訓(xùn)練不斷調(diào)整，以更好地映射輸入數(shù)據(jù)到輸出結(jié)果。參數(shù)量的增加直接關(guān)聯(lián)到模型的學(xué)習(xí)能力和復(fù)雜性，使得模型有能力捕捉更加細(xì)微和深層的數(shù)據(jù)特征。

大模型的類型

大模型可以根據(jù)其應(yīng)用領(lǐng)域和功能進(jìn)行分類：

①大語言模型：專注于處理和理解自然語言文本，常用于文本生成、情感分析、問答系統(tǒng)等；②視覺大模型：專門用來處理和理解視覺信息（如圖像和視頻），用于圖像識別、視頻分析、圖像生成等視覺領(lǐng)域的任務(wù)；③多模態(tài)大模型：能夠處理并理解兩種或兩種以上不同類型的輸入數(shù)據(jù) （例如文本、圖像、音頻等） ，通過融合來自不同模態(tài)的信息，能夠執(zhí)行比單一模態(tài)更為復(fù)雜和全面的任務(wù)；④基礎(chǔ)大模型：通常指那些可以廣泛應(yīng)用于多種不同任務(wù)的模型，它們在預(yù)訓(xùn)練階段沒有特定的應(yīng)用方向，而是學(xué)習(xí)大量通用知識[6]。

大模型的能力

大模型的能力在于其能夠理解和處理高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式：

①泛化能力：通過在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，大模型學(xué)會了語言的普適性規(guī)律，在面對新任務(wù)時能夠展現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化能力；②深層次學(xué)習(xí)：龐大的參數(shù)規(guī)模和深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得大模型能夠建立起復(fù)雜的抽象表示，理解數(shù)據(jù)背后的深層次語義和關(guān)系；③上下文理解：在語言模型中，大模型能夠捕捉長距離依賴關(guān)系，從而更好地理解上下文，這對于理解語言中的細(xì)微差別至關(guān)重要；④知識整合：大模型能夠整合和利用其在預(yù)訓(xùn)練過程中學(xué)到的知識，甚至在某些情況下能夠展現(xiàn)一定程度的常識推理和問題解決能力；⑤適應(yīng)性：盡管大模型在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)的是通用知識，但它們可以通過微調(diào)適應(yīng)特定的任務(wù)，顯示出極高的靈活性和適應(yīng)性[7]。

大模型的技術(shù)

現(xiàn)在的大模型是一種集成了處理多種類型數(shù)據(jù)能力的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些大模型中的基礎(chǔ)技術(shù)旨在理解和生成跨越不同感官模式的信息，從而執(zhí)行諸如圖像描述、視覺問答或跨模態(tài)翻譯等任務(wù)。以下是大模型的幾個關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)。

Transformer架構(gòu)

現(xiàn)有的大模型大多建立在Transformer模型（或僅僅是Transformer的解碼器）基礎(chǔ)之上，該架構(gòu)通過自注意力機(jī)制捕捉輸入數(shù)據(jù)的全局依賴關(guān)系，并且還能夠捕捉不同模態(tài)元素間的復(fù)雜關(guān)系。例如，一個多模態(tài)Transformer可以同時處理圖像的像素和文本的單詞，通過自注意力層來學(xué)習(xí)它們之間的關(guān)聯(lián)。這使得大模型能夠理解文本與圖像等各種模態(tài)，并生成長文本序列，同時保持上下文的連貫性。

有監(jiān)督微調(diào)

有監(jiān)督微調(diào)（supervised fine-tuning， SFT）是一個傳統(tǒng)的微調(diào)方法，它使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集來繼續(xù)訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練的大模型。值得注意的是，在大模型的訓(xùn)練中，SFT階段一般使用的是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。此外，SFT涉及對模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以使其在特定任務(wù)上表現(xiàn)得更好。例如，如果想要讓模型在法律咨詢上表現(xiàn)得更好，可以使用一個包含法律問題和專業(yè)律師回答的數(shù)據(jù)集來進(jìn)行SFT。在SFT中，模型通常會嘗試最小化預(yù)測輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，這通常通過損失函數(shù) （如交叉熵?fù)p失）來實(shí)現(xiàn)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是直接和簡單，可以迅速適應(yīng)新任務(wù)。然而，它也有局限，因?yàn)樗蕾囉诟哔|(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，并且可能導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過擬合。

