〔內(nèi)容提要〕自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）始于上世紀(jì)50年代，是人工智能（AI）研究的重要方向。2018年以來(lái)，NLP從預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型PLMs（Pre-trained Language Models）進(jìn)化到大規(guī)模語(yǔ)言模型LLMs（Large Language Models），語(yǔ)料庫(kù)達(dá)到百億規(guī)模，參數(shù)超過(guò)千億，特別是隨著ChatGPT 3.5和GPT 4的橫空出世，LLMs的發(fā)展和應(yīng)用進(jìn)入新紀(jì)元，以其為代表的AI已成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。本文首先回顧了AI、NLP的發(fā)展過(guò)程，對(duì)LLMs發(fā)展現(xiàn)狀、訓(xùn)練優(yōu)化、創(chuàng)新應(yīng)用、發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了全面綜述，總結(jié)了LLMs的發(fā)展進(jìn)程、模型規(guī)模、技術(shù)架構(gòu)，分析了LLMs的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建、訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)，討論了LLMs創(chuàng)新形態(tài)—智能體的典型案例，梳理了LLMs在制造、金融、醫(yī)療、教育、營(yíng)銷(xiāo)、外貿(mào)等行業(yè)的應(yīng)用情況，最后探討了LLMs的發(fā)展趨勢(shì)。LLMs以其強(qiáng)大的能力，賦能眾多行業(yè)和場(chǎng)景，必將成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手。

〔關(guān)鍵詞〕大語(yǔ)言模型；自然語(yǔ)言處理；人工智能；應(yīng)用趨勢(shì)

一、發(fā)展現(xiàn)狀

1950年，“圖靈測(cè)試”由艾倫·圖靈提出，1956年，約翰·麥卡錫提出人工智能（AI）。經(jīng)過(guò)10多年努力，專家系統(tǒng)（Expert Systems）得到了發(fā)展，但其局限于某些特定情境，處理復(fù)雜問(wèn)題的能力不足，知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展也存在問(wèn)題，計(jì)算機(jī)硬件是其短板。導(dǎo)致20世紀(jì)70-80年代，AI發(fā)展進(jìn)入瓶頸期。

80年代到本世紀(jì)初，深度學(xué)習(xí)技術(shù)獲得明顯進(jìn)展，并應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面。IBM公司研發(fā)出的深藍(lán)（DeepBlue）電腦，在1997年戰(zhàn)勝國(guó)際象棋冠軍，IBM的沃森（Watson）可以使用自然語(yǔ)言回答問(wèn)題，Google的阿爾法圍棋（AlphaGo）在2016年擊敗世界圍棋冠軍，這些顛覆性AI產(chǎn)品在某些方面的能力已經(jīng)超越人類。

2018年至今，NLP的發(fā)展進(jìn)入黃金期，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型PLMs（Pre - trained Language Models），采用Transformer框架，擅長(zhǎng)處理大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)，參數(shù)規(guī)模越高模型性能越好，百億大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)或千億參數(shù)的PLMs進(jìn)化成超大規(guī)模語(yǔ)言模型LLMs（Large Language Models）。

近年來(lái)，以GPT系列為代表的生成式預(yù)訓(xùn)練模型迭代加快，LLMs研發(fā)形成浪潮，整個(gè)行業(yè)快速增長(zhǎng)。ChatGPT（Chat Generative Pretrained Transformer）是GPT系列第4版，由美國(guó)OpenAI公司開(kāi)發(fā)，于2022年11月30日上線，因其強(qiáng)大的功能引發(fā)轟動(dòng)，上線兩個(gè)月活躍用戶突破1億/月。其他頭部公司紛紛跟進(jìn)：微軟將ChatGPT接入bing搜索引擎打造必應(yīng)ChatAI，活躍用戶突破1億/日，同時(shí)引入Office推出365 Copilot；谷歌也推出了基于LaMDA的Bard；百度等國(guó)內(nèi)公司也陸續(xù)推出對(duì)標(biāo)產(chǎn)品。2023年3月15日，OpenAI公布了顛覆性大型多模態(tài)模型GPT4，標(biāo)志著NLP發(fā)展和應(yīng)用進(jìn)入新紀(jì)元。

總體來(lái)看，NLP的發(fā)展經(jīng)歷了4個(gè)階段：統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型（SLM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型（NLM）、預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（PLMs）、大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLMs）。見(jiàn)圖1。

（1）SLM（Statistical Language Model）階段：語(yǔ)言建模LM（Language Model）的研究始于上世紀(jì)50-60年代，集中在語(yǔ)言翻譯與基本語(yǔ)法分析方面，通過(guò)編寫(xiě)代碼處理語(yǔ)言文本，很難對(duì)大量復(fù)雜文字?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行處理。

