近期，中国人工智能协会发布了一份名为《中国人工智能大模型技术白皮书》的报告，该报告全面梳理了大模型技术的演进历程，深入探讨了关键技术要素，并详细剖析了当前面临的挑战以及未来展望。

为了让大家更好地了解这份报告的核心内容，本文我为大家简要总结了一下，并文末附上原文以供深入阅读。

目录第 1 章 大模型技术概述 ...................................51.1 大模型技术的发展历程 ......................51.2 大模型技术的生态发展 ......................91.3 大模型技术的风险与挑战 ................11第 2 章 语言大模型技术 .................................132.1 Transformer 架构.................................132.2 语言大模型架构 ................................172.2.1 掩码语言建模 .............................172.2.2 自回归语言建模 .........................182.2.3 序列到序列建模 .........................182.3 语言大模型关键技术 ........................192.3.1 语言大模型的预训练 .................192.3.2 语言大模型的适配微调 .............212.3.3 语言大模型的提示学习 .............242.3.4 语言大模型的知识增强 .............262.4.5 语言大模型的工具学习 .............27第 3 章 多模态大模型技术 .............................293.1 多模态大模型的技术体系 ................293.1.1 面向理解任务的多模态大模型 .293.1.2 面向生成任务的多模态大模型 .313.1.3 兼顾理解和生成任务的多模态大模型............................333.1.4 知识增强的多模态大模型 .........353.2 多模态大模型的关键技术 ................363.2.1 多模态大模型的网络结构设计 .3633.2.2 多模态大模型的自监督学习优化 ....................................373.2.3 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 .................................414.1 典型大模型平台 ................................414.2 典型开源大模型 ................................444.2.1 典型开源语言大模型 .................444.2.2 典型开源多模态大模型 .............534.3 典型开源框架与工具 ........................574.4 大模型的训练数据 .............................604.4.1 大模型的训练数据处理流程和特点 ................................604.4.2 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 .........665.1 大模型开发与训练 ............................665.2 大模型推理部署 ................................685.2.1 大模型压缩 .................................695.2.2 大模型推理与服务部署 .............705.3 软硬件适配与协同优化 ....................715.3.1 大模型的软硬件适配 .................725.3.2 大模型的软硬件协同优化 .........72第 6 章 大模型应用 ..746.1 信息检索 .....746.2 新闻媒体 .....756.3 智慧城市 .....766.4 生物科技 .....766.5 智慧办公 .....776.6 影视制作 .....786.7 智能教育 .....7846.8 智慧金融 .....796.9 智慧医疗 .....796.10 智慧工厂 ...796.11 生活服务....806.12 智能机器人 ......................................806.13 其他应用 ...80第 7 章 大模型的安全性 .................................827.1 大模型安全风险引发全球广泛关注 827.2 大模型安全治理的政策法规和标准规范 ...............................837.3 大模型安全风险的具体表现 ............857.3.1 大模型自身的安全风险 .............857.3.2 大模型在应用中衍生的安全风险 ....................................867.4 大模型安全研究关键技术 ................887.4.1 大模型的安全对齐技术 .............887.4.2 大模型安全性评测技术 .............91第 8 章 总结与思考 948.1 协同多方合作，共同推动大模型发展 ...................................958.2 建立大模型合规标准和评测平台 ....968.3 应对大模型带来的安全性挑战 ........978.4 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年提出逐层无监督预训练方法，用以攻克深层网络训练难题起，深度学习已在多个领域展现出显著的优势与突破。其发展之路从早期的标注数据监督学习，逐步扩展至预训练模型的广泛应用，最终迈向了大模型的新时代。2022年底，OpenAI推出的ChatGPT凭借其卓越性能，赢得了全球范围内的瞩目，充分彰显了大模型在处理多元化场景、多样化用途以及跨学科任务时的强大实力。因此，大模型被普遍视为未来人工智能领域不可或缺的核心基础设施。

在这场技术革命的风潮中，语言大模型以其卓越的通用求解能力，成为引领潮流的领军者。它大规模预训练，吸收了丰富的语言知识与世界知识，赋予自身面向多任务的卓越才能。其发展脉络清晰可见，从统计语言模型到神经语言模型，再到预训练语言模型，直至现今的语言大模型（探索阶段），每一步都见证了技术的创新与突破。

