近期，中国人工智能协会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书》，系统梳理了大模型技术演进，深入探讨关键技术要素，并剖析当前挑战及未来展望。我为大家做了简要总结，并附上原文供深入阅读。

书目

<div id="code-lang-plaintext"><p><code data-highlighted="yes"><table><tbody><tr><td></td><td><pre>目录
第 1 章 大模型技术概述 ...................................5
1.1 大模型技术的发展历程 ......................5
1.2 大模型技术的生态发展 ......................9
1.3 大模型技术的风险与挑战 ................11
第 2 章 语言大模型技术 .................................13
2.1 Transformer 架构.................................13
2.2 语言大模型架构 ................................17
2.2.1 掩码语言建模 .............................17
2.2.2 自回归语言建模 .........................18
2.2.3 序列到序列建模 .........................18
2.3 语言大模型关键技术 ........................19
2.3.1 语言大模型的预训练 .................19
2.3.2 语言大模型的适配微调 .............21
2.3.3 语言大模型的提示学习 .............24
2.3.4 语言大模型的知识增强 .............26
2.4.5 语言大模型的工具学习 .............27
第 3 章 多模态大模型技术 .............................29
3.1 多模态大模型的技术体系 ................29
3.1.1 面向理解任务的多模态大模型 .29
3.1.2 面向生成任务的多模态大模型 .31
3.1.3 兼顾理解和生成任务的多模态大模型............................33
3.1.4 知识增强的多模态大模型 .........35
3.2 多模态大模型的关键技术 ................36
3.2.1 多模态大模型的网络结构设计 .363
3.2.2 多模态大模型的自监督学习优化 ....................................37
3.2.3 多模态大模型的下游任务微调适配 ................................39
第 4 章 大模型技术生态 .................................41
4.1 典型大模型平台 ................................41
4.2 典型开源大模型 ................................44
4.2.1 典型开源语言大模型 .................44
4.2.2 典型开源多模态大模型 .............53
4.3 典型开源框架与工具 ........................57
4.4 大模型的训练数据 .............................60
4.4.1 大模型的训练数据处理流程和特点 ................................60
4.4.2 大模型常用的公开数据集 .........63
第 5 章 大模型的开发训练与推理部署 .........66
5.1 大模型开发与训练 ............................66
5.2 大模型推理部署 ................................68
5.2.1 大模型压缩 .................................69
5.2.2 大模型推理与服务部署 .............70
5.3 软硬件适配与协同优化 ....................71
5.3.1 大模型的软硬件适配 .................72
5.3.2 大模型的软硬件协同优化 .........72
第 6 章 大模型应用 ..74
6.1 信息检索 .....74
6.2 新闻媒体 .....75
6.3 智慧城市 .....76
6.4 生物科技 .....76
6.5 智慧办公 .....77
6.6 影视制作 .....78
6.7 智能教育 .....784
6.8 智慧金融 .....79
6.9 智慧医疗 .....79
6.10 智慧工厂 ...79
6.11 生活服务....80
6.12 智能机器人 ......................................80
6.13 其他应用 ...80
第 7 章 大模型的安全性 .................................82
7.1 大模型安全风险引发全球广泛关注 82
7.2 大模型安全治理的政策法规和标准规范 ...............................83
7.3 大模型安全风险的具体表现 ............85
7.3.1 大模型自身的安全风险 .............85
7.3.2 大模型在应用中衍生的安全风险 ....................................86
7.4 大模型安全研究关键技术 ................88
7.4.1 大模型的安全对齐技术 .............88
7.4.2 大模型安全性评测技术 .............91
第 8 章 总结与思考 94
8.1 协同多方合作，共同推动大模型发展 ...................................95
8.2 建立大模型合规标准和评测平台 ....96
8.3 应对大模型带来的安全性挑战 ........97
8.4 开展大模型广泛适配，推动大模型技术栈自主可控...........98</pre></td></tr></tbody></table></p></div>

自2006年Geoffrey Hinton提出通过逐层无监督预训练攻克深层网络训练难题以来，深度学习在众多领域均取得了显著的突破。其发展历程从最初的标注数据监督学习，逐渐演进到预训练模型，最终迈向大模型的新纪元。2022年底，OpenAI发布的ChatGPT凭借其卓越的性能引发了广泛的关注，充分展现了大模型在处理多场景、多用途、跨学科任务时的强大能力。因此，大模型被普遍认为是未来人工智能领域不可或缺的关键基础设施。

在这场技术热潮中，语言大模型作为领军者，通过大规模预训练学习了丰富的语言知识与世界知识，进而拥有了面向多任务的通用求解能力。其发展脉络清晰可见，历经统计语言模型、神经语言模型、预训练语言模型，直至现在的语言大模型（探索阶段）的四个阶段。

