9月17日,CAAI系列白皮书发布会在南昌成功举办。《大模型技术》该白皮书从语言大模型、多模态大模型、技术生态、产业应用、安全等多个角度,全方位清晰呈现了大模型技术的定义、特点和发展历程,以及目前的主流方法和应用场景,其中包括多项首例行业应用实践,将有效帮助相关人士深入理解大模型技术的原理、方法和应用,提高大模型技术的开发和使用效率和质量,深刻认识大模型技术的影响和责任。

近年来,大模型技术飞速发展,从架构演进统一到训练方式转变,再到模型高效适配,大模型技术引起机器学习范式的一系列重要革新,为通用人工智能发展提供了一种新的手段。由单一模态的语言大模型到语言、视觉、听觉等多模态大模型,大模型技术融合多种模态信息,实现多模态感知与统一表示,也将和知识图谱、搜索引擎、博弈对抗、脑认知等技术融合发展,相互促进,朝着更高智能水平和更加通用性方向发展。 与此同时,大模型技术生态蓬勃发展,开源服务与开放生态成为主流趋势,国内外大模型开放平台、开源模型、框架、工具与公开数据集加速大模型技术演进,框架、工具间软硬件协同优化降低大模型开发和应用成本,推动大模型高效训练与部署。

大模型与教育、科学、金融、传媒艺术等专用领域结合拓广通用大模型能力边界,与实体经济的深度融合成为其赋能行业应用关键,正在“大模型”与“小模型”端云协同并进发展格局下重塑生产力工具,变革信息获取方式,改变人类社会生活和生产方式。

随着大模型的应用,其安全问题日益凸显,因而需关注大模型技术发展的内生及伴生风险,关注大模型安全对齐、安全评估技术,发展大模型安全增强技术,加强大模型安全监管措施,确保其“安全、可靠、可控”。 总之,抓紧推动大模型技术研发,尤其是大模型原始技术创新和大模型软硬件生态建设,强化垂直行业数据基础优势,集中国家资源投入大模型发展,同时关注大模型风险监督,彰显人工智能的技术属性和社会属性。

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大模型是基于海量多源数据打造的预训练模型,是对原有算法模型的技术升级和产品迭代,用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习,以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。
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