今年,中国人工智能协会权威发布了《中国人工智能大模型技术白皮书》的综合性报告。此报告以严谨的态度,全面回溯了大模型技术到2023年的演变轨迹,并对其关键技术组成进行了深度剖析。同时,它还客观而深刻地阐述了当前所面临的挑战以及对该领域未来发展的前瞻展望。
在此我做下简明扼要的概述,报告原文置于文末以供研读。
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
大模型发展历程
自Geoffrey Hinton在2006年开创性地提出逐层无监督预训练方法,以应对深层网络训练的难题以来,深度学习在多个领域展现出了耀眼的光芒与非凡的突破。其发展历程犹如一条蜿蜒的河流,从最初依赖标注数据的监督学习,逐渐拓宽至预训练模型的广泛应用,最终汇入大模型这一浩瀚的海洋。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT以其卓越的性能,在全球范围内引起了轰动,深刻展现了大模型在应对多元化场景、多样化用途及跨学科任务时的非凡实力。因此,大模型被普遍视为未来人工智能领域不可或缺的基石与核心驱动力。
在这场波澜壮阔的技术革命中,语言大模型以其卓越的通用求解能力,犹如一颗璀璨的明星,引领着时代的潮流。它历经大规模预训练的洗礼,汲取了丰富的语言知识与世界智慧,铸就了自身面向多任务挑战的卓越才能。其发展轨迹清晰可辨,从统计语言模型的初步探索,到神经语言模型的华丽转身,再到预训练语言模型的广泛应用,直至如今语言大模型的崭新探索阶段,每一步都凝聚着技术的智慧与创新的火花。
统计语言模型,虽基于马尔可夫假设的坚实基石,却难逃数据稀疏的桎梏,其能力受到了一定的限制;
神经语言模型的出现,巧妙地利用神经网络建模语义共现关系,成功地捕捉到了复杂语义之间的微妙联系,让语言的魅力在模型中得以淋漓尽致地展现;
预训练语言模型更是采用了“预训练+微调”的创新范式,通过自监督学习的力量,使模型能够轻松适配各种下游任务,展现了其无与伦比的通用性和灵活性;
而大模型,则基于缩放定律,随着模型参数和预训练数据规模的不断扩大,其能力与任务效果持续攀升,甚至涌现出了一些小规模模型所无法企及的独特能力,让人叹为观止。
大模型应用
随着大模型时代的悄然降临,引领潮流的ChatGPT已在经济、法律、社会等多元领域内绽放异彩,扮演着举足轻重的角色。OpenAI通过精心打造的GPT-1、GPT-2及GPT-3系列语言模型,淋漓尽致地展现了其在不同规模参数下的非凡实力。与此同时,谷歌亦不甘落后,推出了规模空前的PaLM模型,其震撼人心的5400亿参数,更是令人瞩目。当模型参数的规模跃升至千亿级别时,语言大模型所展现出的多样化能力更是令人叹为观止。GPT-3仅凭寥寥数语的提示或有限的样例,便能游刃有余地应对各类复杂任务,其展现出的智能与灵活性,无不令人赞叹不已。
自Transformer架构横空出世以来,OpenAI便凭借其一系列前沿的语言大模型技术,如GPT-1、GPT-2、GPT-3等,在自然语言处理领域大放异彩,展现了卓越的性能。CodeX的创新之处在于对GPT-3的精妙调整,显著增强了代码生成与复杂推理的能力;而InstructGPT与ChatGPT则通过强化学习的精妙运用,凭借人类反馈的力量,大幅提升了遵循指令与解读人类偏好的能力。GPT-4更是迈上了一个新的台阶,不仅能够应对更为广阔的上下文环境,更兼具了多模态的理解力,其逻辑推理与复杂任务处理能力也得到了极大的提升,为多模态领域的发展开辟了无限可能。
如今,大模型技术生态已日益繁荣,多个服务平台应运而生,为个人用户与商业应用提供了丰富的选择。OpenAI API的便捷性让用户能够轻松访问不同GPT模型,以完成各类任务。Anthropic的Claude系列模型则以其实用性、诚实性与安全性为特点,赢得了广泛赞誉。百度文心一言则是一个基于知识增强的大模型平台,提供了开放服务与插件机制,为用户带来了全新的体验。讯飞星火认知大模型则以其开放式知识问答、多轮对话、逻辑与数学能力以及对代码与多模态信息的处理能力而著称。
在开源领域,大模型的生态同样丰富多彩。PyTorch与飞桨等开源框架为大规模分布式训练提供了强有力的支持;而OneFlow则凭借其动静态图的灵活转换功能而脱颖而出。DeepSpeed则通过优化内存访问等方式助力训练更大规模的模型。在开源大模型方面LLaMA、Falcon与GLM等模型的出现降低了研究门槛推动了应用的繁荣发展。特别值得一提的是Baichuan系列模型不仅支持中英双语还采用了高质量的训练数据展现出了卓越的性能并开源了多种量化版本。而CPM系列在中文NLP任务上的出色表现也赢得了业界的广泛赞誉。
大模型技术具备极其广泛且深远的应用领域,为各行各业带来了前所未有的革新动力。它广泛应用于日常办公、新闻传媒、影视制作、市场营销、娱乐业、军事决策、教育、金融以及医疗健康等多个领域,不仅显著降低生产成本,还显著提升作品与产品的质量与营销效果,并强化决策能力。在教育领域,大模型技术推动教育模式向个性化和智能化方向发展;在金融行业,它则显著提升服务质量;在医疗领域,大模型技术为医疗机构的诊疗过程注入强大动能。
尤为关键的是,大模型技术被视为未来人工智能应用领域的核心基础设施,具有引领上下游产业变革、构建协同发展生态系统的能力,对经济、社会及安全等领域的智能化升级发挥着至关重要的支撑作用。借助大模型技术,我们有望迎来一个更加智能、高效且美好的社会。
然而,大模型技术的推进亦伴随着一系列风险与挑战。首先,其可靠性尚需全面强化,合成内容的事实性与时效性有待提升。其次,大模型的可解释性相对不足,其工作原理的深度剖析仍面临困难。再者,大模型技术的部署成本高昂,涉及庞大的训练与推理计算量,导致功耗高、应用成本高昂,且端侧推理存在延迟问题。在数据资源匮乏的情境下,大模型的迁移能力受限,鲁棒性与泛化性面临严峻挑战。此外,大模型还面临被滥用于制造虚假信息、恶意引导等行为的技术风险,以及安全与隐私保护等亟待解决的问题。
总结
大模型技术以其广阔的应用前景与巨大潜力成为技术发展的亮点,但其面临的挑战亦不容忽视。为推动大模型技术的发展,我们需努力攻克可靠性、可解释性等难题,提升数据质量与数量,降低部署成本,增强迁移能力,并强化安全与隐私保护。同时,我们还应积极探索具有实际应用价值与落地能力的应用场景,以共同塑造大模型技术未来的广泛应用与发展轨迹。
关注↓回复【白皮书】,可下载大模型白皮书