语言模型的发展与特性

1. 统计语言模型

统计语言模型依赖于马尔可夫假设来预测序列中的下一个词。然而，由于数据稀疏问题的限制，这类模型在处理复杂的语言结构时显得能力不足。

2. 神经语言模型

神经语言模型通过引入神经网络架构，能够对词语间的语义共现关系进行建模，从而更有效地捕捉句子内部的复杂语义依赖关系。这种改进使得模型可以更好地理解文本内容。

3. 预训练语言模型

预训练语言模型采取了“预训练+微调”的方法论，利用自监督学习的方式在大规模未标注数据上进行预训练，然后针对特定任务进行少量数据的微调。这种方法增强了模型适应不同下游任务的能力。

4. 大规模预训练模型

大模型遵循缩放定律，即随着模型参数数量和预训练数据集大小的增长，模型性能会持续提高，并且可能会展现出一些小规模模型所没有的独特能力，这些能力被称为‘涌现能力’。这表明，在一定条件下，更大的模型往往意味着更强的语言理解和生成能力。

大模型时代的到来正在改变多个领域，包括经济、法律和社会等。OpenAI的GPT系列语言模型，如GPT-1、GPT-2和GPT-3，展示了不同参数规模下的强大功能。谷歌也推出了具有5400亿参数的PaLM模型。这些千亿级参数的语言大模型能够通过简单的提示词或少数示例来出色地完成多种任务，其多样化的能力令人印象深刻。

自Transformer架构亮相以来，OpenAI推出了一系列领先的语言大模型技术，如GPT-1、GPT-2、GPT-3等，它们在自然语言任务中展现了卓越性能。CodeX通过微调GPT-3，提升了代码和复杂推理能力；InstructGPT和ChatGPT则运用人类反馈的强化学习技术，增强了遵循人类指令的能力和对人类偏好的理解。GPT-4则更进一步，处理更长的上下文窗口，具备多模态理解能力，逻辑推理、复杂任务处理能力显著改进，为多模态领域开辟了新天地。

大模型技术生态正在蓬勃发展，多种服务平台向个人用户和商业应用开放。OpenAI API让用户轻松访问不同GPT模型以完成任务。Anthropic的Claude系列模型强调有用性、诚实性和无害性。百度文心一言基于知识增强的大模型，提供开放服务和插件机制。讯飞星火认知大模型具备开放式知识问答、多轮对话、逻辑和数学能力，以及对代码和多模态的理解能力。讯飞和华为联合发布了支持大模型训练私有化的“星火一体机”。

大模型的开源生态丰富多样，包括开源框架和开源大模型。开源框架如PyTorch和飞桨支持大规模分布式训练，OneFlow支持动静态图的灵活转换，DeepSpeed通过减少冗余内存访问以训练更大模型。开源大模型如LLaMA、Falcon和GLM降低了研究门槛，促进了应用繁荣。Baichuan系列模型支持中英双语，使用高质量训练数据，表现卓越，并开源了多种量化版本。CPM系列在中文NLP任务上表现出色。 大模型技术广泛应用于新闻、影视、营销、娱乐、军事、教育、金融和医疗等领域，显著降低生产成本，提高作品质量，助力产品营销，增强决策能力，使教育方式更加个性化和智能化，提高金融服务质量，赋能医疗机构诊疗全过程。大模型被认为是未来人工智能应用中的关键基础设施，能够带动上下游产业的革新，形成协同发展的生态，对经济、社会和安全等领域的智能化升级形成关键支撑。 然而，大模型技术仍面临诸多风险与挑战。其可靠性尚未得到充分保障，合成内容在事实性和时效性上存在缺陷。大模型的可解释性较弱，工作原理难以透彻理解。此外，部署成本高昂，涉及大量训练和推理计算，功耗高，应用成本高，且端侧推理存在延迟等问题。在大数据匮乏的情况下，大模型的迁移能力受到制约，鲁棒性和泛化性面临严峻挑战。更为严重的是，大模型还存在被滥用于生成虚假信息、恶意引导行为等衍生技术风险，以及安全与隐私问题。

大模型技术的现状与展望

在当今的技术浪潮中，大模型技术凭借其广泛的应用前景和巨大的潜力，已然成为各界关注的焦点。然而，这一领域的快速发展也带来了诸多挑战，亟待我们共同解决。

核心挑战

• 可靠性与可解释性

为了进一步推广和应用大模型技术，提高模型的可靠性和增强其决策过程的透明度是两个必须面对的问题。

• 数据质量与数量

获取高质量、大规模的数据集对于训练更加精准的大模型至关重要，这既是机遇也是挑战。

• 成本效益与迁移能力

降低应用部署的成本，同时提高模型在不同场景间的迁移能力，是实现大模型技术广泛应用的关键。

• 安全与隐私保护

确保用户数据的安全性和个人隐私的保护，是在大数据时代背景下进行技术创新时不可或缺的一环。

发展方向

探索和开发更贴近实际需求、具有真实应用场景价值的大模型，是我们未来努力的方向之一。这些模型不仅需要在实验室环境中表现优异，更要能够在现实世界中解决问题，创造价值。

结语

面对上述挑战，只有通过不断的创新和技术突破，才能确保大模型技术在未来获得更广泛的应用和发展空间。与此同时，随着技术的进步，我们也期待着更多有价值的落地案例出现。 查阅完整白皮书