探索智能紀元：大模型的起源、現狀與未來

大模型例如生成式預訓練（generative pretrained transformer， GPT）系列在自然語言處理（natural language processing， NLP）領域取得了顯著成就，在諸多語言處理任務上刷新了多項性能基準。除語言之外，大模型在圖像處理、音頻處理、生理信號等其他數據模態中也顯示出巨大優勢。在教育、醫療、金融等領域也得到快速應用，特別是在內容生成方面技驚四座。現如今，大模型依然有諸多前沿技術亟待發展，同時帶來的一系列如偏見、隱私泄露等問題也亟待解決。本文分析大模型的前世今生，探討前沿問題，以及未來的發展方向，輔助大眾快速了解大模型技術及其發展，融入AI時代的發展洪流。

大模型的由來

2022年11月，美國著名AI研究公司OpenAI發布旗下基于大語言模型GPT-3.5的AI聊天機器人程序ChatGPT，其以流暢的語言表達能力、強大的問題處理能力以及龐大的數據庫在全世界引發廣泛關注。在上線后不足兩個月的時間里，ChatGPT的月活突破1億，成為歷史上用戶增長速度最快的消費級應用程序[1]。由此，各行各業都感受到了大模型的強大影響。與此同時，國內外大模型的研究熱潮也正式掀起。

大模型的由來可以追溯到20世紀的AI研究初期，當時的研究主要集中在邏輯推理和專家系統上。然而，這些方法受限于硬編碼的知識和規則，難以處理自然語言的復雜性和多樣性[2]。隨著機器學習、深度學習技術的出現和硬件能力的飛速提升，大規模數據集和復雜神經網絡模型的訓練成為可能，從而催生了大模型的時代。

2017年，谷歌推出的Transformer模型結構通過引入自注意力機制（self-attention），極大地提升了序列建模的能力，特別是在處理長距離依賴關系時的效率和準確性方面[3]。此后，預訓練語言模型（pretrained language model， PLM）的理念逐漸成為主流。PLM在大規模文本數據集上進行預訓練，捕捉語言的通用模式，然后針對特定任務進行微調來適應特定的下游任務。

OpenAI的GPT系列模型是生成式預訓練模型的典范，它們代表了生成式預訓練模型的先鋒。從GPT-1到GPT-3.5，每一代模型都在規模、復雜性和性能上有了顯著提升。2022年年底，ChatGPT以聊天機器人的身份橫空出世，它不僅能夠回答問題，還能創作文章、編程，甚至模仿人類的對話風格，其幾乎無所不能的回答能力使得人們對大語言模型的通用能力有了全新的認識[4]。這極大地推動了NLP領域的發展。

然而，大模型的發展并不僅限于文本。隨著技術的進步，多模態大模型開始嶄露頭角，它們能夠同時理解和生成包括文本、圖像、音頻等多種類型的數據。2023年3月，Ope n AI官方宣布的多模態大模型GPT-4，新增了圖像功能，同時具備更精準的語言理解能力，這標志著大模型從單一模態向多模態的重要轉變[5]。這種跨模態數據間的本質差異，對大模型的設計和訓練提出了新的、更為復雜的要求，同時也帶來了前所未有的挑戰。

大模型M/h9i3wH0RyMBD6+ZArMgg==的特性

大模型，通常指的是擁有巨大參數量的機器學習模型，尤其是在NLP、計算機視覺（computer vision，CV）以及多模態領域的應用中。這些模型基于預訓練方式，通過NLP理解和學習人類語言，以人機對話方式，完成信息檢索、機器翻譯、文本摘要、代碼編寫等內容生成任務。

大模型的參數量

大模型的參數量通常超過10億，這意味著模型內部有超過10億的可學習權重。這些參數是模型學習和理解數據的基礎，它們通過訓練不斷調整，以更好地映射輸入數據到輸出結果。參數量的增加直接關聯到模型的學習能力和復雜性，使得模型有能力捕捉更加細微和深層的數據特征。