• 统计语言模型虽然基于马尔可夫假设，但受困于数据稀疏问题，其能力受到一定限制；

• 神经语言模型的出现，犹如破晓的曙光，它利用神经网络建模语义共现关系，成功地捕获了复杂语义依赖，让语言的魅力在模型中得以绽放；

• 预训练语言模型更是采用“预训练+微调”的范式，通过自监督学习，使模型能够适配各种下游任务，展现了其强大的通用性和灵活性。

• 而大模型则基于缩放定律，简单来说，就是随着模型参数和预训练数据规模的不断增加，模型的能力与任务效果能持续提升，甚至展现出了一些小规模模型所不具备的独特“涌现能力”。

  
  

大模型应用

随着大模型时代的悄然来临，领军者如ChatGPT正在经济、法律、社会等多元化领域扮演着举足轻重的角色。OpenAI通过GPT-1、GPT-2以及GPT-3等一系列语言模型的推出，充分展现了其在不同规模参数下的卓越能力。与此同时，谷歌也不甘示弱，推出了规模庞大的PaLM模型，其5400亿参数的强大实力同样令人瞩目。当模型参数规模攀升至千亿量级时，语言大模型所展现出的多样化能力更是惊艳四座。GPT-3仅凭简洁的提示词或有限的样例，便能够游刃有余地完成各类复杂任务，其智能与灵活性令人赞叹不已。

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的创新在于它对GPT-3的精细调整，有效地强化了代码和复杂推理的功能；InstructGPT与ChatGPT则展现了强化学习的卓越应用，凭借人类反馈，显著提升了遵循指令和解读人类偏好的能力。GPT-4更是迈向了一个新的高峰，不仅能够处理更为广阔的上下文环境，更兼具了多模态的理解力，它的逻辑推理和复杂任务处理能力也得到了极大的改进，无疑为多模态领域打开了无限的可能性。

大模型技术生态日益繁荣，多个服务平台供个人用户和商业应用使用。OpenAI API便于用户访问不同GPT模型以完成各类任务。Anthropic的Claude系列模型注重实用性、诚实性和安全性。百度文心一言则是一个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，以及理解和处理代码和多模态信息的能力。

大模型的开源生态极为丰富多彩，涵盖了众多开源框架与开源大模型。例如，PyTorch和飞桨等开源框架为大规模分布式训练提供了强大的支持，而OneFlow则以其动静态图的灵活转换功能脱颖而出。此外，DeepSpeed则通过优化内存访问，助力训练更大规模的模型。在开源大模型方面，LLaMA、Falcon和GLM等模型降低了研究门槛，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，更采用高质量训练数据，展现出卓越的性能，同时还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，也赢得了广泛的赞誉。

大模型技术的应用领域宽广无边，它为各行各业注入了前所未有的新活力。无论是日常的办公活动、新闻传媒、影视制作，还是市场营销、娱乐业、军事决策，乃至教育领域、金融行业和医疗健康等领域，大模型技术都能大幅度地降低生产成本，显著提升作品质量，助力产品营销，增强决策能力。在教育领域，大模型使得教育方式更加个性化和智能化；在金融行业，它极大地提高了服务质量；在医疗领域，大模型技术为医疗机构的诊疗全过程注入了强大的动力。

更重要的是，大模型技术被看作是未来人工智能应用中的核心基础设施，它有能力引领上下游产业的革新，形成协同发展的生态系统，对经济、社会和安全等领域的智能化升级起到至关重要的支撑作用。通过大模型技术的应用，我们可以期待一个更加智能、高效和美好的未来。

大模型的风险和挑战

尽管如此，大模型技术在推进中仍面临一系列风险与挑战。其可靠性尚未获得全面保障，合成内容在事实性与时效性上仍有待提升。大模型的可解释性相对较弱，其工作原理尚难以深入剖析。此外，应用大模型的部署成本高昂，涉及大量的训练和推理计算，功耗高，应用成本高，且端侧推理存在延迟等问题。在大数据匮乏的情境下，大模型的迁移能力受到限制，其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制造虚假信息、恶意引导行为等衍生技术风险，以及安全与隐私问题，这些问题都需要我们高度关注和积极应对。

总结

大模型技术，以其无限广阔的应用前景和巨大潜力，正逐渐崭露头角，成为技术发展的璀璨明珠。然而，随之而来的挑战亦不容忽视。为了推动这一技术的发展，我们必须致力于攻克可靠性、可解释性的难题，同时，提升数据质量与数量也显得尤为迫切。在应用部署方面，降低成本并增强迁移能力至关重要，而强化安全与隐私保护更是重中之重。此外，探索更为贴合实际、具备落地价值的应用场景，同样是我们需要不断努力的方向。这些挑战与机遇并存，将共同决定大模型技术未来的广泛应用与发展命运。