（2）NLM（Neural Language Model）階段：80-90年代，電腦硬件性能提升，大文本數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越多，主要采用統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯SMT（Statistical Machine Translation）方法，統(tǒng)計(jì)方法（Statistical Methods）成為主導(dǎo)。

（3）PLMs階段：2010年，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）興起，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network）、注意力機(jī)制（Attention Mechanism）、Transformer及變體模型出現(xiàn)，機(jī)器翻譯、文本理解與生成等進(jìn)展顯著。

（4）LLMs階段：近年來(lái)，隨著多模態(tài)（Multimodality）與強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）技術(shù)的應(yīng)用，模型不但能處理文本，還能處理圖像、音頻和視頻，同時(shí)擁有更全面的語(yǔ)言理解與生成能力。

目前，LLMs有三種主流框架：（1）Decoderonly對(duì)字序列從左到右單向處理，采用自注意機(jī)制，擅長(zhǎng)完成語(yǔ)言生成NLG（Natural Language Generation），典型模型為GPT系列。（2）Encoder-only采用雙向編碼，在處理字序列中的每個(gè)字的同時(shí)，會(huì)考慮其左右側(cè)信息，因此能捕獲更豐富的語(yǔ)義信息，善于完成自然語(yǔ)言理解NLU（Natural Language Understanding），典型模型為BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。（3）Encoderdecoder專注于生成更自然更連貫的對(duì)話，典型模型為BART和T5。針對(duì)不同的NLU、NLG需求，LLMs會(huì)采用不同的算法、數(shù)據(jù)和架構(gòu)，圖2展示了國(guó)內(nèi)外主要LLMs的進(jìn)化過(guò)程。

二、創(chuàng)新應(yīng)用

（一）典型模型

（1）百度文心智能體平臺(tái)：基于文心4.0開(kāi)發(fā)，支持零、低和全代碼三種開(kāi)發(fā)模式，用戶可以輕松定制能思考、決策和反思的智能體，如虛擬翻譯或虛擬數(shù)學(xué)老師。

（2）百度智能代碼助手（BaiduComate）：采用流程無(wú)縫集成、上下文增強(qiáng)等技術(shù)，幫助編程者高效編碼、優(yōu)化，該智能體可幫助程序員分析模塊功能、代碼庫(kù)結(jié)構(gòu)，甚至生成具有特定功能的代碼。

（3）騰訊元器（Metasphere）：是由混元大模型定制生成的智能交互平臺(tái)，能在不同設(shè)備、眾多場(chǎng)景中聯(lián)動(dòng)，因地制宜提供個(gè)性化的解決方案，改善用戶體驗(yàn)；元器能思考、決策和反思并不斷進(jìn)化，服務(wù)用戶更貼心，也更精準(zhǔn)。

（4）Meta通用機(jī)器人智能體（RoboAgent）：只通過(guò)7500個(gè)軌跡的訓(xùn)練，便學(xué)會(huì)了完成烘焙、上茶、拾取、清潔等12種復(fù)雜任務(wù)的技能，RoboAgent能把這些技能泛化應(yīng)用在100種其他場(chǎng)景中，顯示出強(qiáng)大的適應(yīng)和泛化能力。

（5）Coze創(chuàng)新型智能體平臺(tái)：全面支持開(kāi)發(fā)者智能創(chuàng)建、自動(dòng)代理，通過(guò)API調(diào)用，生成式AI實(shí)施更快、部署更方便，推動(dòng)企業(yè)加快實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化運(yùn)營(yíng)。

（6）Auto-GPT免費(fèi)開(kāi)源項(xiàng)目：采用GPT-3.5、GPT-4技術(shù)，用戶只要提供AI項(xiàng)目名、項(xiàng)目描述和5個(gè)目標(biāo)，通過(guò)API即可完成一個(gè)完全自主項(xiàng)目的創(chuàng)建，Auto-GPT能自主完成任務(wù)并動(dòng)態(tài)優(yōu)化，在項(xiàng)目管理執(zhí)行自動(dòng)化方面具有里程碑意義。

（7）MetaGPT：基于GPT-4的多智能體協(xié)作平臺(tái)，通過(guò)定義角色和分解任務(wù)，協(xié)同多個(gè)智能體工作并完成復(fù)雜任務(wù)。MetaGPT模仿開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的真實(shí)操作，與軟件項(xiàng)目傳統(tǒng)的研發(fā)流程相似，內(nèi)部角色包括項(xiàng)目經(jīng)理、架構(gòu)師、程序員等，其訓(xùn)練內(nèi)容包括審查代碼、執(zhí)行預(yù)編譯和編程迭代，幫助開(kāi)發(fā)者盡早發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤并改善代碼質(zhì)量。MetaGPT不但支持多種自然語(yǔ)言和編程語(yǔ)言，還能適應(yīng)多種運(yùn)行環(huán)境。

