人工智能大模型走向“百花齐放”

news2024/10/6 14:31:50

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。

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

😝有需要的小伙伴，可以V扫描下方二维码免费领取🆓

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

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