人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)

人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning from human feedback， RLHF）是一種更復(fù)雜的訓(xùn)練方法，它結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的元素。首先在大量未標(biāo)記的文本上預(yù)訓(xùn)練模型，這與SFT之前的步驟相同。然后，人類評估者會與模型互動，或者評估模型的輸出，為模型提供關(guān)于其表現(xiàn)的反饋，使用人類反饋數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個獎勵模型，該模型能夠預(yù)測人類評價者可能給予的分?jǐn)?shù)。最后，使用獎勵模型作為獎勵信號，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法來優(yōu)化原始模型的參數(shù)。這個過程中，模型會嘗試最大化它所獲得的預(yù)期獎勵。RLHF的優(yōu)點(diǎn)在于它可以幫助模型學(xué)習(xí)更復(fù)雜的行為，特別是當(dāng)任務(wù)難以通過簡單的正確或錯誤標(biāo)簽來定義時。此外，RLHF可以幫助模型更好地適應(yīng)人類的偏好和價值觀。

大模型的應(yīng)用

大模型通過其龐大的參數(shù)量、深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和廣泛的預(yù)訓(xùn)練能力，能夠捕捉復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，在多個領(lǐng)域中表現(xiàn)出卓越的性能。它們不僅能夠理解和生成自然語言，還能夠處理復(fù)雜的視覺和多模態(tài)信息，適應(yīng)各種多變的應(yīng)用場景。

NLP領(lǐng)域

大模型在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用尤為廣泛。例如，OpenAI的GPT系列模型能夠生成連貫、自然的文本，應(yīng)用于聊天機(jī)器人、自動寫作、語言翻譯，比較著名的產(chǎn)品如眾所周知的ChatGPT。在金融科技領(lǐng)域，大模型常被用于風(fēng)險評估、交易算法和信用評分等。模型能夠分析大量的金融數(shù)據(jù)，預(yù)測市場趨勢，幫助金融機(jī)構(gòu)做出更好的投資決策。大模型在法律和合規(guī)領(lǐng)域中，可以用于文檔審核、合同分析、案例研究等。通過NLP技術(shù)，模型能夠理解和分析法律文件，提高法律專業(yè)人士的工作效率。推薦系統(tǒng)是大模型的又一應(yīng)用領(lǐng)域。通過將用戶的行為數(shù)據(jù)序列化為文本，大模型可以預(yù)測用戶的興趣，并推薦相關(guān)的商品、電影、音樂等內(nèi)容。在游戲領(lǐng)域，大模型可以利用其代碼能力生成復(fù)雜的游戲環(huán)境，可以驅(qū)動非玩家控制角色（non-player character， NPC）根據(jù)玩家的不同設(shè)定產(chǎn)生不同的對話等，以此提供更加逼真的游戲體驗(yàn)。

圖像理解生成領(lǐng)域

目前的大模型不僅僅只具有對文本的理解能力，其擁有的多模態(tài)的理解能力也為其在圖像領(lǐng)域的應(yīng)用打下基礎(chǔ)，如自動生成繪畫、視頻等。這些模型能夠模仿藝術(shù)家的風(fēng)格，創(chuàng)作出新的藝術(shù)作品，為人類的創(chuàng)造力提供輔助。如OpenAI于2024年2月發(fā)布的Sora，可以利用用戶輸入的文本，直接產(chǎn)生一段符合要求的視頻，這為電影制作領(lǐng)域提供了更方便的工具[4]。在圖像處理領(lǐng)域，大模型如SegGPT等被用于圖像識別、分類和生成等。模型通過學(xué)習(xí)大量圖像數(shù)據(jù)與文本對，可以識別出圖像中的物體、人臉、場景等，并在醫(yī)學(xué)影像分析、自動駕駛車輛、視頻監(jiān)控等方面發(fā)揮作用。此外，在醫(yī)學(xué)和生物學(xué)領(lǐng)域，多模態(tài)的大模型可用于疾病診斷、藥物發(fā)現(xiàn)、基因編輯等，大模型能夠從復(fù)雜的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中提取有用的信息，輔助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷，或者幫助研究人員設(shè)計新的藥物。

