前言
人工智能领域的发展日新月异，大模型（Large Model）作为其中的明星技术，近年来引起了全球的关注。从OpenAI的ChatGPT到国内各大科技巨头如百度、阿里和华为等公司的布局，大模型正逐步改变着我们的生活。本文将带你走进大模型的世界，回顾大模型的发展历程，透视中国在这一领域的勃勃生机，揭秘驱动大模型的关键技术，并展望其商业应用的无限可能。
01
大模型的发展历程
一切始于一个简单却大胆的设想：如果能让机器理解并生成人类语言，世界将会怎样？20世纪90年代，基于统计的语言模型初步崭露头角，但这只是冰山一角。真正的转折点出现在2017年，OpenAI的GPT-1首次展示了深度学习在语言生成上的潜力，而2018年的BERT则利用双向Transformer架构，实现了前所未有的语境理解力，为后续的大模型时代铺平了道路。
大语言模型的发展可以粗略地分为如下三个阶段：基础模型阶段、能力探索阶段和突破发展阶段。
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基础模型阶段主要集中于2018 年至2021 年：此阶段的研究主要集中在语言模型本身，包括对仅编码器（Encoder Only）、编码器-解码器（Encoder-Decoder）、仅解码器（Decoder Only）等各种类型的模型结构都有相应的研究。模型大小与BERT 相类似的算法，通常采用预训练微调范式，针对不同下游任务进行微调。但是模型参数量在10 亿以上时，由于微调的计算量很高，这类模型的影响力在当时相较BERT 类模型有不小的差距。
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能力探索阶段集中于2019 年至2022 年：由于大语言模型很难针对特定任务进行微调，研究人员开始探索在不针对单一任务进行微调的情况下如何发挥大语言模型的能力，相关研究方法在直接利用大语言模型进行零样本和少样本学习的基础上，逐渐扩展到利用生成式框架针对大量任务进行有监督微调的方法，有效提升了模型的性能。
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突破发展阶段以2022 年11 月ChatGPT 的发布为起点：ChatGPT 通过一个简单的对话框，利用一个大语言模型就可以实现问题回答、文稿撰写、代码生成、数学解题等过去自然语言处理系统需要大量定制开发才能分别实现的能力。2023 年3 月GPT-4 发布，相较于ChatGPT 又有了非常明显的进步，并具备了多模态理解能力。GPT-4 在多种基准考试测试上的得分高于88% 的应试者。各大公司和研究机构相继发布了此类系统，包括Google 推出的Bard、百度的文心一言、科大讯飞的星火大模型、智谱ChatGLM、复旦大学MOSS 等。
大语言模型的发展历程虽然只有短短几年，但是发展速度相当惊人，国内外有已有超过百种大模型相继发布。
02
中国大模型的璀璨星空
在中国，大模型的发展紧跟全球步伐，甚至在某些领域已走在前列。近年来，多家科技巨头、研究机构及高校纷纷加入，推动了中国大模型的快速发展：
- 阿里云通义千问
阿里云推出的通义千问，旨在打造一个通用、强大的语言模型，能够应用于多种场景，包括但不限于智能客服、内容创作、知识检索等。通义千问利用阿里巴巴集团丰富的业务场景和数据资源，通过大规模预训练，提升了模型的理解与生成能力，力求在中文领域达到国际先进水平。
- 百度文心大模型
百度文心是百度基于多年AI技术积累打造的一系列大模型，涵盖了语言、图像、视频等多种模态。其中，文心ERNIE系列模型在多项国际权威评测中取得佳绩，展示出在语言理解、生成等方面的卓越能力。百度文心大模型在搜索优化、内容创作、智能推荐等领域有着广泛的应用，同时也是百度AI开放平台的重要组成部分，对外提供服务。
- 华为盘古大模型
华为推出的盘古大模型，侧重于行业应用的深度定制，特别是在智能制造、智慧城市、医疗健康等关键领域。盘古大模型利用华为在云计算、边缘计算以及硬件设备上的优势，实现了模型的高效部署和运行，为行业客户提供了从模型到解决方案的全方位支持。
- 科大讯飞星火大模型
科大讯飞推出的星火大模型，专注于语音和自然语言处理领域，利用其在语音识别、合成方面的深厚技术积累，构建了能够理解、生成高质量语音和文本的模型。星火大模型不仅提升了科大讯飞自有产品的智能化水平，也为合作伙伴提供了强大的AI技术支持。
- 智谱GLM-130B
智谱AI推出的GLM-130B，是一个双语千亿级超大规模预训练模型，体现了中国在大模型领域追求国际顶尖水平的决心。GLM-130B在跨语言场景下的表现尤为突出，为促进中文与其他语言之间的信息交流和知识共享提供了强大的工具。
03
大模型的关键技术
大模型，即大规模预训练模型，是通过海量数据进行训练，形成强大的语言理解、生成及跨模态处理能力的人工智能技术。关键技术如下：