大模型的類型

大模型可以根據其應用領域和功能進行分類：

①大語言模型：專注于處理和理解自然語言文本，常用于文本生成、情感分析、問答系統等；②視覺大模型：專門用來處理和理解視覺信息（如圖像和視頻），用于圖像識別、視頻分析、圖像生成等視覺領域的任務；③多模態大模型：能夠處理并理解兩種或兩種以上不同類型的輸入數據 （例如文本、圖像、音頻等） ，通過融合來自不同模態的信息，能夠執行比單一模態更為復雜和全面的任務；④基礎大模型：通常指那些可以廣泛應用于多種不同任務的模型，它們在預訓練階段沒有特定的應用方向，而是學習大量通用知識[6]。

大模型的能力

大模型的能力在于其能夠理解和處理高度復雜的數據模式：

①泛化能力：通過在大量數據上進行預訓練，大模型學會了語言的普適性規律，在面對新任務時能夠展現出強大的泛化能力；②深層次學習：龐大的參數規模和深層次的網絡結構使得大模型能夠建立起復雜的抽象表示，理解數據背后的深層次語義和關系；③上下文理解：在語言模型中，大模型能夠捕捉長距離依賴關系，從而更好地理解上下文，這對于理解語言中的細微差別至關重要；④知識整合：大模型能夠整合和利用其在預訓練過程中學到的知識，甚至在某些情況下能夠展現一定程度的常識推理和問題解決能力；⑤適應性：盡管大模型在預訓練階段學習的是通用知識，但它們可以通過微調適應特定的任務，顯示出極高的靈活性和適應性[7]。

大模型的技術

現在的大模型是一種集成了處理多種類型數據能力的機器學習模型。這些大模型中的基礎技術旨在理解和生成跨越不同感官模式的信息，從而執行諸如圖像描述、視覺問答或跨模態翻譯等任務。以下是大模型的幾個關鍵基礎技術。

Transformer架構

現有的大模型大多建立在Transformer模型（或僅僅是Transformer的解碼器）基礎之上，該架構通過自注意力機制捕捉輸入數據的全局依賴關系，并且還能夠捕捉不同模態元素間的復雜關系。例如，一個多模態Transformer可以同時處理圖像的像素和文本的單詞，通過自注意力層來學習它們之間的關聯。這使得大模型能夠理解文本與圖像等各種模態，并生成長文本序列，同時保持上下文的連貫性。

有監督微調

有監督微調（supervised fine-tuning， SFT）是一個傳統的微調方法，它使用帶有標簽的數據集來繼續訓練預訓練的大模型。值得注意的是，在大模型的訓練中，SFT階段一般使用的是高質量的數據集。此外，SFT涉及對模型的參數進行調整，以使其在特定任務上表現得更好。例如，如果想要讓模型在法律咨詢上表現得更好，可以使用一個包含法律問題和專業律師回答的數據集來進行SFT。在SFT中，模型通常會嘗試最小化預測輸出與真實標簽之間的差異，這通常通過損失函數 （如交叉熵損失）來實現。這種方法的優點是直接和簡單，可以迅速適應新任務。然而，它也有局限，因為它依賴于高質量的標注數據，并且可能導致模型在訓練數據上過擬合。

人類反饋強化學習

人類反饋強化學習（reinforcement learning from human feedback， RLHF）是一種更復雜的訓練方法，它結合了監督學習和強化學習的元素。首先在大量未標記的文本上預訓練模型，這與SFT之前的步驟相同。然后，人類評估者會與模型互動，或者評估模型的輸出，為模型提供關于其表現的反饋，使用人類反饋數據訓練一個獎勵模型，該模型能夠預測人類評價者可能給予的分數。最后，使用獎勵模型作為獎勵信號，通過強化學習的方法來優化原始模型的參數。這個過程中，模型會嘗試最大化它所獲得的預期獎勵。RLHF的優點在于它可以幫助模型學習更復雜的行為，特別是當任務難以通過簡單的正確或錯誤標簽來定義時。此外，RLHF可以幫助模型更好地適應人類的偏好和價值觀。

大模型的應用

大模型通過其龐大的參數量、深層次的網絡結構和廣泛的預訓練能力，能夠捕捉復雜的數據模式，在多個領域中表現出卓越的性能。它們不僅能夠理解和生成自然語言，還能夠處理復雜的視覺和多模態信息，適應各種多變的應用場景。