語音識別領(lǐng)域

大模型也在語音識別領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，模型能夠?qū)⒄Z音轉(zhuǎn)換為文本，支持語音助手、實(shí)時語音轉(zhuǎn)寫、自動字幕生成等應(yīng)用，手機(jī)上的語音助手就是典型例子。這些模型通過對大量語音樣本的學(xué)習(xí)，能夠應(yīng)對不同口音、語調(diào)和噪聲的干擾。

另外，大模型可以用于教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、金融等不同行業(yè)。例如在教育領(lǐng)域，大模型可用于個性化學(xué)習(xí)、自動評分、智能輔導(dǎo)等，模型可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制化的教學(xué)內(nèi)容，幫助學(xué)生更高效地學(xué)習(xí)。總而言之，大模型通過其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)能力，在各個領(lǐng)域都展現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，可以預(yù)見大模型將在未來的發(fā)展中扮演更加重要的角色。

大模型的發(fā)展

在當(dāng)前的AI領(lǐng)域，大模型已成為一種不可忽視的趨勢。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，尤其是在NLP和CV領(lǐng)域，大模型以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，正推動著前沿技術(shù)的不斷突破。

大模型在技術(shù)層面的發(fā)展得益于幾個關(guān)鍵因素。首先是算法的創(chuàng)新，特別是自Transformer架構(gòu)的提出，后續(xù)模型的發(fā)展被迅速地推動，包括BERT、GPT系列、T5等。這些模型通過預(yù)訓(xùn)練（pre-training）和微調(diào)（fine-tuning）的策略，在多項(xiàng)NLP任務(wù)上取得了領(lǐng)先的性能。其次是計算能力的提升，特別是圖形處理器 （graphics processing unit， GPU）和張量處理器（tensor processing unit， TPU）等硬件的進(jìn)步，使得訓(xùn)練數(shù)十億甚至數(shù)百億參數(shù)的模型成為可能。此外，云計算平臺的興起為大模型的訓(xùn)練提供了必要的計算資源。與此同時，大規(guī)模的數(shù)據(jù)集也為模型訓(xùn)練提供了充足的“營養(yǎng)”。這些數(shù)據(jù)集通常包含了豐富的語言表達(dá)、場景信息和用戶交互，為模型捕捉復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布和語言規(guī)律提供了可能。

大模型在應(yīng)用層面的發(fā)展有大語言模型和多模態(tài)大模型兩個主要方向。在大語言模型方面，GPT-3作為一個里程碑，其參數(shù)量達(dá)到了1750億個，顯示出令人驚嘆的語言理解和生成能力。緊隨其后，Meta AI發(fā)布的LLaMA系列模型，以其優(yōu)異的性能和相對較小的模型大小，成為學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域和工業(yè)界的新寵。這些模型不僅在標(biāo)準(zhǔn)的NLP任務(wù)上表現(xiàn)出色，而且在小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方面也展現(xiàn)了巨大的潛力。

多模態(tài)大模型則是在此基礎(chǔ)上的延伸，它們能夠處理并理解多種類型的輸入，如文本、圖像和音頻。OpenAI的DALL-E和CLIP就是這個方向上的代表作，它們能夠理解和生成與文本描述相符的圖像，或者通過圖像來理解文本內(nèi)容。谷歌的SimCLR則是在CV領(lǐng)域的一次重要探索，通過對比學(xué)習(xí)（contrastive learning）有效提取圖像特征。此后，谷歌的Gemini在原生多模態(tài)領(lǐng)域邁出了重要步伐，其不僅在不同模態(tài)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，而且可以處理更加復(fù)雜的輸入和輸出，如圖像和音頻。OpenAI的Sora則進(jìn)一步拓寬了大模型的應(yīng)用范圍，它能夠根據(jù)輸入文本自動生成視頻內(nèi)容，這在一定程度上模擬了物理世界和數(shù)字世界中的人物與環(huán)境互動。

