人工智能大模型走向“百花齐放”

news2024/11/17 21:42:58

前言

去年以来，人工智能大模型浪潮持续涌动。国内外一大批创新企业和高校院所加大研究力度，纷纷推出各自的大模型产品，尤其国产大模型取得了长足进步，大量高质量模型百花齐放，助力中国成为全球人工智能发展的领头羊之一。数据显示，中国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个。

大模型越来越好用

“大模型之所以能对产业界产生重大影响，是因为其通用的理解推理能力以及智能和潜力。”智源研究院院长王仲远说，随着国产大模型逐步赶超国际先进水平，中国最擅长的场景优势、数据优势将发挥出来，大模型将真正成为赋能千行百业的新质生产力。

“在技术通用性方面，大模型在解决不同任务、语言、模态、场景上的通用性变得越来越好。”百度首席技术官王海峰说，去年3月百度发布大语言模型“文心一言”以来，经过1年左右的时间，其训练效率达到发布时的5倍，推理效率提升了100多倍。

“大语言模型虽然很强，但是还在快速进步，未来仍然有很大的提升空间。同时，多模态大模型（能够处理和理解多种不同类型数据，如文本、图像、视频和声音等的人工智能模型）也会变得越来越好用。”王海峰说。

北京市政府副秘书长许心超介绍，目前北京在人工智能企业数量、数据要素资源、产业链等方面均走在全国前列，其中国家网信办已备案大模型数量位居全国第一。面向未来，北京将以应用为牵引，促进大模型技术深度应用，加速开展“人工智能+”行动计划，面向医疗、教育、政务等行业发展需求，加快实现大模型技术对实体经济的深度赋能，推动经济高质量发展。

通用人工智能加速实现

大模型的概念持续火热，各类产品“琳琅满目”，但距离真正的“深入人心”还有一定距离。在王仲远看来，从“可用”到“非常好用”，是国产大模型未来努力的方向。

大模型未来将在哪些应用场景大规模落地？中国工程院院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤认为，大模型在应用和服务层面将先面向消费者（To C），再面向企业（To B），这与互联网和移动互联网的发展路径基本一致。

张亚勤以无人驾驶技术为例指出，大模型的推出帮助无人驾驶解决了长尾问题、数据生成问题等，让无人驾驶有更高的智能性，加速其在实际场景中的落地应用。

“总体来看，无论是面向消费者还是面向企业，未来都将存在开源模型、商业闭源模型、基础大模型以及针对垂直行业模型和边缘模型。”。

什么是通用人工智能（AGI）？大模型是否是通往通用人工智能的“基石”？大模型的快速发展，为通用人工智能的实现创造了更多的想象空间。张亚勤表示，通用人工智能首先要有巨大的能力，在大部分的任务中比人类强；其次必须具有通用性；第三是像人类一样不断升级、学习和进化。他预测，通用人工智能有望在15—20年内实现。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