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**大规模预训练：**这是大模型的核心技术，涉及使用数以亿计的参数和海量数据进行无监督学习，从而让模型能够学习到语言的普遍规律和丰富知识。模型在预训练后通常还需进行微调，以适应特定任务。
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**Transformer架构：**作为现代大模型的基石，Transformer通过自注意力机制有效处理序列数据，使得模型能够理解长距离依赖，极大地提高了语言模型的性能。
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**多模态融合：**随着技术的进步，单一的文本模型已不能满足需求，多模态大模型能够同时处理文本、图像、语音等不同类型的数据，实现更复杂的跨模态理解和生成任务。
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**高效推理技术：**为了解决大模型部署和运行时的计算成本问题，研究者们正致力于开发如模型剪枝、量化、稀疏化等技术，以在保持模型性能的同时减少计算资源消耗。
04
大模型商业应用的星辰大海
蓬勃发展的AI业务战略正在将主要的科技公司推向盈利之路。然而，作为AI领域的关键参与者，OpenAI 每天花费高达 70 万美元来维持 ChatGPT 的运行。根据《The Information》的一份报告，OpenAI可能濒临破产。据最新消息，尽管过去一年时间里，OpenAI内部混乱不断，新模型没发、收支也还没平衡，但这仍不影响投资者对其寄予厚望。OpenAI正在就新一轮融资进行谈判，老股东兴盛资本（Thrive Captial）可能领投10亿美元。
目前市场对大模型的商业应用依然寄予厚望，随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，市场认为大模型正逐渐渗透到经济社会的各个层面，成为推动数字化转型和智能化升级的重要力量。以下是几个关键领域的商业应用展望：
Ø客户服务与营销自动化
**智能客服：**大模型能够提供高度个性化的客户服务体验，通过自然语言处理和理解，快速响应顾客查询，提供24/7不间断服务，有效提升客户满意度和忠诚度。
**营销内容生成：**自动创作吸引人的广告文案、社交媒体帖子、电子邮件营销内容等，根据目标受众的兴趣和行为模式定制化推广信息，提高营销效率和转化率。
Ø内容创作与媒体
**自动生成内容：**为新闻网站、博客、视频平台等创作新闻报道、剧本、文章、音乐、视频脚本等，极大丰富内容生态，降低创作成本。
**个性化内容推荐：**基于用户偏好和历史行为，通过大模型精准推荐个性化内容，提升用户粘性和平台活跃度。
Ø教育与培训
**个性化学习：**根据学生的学习进度和能力，提供定制化的学习材料和辅导，实现因材施教，提高教学效果。
**在线教育平台：**开发智能教育助手，辅助在线课程的互动答疑、作业批改和课程设计，优化教育资源分配。
Ø医疗健康
**辅助诊断与治疗：**利用大模型分析医疗影像、病历记录，辅助医生进行疾病诊断，提供个性化治疗建议。
**健康管理：**通过分析用户健康数据，提供健康咨询、预防建议和疾病风险预警，促进健康管理的个性化和智能化。
Ø金融与保险
**风险管理：**分析市场数据、交易记录等，预测市场走势，识别欺诈交易，优化信贷审批流程。
**智能投顾：**为用户提供个性化投资建议，管理资产配置，提高投资效率和回报率。
Ø企业决策支持
**数据分析与洞察：**处理企业大数据，发现潜在市场机会，优化供应链管理，提高运营效率。
**商业智能报告：**自动生成各类经营分析报告，为决策层提供数据支持，加速决策过程。
Ø法律与知识产权
**合同审查与管理：**自动审查合同条款，确保法律合规，提高合同管理效率。
**专利检索与分析：**帮助快速检索专利信息，分析专利价值和侵权风险，支持知识产权战略制定。
Ø创意产业
**游戏设计与剧情创作：**参与游戏剧情、角色设定的生成，甚至游戏玩法的设计，推动游戏内容创新。
**艺术创作：**生成绘画、音乐、文学作品，探索AI在创意表达上的无限可能。
05
未来展望与总结
本文对“大模型”进行了简单科普，随着大模型技术的不断进步和应用边界的不断拓展，它们将为商业领域带来更多的创新机会，推动社会经济结构的深刻变革。
根据国内发展现状，虽然面临着诸如数据多样性不足、算力资源受限、算法原创性待加强等挑战。但是随着国家政策的支持、企业研发投入的增加以及产学研合作的深化，中国大模型在技术突破、行业应用、生态建设等方面展现出积极的发展趋势。预计中国大模型将继续深化在垂直行业的应用，特别是在金融、教育、医疗等重点行业，通过与行业知识的深度融合，解决实际问题，提升效率。
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
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