（二）LLMs行業(yè)應(yīng)用

1.制造

作為制造業(yè)大國(guó)的中國(guó)，要想成為制造強(qiáng)國(guó)，離不開(kāi)AI這一重要手段。LLMs能整合制造企業(yè)的信息資源，創(chuàng)新研發(fā)模式，改進(jìn)生產(chǎn)流程，優(yōu)化物流線路，提高研發(fā)、生產(chǎn)、流通效率。LLMs賦能的智能機(jī)器人更能提質(zhì)、增效、減人、降成本。

2.金融

金融業(yè)數(shù)據(jù)開(kāi)放性差、獲取難、數(shù)量多、變化快。AI可以快速梳理和深入分析市場(chǎng)，為投資者提供操作建議和風(fēng)險(xiǎn)警示。LLMs能幫助人們理性分析，減少情緒干擾，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)交易，降低人為風(fēng)險(xiǎn)，更好應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化。LLMs可對(duì)金融市場(chǎng)、相關(guān)機(jī)構(gòu)和各類參與者進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管，提高市場(chǎng)透明度，打擊金融違規(guī)違法行為。

3.醫(yī)療

LLMs可賦能疾病診斷治療、醫(yī)療器械設(shè)計(jì)、新藥研發(fā)臨試等方面。能及早發(fā)現(xiàn)流行病并做出傳播預(yù)測(cè)?？筛鶕?jù)家庭成員的身體狀態(tài)、病史、病歷等提供精準(zhǔn)貼心的服務(wù)?？奢o助醫(yī)療器械和藥物設(shè)計(jì)，節(jié)省投入、降低成本、縮減周期、提高性能。

4.教育

LLMs可用于教學(xué)輔助提高教授與學(xué)習(xí)效率。通過(guò)智能評(píng)估減輕老師負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)因人施教。智能導(dǎo)師、智能輔導(dǎo)員為學(xué)生提供研發(fā)指導(dǎo)、學(xué)習(xí)輔導(dǎo)、作業(yè)批改、感情溝通甚至心理疏導(dǎo)。智能外教幫助學(xué)生練習(xí)口語(yǔ)、積累詞匯、提高聽(tīng)說(shuō)能力。

5.營(yíng)銷(xiāo)

LLMs通過(guò)分析消費(fèi)者的日常喜好、社交行為、瀏覽偏好、購(gòu)買(mǎi)歷史等數(shù)據(jù)，制定營(yíng)銷(xiāo)策略，有針對(duì)性地推薦商品，增加售賣(mài)轉(zhuǎn)化率，讓客戶愛(ài)上品牌、愿意留下、不斷回購(gòu)。LLMs作為智能客服助手，能跨越語(yǔ)言障礙回答客戶問(wèn)題并提供解決方案，減輕人工負(fù)擔(dān)，降低服務(wù)成本、提高回應(yīng)速度，讓客戶更滿意?？商峁┯匈|(zhì)量的營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容，提高品牌聲譽(yù)、知名度和搜索排名，吸引更多用戶。LLMs可對(duì)客戶評(píng)論、反饋?zhàn)詣?dòng)識(shí)別并加以總結(jié)，讓企業(yè)更好、更深入了解市場(chǎng)。

6.外貿(mào)

GPT-4支持的語(yǔ)言達(dá)26種，有能力當(dāng)好全世界客戶的智能客服，實(shí)現(xiàn)低成本服務(wù)，讓客戶更滿意。LLMs能更好管理供應(yīng)鏈，通過(guò)調(diào)整生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化庫(kù)存、提高效率、更快交貨。LLMs可幫助外貿(mào)企業(yè)及時(shí)分析客戶的不同文化、喜好情況，更精準(zhǔn)定位和畫(huà)像。幫助企業(yè)識(shí)別、規(guī)避各種風(fēng)險(xiǎn)，更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)市場(chǎng)并抓住機(jī)遇。外貿(mào)企業(yè)可利用GPT-4提供的API構(gòu)建各種應(yīng)用，助力物流、報(bào)關(guān)等系統(tǒng)。LLMs通過(guò)分析買(mǎi)家搜索次數(shù)、消費(fèi)情況、瀏停時(shí)間來(lái)優(yōu)化商品推介、提高訂購(gòu)轉(zhuǎn)化率。LLMs能根據(jù)天氣、通關(guān)政策等對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行更好的規(guī)劃，縮短到貨時(shí)間，讓客戶更滿意。