國內(nèi)科技企業(yè)在大模型領(lǐng)域的探索也不甘落后。百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通義千問”、華為的“盤古”、科大訊飛的“訊飛星火”等模型相繼亮相，它們不僅在通用語言理解和生成任務(wù)上表現(xiàn)出色，而且在特定的垂直領(lǐng)域如醫(yī)療、法律、旅游等中，展現(xiàn)了專業(yè)的應(yīng)用能力。例如攜程的“攜程問道”專注于旅游領(lǐng)域的問答，網(wǎng)易有道的“子曰”則應(yīng)用于教育領(lǐng)域，而京東健康的“京醫(yī)千詢”則致力于提供醫(yī)療咨詢服務(wù)。

大模型的挑戰(zhàn)

在AI領(lǐng)域，大模型正以其強(qiáng)大的處理能力和廣泛的應(yīng)用前景成為學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域和工業(yè)界的熱點(diǎn)。然而，隨著這些模型的不斷擴(kuò)展，研究前沿所面臨的問題也日益復(fù)雜。

模型大小

模型大小與數(shù)據(jù)規(guī)模的權(quán)衡成了一個顯著挑戰(zhàn)。雖然模型性能往往隨著參數(shù)量的增加而提升，但這種規(guī)模的增長帶來了巨大的計算成本和對數(shù)據(jù)質(zhì)量的高要求[7]。研究者正在尋找在有限計算資源下實(shí)現(xiàn)模型大小與數(shù)據(jù)規(guī)模最優(yōu)平衡的方法，同時也在探索數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)和模型壓縮等技術(shù)以減小模型尺寸而不犧牲性能，盡最大的努力將大模型運(yùn)行的成本降到最低。

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的創(chuàng)新同樣關(guān)鍵?，F(xiàn)有的大模型幾乎都基于Transformer架構(gòu)，盡管Transformer架構(gòu)在處理序列數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但其計算效率低和參數(shù)利用率低的問題會帶來計算資源的浪費(fèi)。目前Transformer的局限性已經(jīng)促使研究者設(shè)計新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，這些架構(gòu)旨在通過改進(jìn)注意力機(jī)制、引入稀疏性和自適應(yīng)計算等方式提高效率和泛化能力。而2023年12月提出的Mamba等基于狀態(tài)空間的模型引入了選擇機(jī)制，在很大程度上解決了現(xiàn)有Transformer架構(gòu)計算效率等問題，有望成為下一代的大模型底層架構(gòu)。

提示工程

在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，提示學(xué)習(xí)作為一種新興范式提供了一種解決途徑。通過在輸入數(shù)據(jù)中嵌入特定的提示，提示學(xué)習(xí)有助于改善模型在少數(shù)類上的性能[8]。然而，如何設(shè)計有效的提示，以及確定設(shè)計的提示的魯棒性（在不同類型的大模型上均有效），成為一門學(xué)問——提示工程。如何將提示工程設(shè)計好的提示與其他大模型技術(shù)相結(jié)合，仍需進(jìn)一步研究。

上下文推理

同時，隨著模型尺寸的增長，涌現(xiàn)出上下文推理等一些未經(jīng)訓(xùn)練而具備的能力，這些涌現(xiàn)能力的出現(xiàn)表明大模型可能內(nèi)化了某些更接近人類的認(rèn)知和學(xué)習(xí)機(jī)制。這些涌現(xiàn)能力的本質(zhì)、觸發(fā)條件和可控性是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)，需要更多地從認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的角度進(jìn)行探索，并給出更加合理的解釋，幫助人們理解這種能力涌現(xiàn)的原理。

知識更新

知識的持續(xù)更新是大模型面臨的另一個重要問題。隨著知識的不斷進(jìn)步，模型中的信息可能迅速過時。研究者正在探索如何使模型持續(xù)學(xué)習(xí)并整合新知識，同時避免災(zāi)難性遺忘，以保持模型的知識庫處于最新狀態(tài)。

可解釋性

盡管大模型在各種NLP和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出色，但隨著模型參數(shù)量的增加以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深化，模型的決策過程變得越來越難以解釋。大模型的黑盒性質(zhì)使得用戶難以理解大模型對輸入數(shù)據(jù)的處理方式及其產(chǎn)生的輸出結(jié)果。這導(dǎo)致了一種被動的理解狀態(tài)，即人們僅了解模型輸出的結(jié)果，對于模型為何做出這樣的決策卻一無所知。

