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新媒体运营第247篇文章
编辑：胡二刀
头图：孟扬
来源 | 新媒体运营（ID：meitiku）
北京时间5月14日凌晨，美国人工智能研究公司OpenAI在线上举办了“春季更新”活动，发布了新旗舰模型“GPT-4o”，可以实时对音频、视觉和文本进行推理，包括视觉、联网、记忆、执行代码以及GPT Store等功能，将对所有用户免费开放。
非常巧合的是，5月13日晚间，腾讯研究院发布《向AI而行，共筑新质生产力——行业大模型调研报告》，成为业内首份行业大模型调研报告。
一边是通用大模型的提质升级，另一边是行业大模型的快速崛起。两者属于什么关系，对于产业提质增效又有什么帮助呢？
01
通用大模型“大而全”
2022年11月30日，OpenAl发布大语言模型（LLM，Large LanguageModel）ChatGPT，用户数5天过百万、2个月过亿的成绩，一度刷新纪录成为史上增长最快的应用。ChatGPT的全民爆火揭开了人工智能（Al，Artificial Intelligence）大模型时代的序幕，也预示着 AI迈向通用人工智能（AGl, ArtificialGeneral Intelligence）的新一轮冲刺。
通用大模型具有参数规模大、泛化能力强、支持多模态等特点。具体表现为：
大模型的参数规模远大于传统深度学习模型。传统模型参数量通常在数万至数亿之间，大模型的参数量则至少在亿级，并已发展到过万亿级的规模。如 OpenAl 的 GPT-1 到 GPT-3，参数量从 1.1 亿大幅拉升到1750亿，GPT-4非官方估计约达1.8万亿。
大模型能够有效处理多种未见过的数据或新任务。如 OpenAl 曾用GPT-4参加了多种人类基准考试，结果显示其在多项考试中成绩都超过了大部分人类（80%以上），包括法学、经济学、历史、数学、阅读和写作等。
大模型可以实现多种模态数据的高效处理。比如 OpenAl的 Sora模型一经推出便掀起了全球多模态大模型的发展新热潮。
02
行业大模型“小而美”
通用大模型存在“不可能三角”问题，即在专业性、泛化性和经济性三方面很难兼得。
图文自《向AI而行，共筑新质生产力——行业大模型调研报告》
END
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