三、發(fā)展趨勢(shì)

1.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

LLMs通過(guò)融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，理解世界更全面真實(shí)。通過(guò)融合自然數(shù)據(jù)（文字、圖片、音視頻等）、物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集信息（溫濕度、風(fēng)速、路況、4D時(shí)空等）、人體信息（蛋白質(zhì)、心電、腦電等），提高模型的理解、表達(dá)、推理、創(chuàng)造能力。多模態(tài)數(shù)據(jù)解析，不但要求模型計(jì)算能力要強(qiáng)大，還需要優(yōu)化算法設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合解析的高效精準(zhǔn)。

2.學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)

LLMs能夠自我調(diào)整去適應(yīng)新任務(wù)、新環(huán)境，能夠把已學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到新任務(wù)上，學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力不斷得以強(qiáng)化，并貫穿其全生命周期。

3.透明度更高

LLMs算法要具備可解釋性，幫助人們了解其內(nèi)在邏輯，理解其決策程序，增加信任度，從而推動(dòng)其更好地應(yīng)用。通過(guò)對(duì)模型和知識(shí)進(jìn)行蒸餾，將復(fù)雜模型內(nèi)在邏輯、決策程序簡(jiǎn)化轉(zhuǎn)移，生成一個(gè)更好理解更透明的小模型，便于人們理解。

4.深度定制產(chǎn)品

垂直領(lǐng)域LLMs研發(fā)要選擇“數(shù)據(jù)質(zhì)量高、數(shù)據(jù)供給穩(wěn)定、規(guī)則清晰和需求明確”的行業(yè)領(lǐng)域，打造輔助系統(tǒng)和專家系統(tǒng)。LLMs訓(xùn)練效果是由數(shù)據(jù)質(zhì)量決定的，數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，偏差噪音越小，預(yù)測(cè)就越準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)供給越穩(wěn)定，學(xué)習(xí)和優(yōu)化才能得以持續(xù)，也更能適應(yīng)將來(lái)的發(fā)展變化，規(guī)則清晰和需求明確有助于模型設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和部署，可控性更強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)也更小。

5.注重?cái)?shù)據(jù)安全

LLMs的訓(xùn)練、應(yīng)用需要海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涉及敏感內(nèi)容和用戶隱私，需要采取嚴(yán)格的安全措施來(lái)確保數(shù)據(jù)安全。在LLMs的數(shù)據(jù)分析、訓(xùn)練應(yīng)用中，采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)保證數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的安全，通過(guò)匿名化處理來(lái)保護(hù)用戶隱私，嚴(yán)格訪問(wèn)控制確保數(shù)據(jù)安全，定期對(duì)安全進(jìn)行內(nèi)部審計(jì)和檢查，發(fā)現(xiàn)漏洞及時(shí)整改。

6.實(shí)現(xiàn)綠色計(jì)算

LLMs規(guī)模在不斷增大，需要更多的算力和存儲(chǔ)，如何降低運(yùn)營(yíng)成本、提高能效比、實(shí)現(xiàn)綠色計(jì)算變得日益重要?？赏ㄟ^(guò)改進(jìn)架構(gòu)和算法降低模型復(fù)雜度，從而減少資源消耗，采用高效環(huán)保的設(shè)備，多使用可再生能源供電，建立綠色計(jì)算評(píng)估體系，推動(dòng)LLMs可持續(xù)發(fā)展。

高質(zhì)量發(fā)展是時(shí)代的主題，是黨的二十大提出的“兩步走”戰(zhàn)略的根本要求，以LLMs為代表的AI技術(shù)必將為高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)大動(dòng)能。因此，我們一定要抓住機(jī)遇，加大產(chǎn)業(yè)投入，特別是研發(fā)投入，逐步解決國(guó)產(chǎn)替代、自主芯片這些關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)品，統(tǒng)籌算力建設(shè)與使用，構(gòu)建更多高質(zhì)量的中文數(shù)據(jù)集。加強(qiáng)AI全產(chǎn)業(yè)鏈人才培養(yǎng)，建立健全相關(guān)法律、法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)、制度，妥善應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的安全風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，推動(dòng)AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展，讓LLMs在新一輪產(chǎn)業(yè)變革中加快形成更多新質(zhì)生產(chǎn)力。

（作者單位：1.遼寧省大數(shù)據(jù)管理中心；2.成都市優(yōu)加一教育科技有限公司；3.遼寧世紀(jì)教育研究院）