隱私安全性

大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能涵蓋個人身份信息、敏感數(shù)據(jù)或商業(yè)機(jī)密。如果這些數(shù)據(jù)未受到充分保護(hù)，模型的訓(xùn)練過程可能會帶來隱私泄露或被濫用的風(fēng)險[9]。同時，大模型本身可能包含敏感信息，例如通過在敏感數(shù)據(jù)上訓(xùn)練而獲得的記憶，這使得模型本身就具有潛在的隱私風(fēng)險。

數(shù)據(jù)偏見和誤導(dǎo)性信息

大語言模型可能會輸出具有偏見或誤導(dǎo)性的內(nèi)容，這可能源于數(shù)據(jù)收集方式、標(biāo)注者的主觀偏好以及社會文化等多種因素。當(dāng)模型使用這些含有偏見的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時，它們可能會錯誤地學(xué)習(xí)或放大這些偏見，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)不公平或歧視性的結(jié)果。

解決這些問題對于推動大模型技術(shù)的進(jìn)步和擴(kuò)大其應(yīng)用范圍至關(guān)重要。每一個挑戰(zhàn)的解決都可能促進(jìn)AI在現(xiàn)實(shí)世界中的更有效應(yīng)用，為人類社會帶來深遠(yuǎn)的影響。

大模型的未來

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和大模型技術(shù)應(yīng)用場景的不斷拓展，大模型技術(shù)的未來趨勢也呈現(xiàn)出一些新的特點(diǎn)和發(fā)展方向。

模型規(guī)模與效率的平衡

由于大模型技術(shù)往往需要龐大的計算資源和存儲空間，因此未來的發(fā)展趨勢將集中于保持模型規(guī)模的同時提高效率，以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。目前，稀疏專家模型作為一種全新的模型架構(gòu)方法，正在逐漸引起關(guān)注。相較于傳統(tǒng)的密集模型，稀疏專家模型通過僅激活與輸入的數(shù)據(jù)相關(guān)的模型參數(shù)，降低了計算需求，從而提高了計算效率。2023年谷歌開發(fā)的稀疏專家模型GlaM的參數(shù)比GPT-3多7倍，但卻減少了訓(xùn)練過程中的能源消耗和推理所需的計算資源，并在多種NLP任務(wù)上優(yōu)于傳統(tǒng)模型。

知識的深度融合

知識融合旨在通過整合來自不同數(shù)據(jù)源和知識領(lǐng)域的信息，以豐富模型的表示能力和決策能力。首先，目前的大模型主要針對單一領(lǐng)域或單一模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和應(yīng)用，例如NLP領(lǐng)域的BERT模型和CV領(lǐng)域的ViT模型等。然而在現(xiàn)實(shí)世界中，文本、圖像、音頻等多種信息往往是相互關(guān)聯(lián)的，單一模態(tài)的信息很難滿足復(fù)雜場景的需求[10]。因此，伴隨CV、語音識別等技術(shù)的不斷發(fā)展，未來的大模型將會更加注重多模態(tài)融合，即處理不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息的融合和交互。這種多模態(tài)融合的能力使得大模型能夠更好地理解和處理復(fù)雜的信息。此外，可考慮將大模型技術(shù)與外部知識庫相結(jié)合，以進(jìn)一步提升模型的理解能力和應(yīng)用廣度。這意味著模型不僅可以利用其內(nèi)部的語言模式和統(tǒng)計信息，還可以結(jié)合外部的結(jié)構(gòu)化知識來進(jìn)行推理和決策，從而更好地應(yīng)對現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜問題。更重要的是，外部知識還可以增強(qiáng)大模型的泛化能力。

