从2018年谷歌提出BERT预训练语言模型至今,超大规模智能模型已经走过了三年的发展历 程。近年来,预训练模型成为人工智能领域一大重点研究方向。

大模型技术不仅是学术界重点关注的领域,产业领域也在期待其能够在各个场景加速落地。人们期待,大模型不仅能够提升应用服务的智能水平,甚至还能够催生新的场景和产业模式。

然而,当前全球大模型商业落地仍处于早期探索阶段,目前已有很多模型落地的探索,但真正让大模型成为推动智能产业发展的核心引擎,目前仍存在不小的差距。

今日,智源研究院推出了《超大规模智能模型产业发展报告》,旨在梳理当前大模型领 域产业的发展情况,为读者提供交流和讨论的机会。

本报告将主要分为以下五部分内容。首先,报告将介绍大模型领域的技术发展情况和趋势。接着,报告将梳理目前已经出现的大模型产业落地模式,提出该模式诞生的条件、特点和优势。

然后,报告将重点介绍目前大模型已经开展商业化的发展领域,包括国际和国内的落地领域和应用 场景。最后,报告将用两章内容论述应用存在的问题和解决案例,并提出下一步工作建议。

报告链接:https://baai.org/l/MdRePort

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近年来,预训练模型(例如ELMo、GPT、BERT和XLNet等)的快速发展大幅提升了诸多NLP任务的整体水平,同时也使得很多应用场景进入到实际落地阶段。预训练语言模型本身就是神经网络语言模型,它的特点包括:第一,可以使用大规模无标注纯文本语料进行训练;第二,可以用于各类下游NLP任务,不是针对某项定制的,但以后可用在下游NIP任务上,你不需要为下游任务专门设计一种神经网络,或者提供一种结构,直接在几种给定的固定框架中选择一种进行 fine-tune,就可以从而得到很好的结果。

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