AIGC大模型：开创工程与科学双重革命时代

人工智能大模型是什么

人工智能大模型是指在机器学习和深度学习领域中，利用大规模数据和复杂网络结构构建的庞大神经网络模型。

这种发展是一场工程革命，而非仅仅是科学革命。在过去的十余年中，大型语言模型的数据量呈指数级增长，这种趋势也存在于其他领域的大模型中。随着大模型数据量的增加，通用性也将发生质的变化。

在实际应用中，不是参数规模越大越好，而是需要综合考虑多个因素来确定最适合的模型规模。针对不同行业的特点，有针对性地进行知识增强将发挥重要作用。随着技术的演进，大模型产业将朝着推进构建和部署模型的自动化进程，以降低行业用户获得人工智能能力的门槛。

国内外大模型总体表现

以下数字基于SuperCLUE（中文语言理解测评基准）测算数据，SuperCLUE是大模型时代CLUE基准的延续和发展，专注于对通用大模型进行全面评估。

国内外的大模型表现存在明显差距。GPT4-Turbo总分90.63分遥遥领先，高于其他国内和国外大模型。国内最好的模型文心一言4.0(API)总分79.02分，距离GPT4-Turbo有11.61分的差距，距离GPT4(网页)有4.9分的差距。

值得注意的是，过去一年国内大模型已经有了长足的进步，有11个模型的综合能力超过了GPT3.5和Gemini-Pro。例如，百度的文心一言4.0、阿里云的通义千问2.0和Qwen-72B-Chat、OPPO的AndesGPT、清华&智谱Al的智谱清言、以及字节跳动的云雀大模型等都表现比较好。

此外，国内开源模型在中文上的表现要优于国外开源模型，例如百川智能的Baichuan2-13B-Chat、阿里云的Qwen-72B和Yi-34B-Chat都优于Llama2-13B-Chat。

图1 国内外大模型SuperCLUE基准得分

大模型的分类

通用大模型是指能够处理多种自然语言任务的大型神经网络模型，其特点是具有强大的语言理解和生成能力，能够处理多种自然语言任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。通用大模型包括谷歌开发的BERT、OpenAI开发的GPT-2、Facebook开发的RoBERTa等。

垂类大模型是指针对特定领域或任务进行优化的大型神经网络模型，其特点是具有更高的精度和效率，能够更好地适应特定领域的需求。垂类大模型包括医疗领域的BioBERT、金融领域的FinBERT、法律领域的LegalBERT等。

图2 中文大模型全景图

大模型服务是指将大型神经网络模型应用于实际业务场景中，提供相应的服务和解决方案，其特点是具有高度的定制化和灵活性，能够满足不同客户的需求。大模型服务包括智能客服、智能推荐、智能风控等。

图3 大模型架构图

大模型驱动下的产业效率革命

大模型将引发产业效率的革命。通过深度学习和大规模数据的训练，大模型能够实现多模态、生成式、可解释以及对话式的智能互动。

在面向更加具体的领域与场景时，结合知识图谱、迁移学习和联合学习等技术，高效结合不同垂直领域的专业知识，构建具有领域专长和业务逻辑的专业大模型。这样的模型能够为各行各业的特定场景和问题提供智能解决方案，从根本上降低大模型的下游应用成本和门槛，使更多企业和机构能够方便地应用大模型的强大能力，提高自身效率和创新力。

以大模型为关键驱动的数字经济深度融合实体经济，推动实体经济的强化、优化和扩大。例如，汽车制造、能源、交通等行业可以通过大模型在智能客服、供应链、系统调度等领域进行创新，促进产业的数字化转型和智能化提升。

图4 AI数据产业图谱

此外，大模型相对于传统AI模型具有以下优势：

解决了AI碎片化和多样化问题，提高了模型的泛用性。传统AI模型需要定制化的开发、调整和优化，增加了人力投入，而大模型采用了“预训练+微调”方式，存储了大量信息并进行了微调，极大提高了泛用性。
具备自监督学习功能，降低了训练研发成本。通过自监督学习，降低了对数据标注的需求，使得大量无标记数据也能被充分利用，降低了人力成本，并实现了小样本训练。
摆脱了结构变革带来的局限，开启了模型精度的上限。以往要提升模型精度主要依赖于对网络结构的变革，但随着结构设计技术的成熟，这种方式变得困难。研究表明，更大的数据规模能够提高模型的精度上限。

大模型发展趋势

2023年，人工智能大模型市场经历准备期、成长期最终达到百舸争流的爆发期，其中成长期代表模型有百度发布文心一言，下半年的爆发期如GPT-4发布的Turbo。

图5 2023大模型发展时间线

其中，GPT 快速迭代，从 GPT1.0 迅速步入 3.5 时代 。GPT是大型无监督语言模型，包括GPT-1、GPT-2和GPT-3。GPT-1利用了无监督预训练和有监督微调，具有较好泛化能力；但GPT-2采用了多任务模式以提高泛化能力，验证了模型容量和数据量越大，潜能越大；GPT-3在海量参数和训练数据的基础上超越了传统技术，在多种任务中表现出色。GPT3.5引入了人类反馈强化学习，其变体code-davinci-002经过微调后催生了ChatGPT，使用了基于人类反馈的强化学习的版本指令微调模型。