具身智能的探索

具身智能是指一種基于物理身體進(jìn)行感知和行動的智能系統(tǒng)，其通過智能體與環(huán)境的交互獲取信息、理解問題、做出決策并實(shí)現(xiàn)行動，從而產(chǎn)生智能行為。大模型的普及，大大加快了具身智能的研發(fā)和落地速度。大語言模型正在成為幫助機(jī)器人更好地理解和運(yùn)用高級語義知識的關(guān)鍵工具。通過自動化分析任務(wù)并將其拆分為具體動作，大模型技術(shù)使得機(jī)器人與人類和物理環(huán)境的互動變得更加自然，從而提升了機(jī)器人的智能表現(xiàn)。比如不同任務(wù)通過不同的大模型來實(shí)現(xiàn)。通過將語言大模型用于學(xué)習(xí)對話、視覺大模型用于識別地圖，以及多模態(tài)大模型用于完成肢體驅(qū)動等，機(jī)器人可以更加高效地學(xué)習(xí)概念并指揮行動，同時將所有指令分解執(zhí)行，通過大模型技術(shù)完成自動化調(diào)度和協(xié)作。這種綜合利用不同模型的方法將為機(jī)器人的智能化發(fā)展帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

可解釋性與可信度

隨著模型規(guī)模的增加，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜，這使得模型的可解釋性和可信度成為關(guān)注焦點(diǎn)。首先，為了提高模型的可解釋性，研究人員將致力于開發(fā)新的方法和技術(shù)，使大模型能夠清晰地解釋其決策過程和生成結(jié)果的依據(jù)。這可能涉及引入更加透明的模型結(jié)構(gòu)如透明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或可解釋的注意力機(jī)制，以及開發(fā)解釋性的算法和工具，以幫助用戶理解模型的輸出結(jié)果。

其次，為了提高模型的可信度，將采取一系列措施來減少模型產(chǎn)生錯誤或誤導(dǎo)性信息的可能性。其中一個重要的方向是引入外部信息源，并為模型提供訪問和引用這些信息源的能力。這樣一來，模型將能夠訪問到最準(zhǔn)確和最新的信息，從而提高其輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。

同時，為了增加透明度和信任度，模型還將提供與外部信息源相關(guān)的引用，使用戶能夠?qū)π畔⒃催M(jìn)行審核，從而決定信息的可靠性。值得注意的是，雖然當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)了一些具有外部信息訪問和引用功能的大模型，如谷歌的REALM和臉書的RAG，但這僅僅是這一領(lǐng)域發(fā)展的開始，未來將會有更多的創(chuàng)新和進(jìn)步。例如，像OpenAI的WebGPT和DeepMind的Sparrow等新模型將進(jìn)一步推動這一領(lǐng)域的發(fā)展，為大模型技術(shù)的未來應(yīng)用打下更加堅實(shí)的基礎(chǔ)。未來大模型技術(shù)的發(fā)展將更加注重可解釋性與可信度，這不僅是技術(shù)發(fā)展的必然趨勢，也是社會對于科技應(yīng)用的合理要求。只有在不斷提升模型的可解釋性和可信度的基礎(chǔ)上，大模型技術(shù)才能夠更好地應(yīng)用于各個領(lǐng)域，為人類社會的發(fā)展帶來更大的推動力量。

本文全面梳理了大模型在多個領(lǐng)域的突破和應(yīng)用，其不僅在語言處理上刷新了性能基準(zhǔn)，而且在圖像、音頻處理和生理信號等其他數(shù)據(jù)模態(tài)中展現(xiàn)出了巨大的潛力。同時也指出了其面臨的挑戰(zhàn)，如隱私保護(hù)問題等。展望未來，大模型的發(fā)展仍然充滿無限可能。既要充分利用它們所提供的巨大機(jī)遇積極推動社會各領(lǐng)域各產(chǎn)業(yè)智能化，又要積極面對和解決伴隨而來的問題，共同推動人工智能技術(shù)健康、可持續(xù)地發(fā)展，為人類社會帶來更多福祉。

[1]陳慧敏， 劉知遠(yuǎn)， 孫茂松.大語言模型時代的社會機(jī)遇與挑戰(zhàn).計算機(jī)研究與發(fā)展，（2024-2-20）[2024-03-05].http：//kns.cnki.net/ kcms/detail/11.1777.TP.20240219.1454.026.html.

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[10]徐月梅， 胡玲， 趙佳藝， 等. 大語言模型的技術(shù)應(yīng)用前景與風(fēng)險挑戰(zhàn). 計算機(jī)應(yīng)用， 2023： 43（S2）： 1-8.

關(guān)鍵詞：人工智能 深度學(xué)習(xí) 預(yù)訓(xùn)練模型 大模型 多模態(tài) ■