NLP領域

大模型在NLP領域的應用尤為廣泛。例如，OpenAI的GPT系列模型能夠生成連貫、自然的文本，應用于聊天機器人、自動寫作、語言翻譯，比較著名的產品如眾所周知的ChatGPT。在金融科技領域，大模型常被用于風險評估、交易算法和信用評分等。模型能夠分析大量的金融數據，預測市場趨勢，幫助金融機構做出更好的投資決策。大模型在法律和合規領域中，可以用于文檔審核、合同分析、案例研究等。通過NLP技術，模型能夠理解和分析法律文件，提高法律專業人士的工作效率。推薦系統是大模型的又一應用領域。通過將用戶的行為數據序列化為文本，大模型可以預測用戶的興趣，并推薦相關的商品、電影、音樂等內容。在游戲領域，大模型可以利用其代碼能力生成復雜的游戲環境，可以驅動非玩家控制角色（non-player character， NPC）根據玩家的不同設定產生不同的對話等，以此提供更加逼真的游戲體驗。

圖像理解生成領域

目前的大模型不僅僅只具有對文本的理解能力，其擁有的多模態的理解能力也為其在圖像領域的應用打下基礎，如自動生成繪畫、視頻等。這些模型能夠模仿藝術家的風格，創作出新的藝術作品，為人類的創造力提供輔助。如OpenAI于2024年2月發布的Sora，可以利用用戶輸入的文本，直接產生一段符合要求的視頻，這為電影制作領域提供了更方便的工具[4]。在圖像處理領域，大模型如SegGPT等被用于圖像識別、分類和生成等。模型通過學習大量圖像數據與文本對，可以識別出圖像中的物體、人臉、場景等，并在醫學影像分析、自動駕駛車輛、視頻監控等方面發揮作用。此外，在醫學和生物學領域，多模態的大模型可用于疾病診斷、藥物發現、基因編輯等，大模型能夠從復雜的生物醫學數據中提取有用的信息，輔助醫生做出更準確的診斷，或者幫助研究人員設計新的藥物。

語音識別領域

大模型也在語音識別領域發揮著重要作用。通過深度學習技術，模型能夠將語音轉換為文本，支持語音助手、實時語音轉寫、自動字幕生成等應用，手機上的語音助手就是典型例子。這些模型通過對大量語音樣本的學習，能夠應對不同口音、語調和噪聲的干擾。

另外，大模型可以用于教育、醫療、農業、金融等不同行業。例如在教育領域，大模型可用于個性化學習、自動評分、智能輔導等，模型可以根據學生的學習情況提供定制化的教學內容，幫助學生更高效地學習。總而言之，大模型通過其強大的數據處理和學習能力，在各個領域都展現出了巨大的潛力。隨著技術的不斷進步，可以預見大模型將在未來的發展中扮演更加重要的角色。

大模型的發展

在當前的AI領域，大模型已成為一種不可忽視的趨勢。隨著深度學習技術的不斷進步，尤其是在NLP和CV領域，大模型以其強大的數據處理和模式識別能力，正推動著前沿技術的不斷突破。

大模型在技術層面的發展得益于幾個關鍵因素。首先是算法的創新，特別是自Transformer架構的提出，后續模型的發展被迅速地推動，包括BERT、GPT系列、T5等。這些模型通過預訓練（pre-training）和微調（fine-tuning）的策略，在多項NLP任務上取得了領先的性能。其次是計算能力的提升，特別是圖形處理器 （graphics processing unit， GPU）和張量處理器（tensor processing unit， TPU）等硬件的進步，使得訓練數十億甚至數百億參數的模型成為可能。此外，云計算平臺的興起為大模型的訓練提供了必要的計算資源。與此同時，大規模的數據集也為模型訓練提供了充足的“營養”。這些數據集通常包含了豐富的語言表達、場景信息和用戶交互，為模型捕捉復雜的數據分布和語言規律提供了可能。

大模型在應用層面的發展有大語言模型和多模態大模型兩個主要方向。在大語言模型方面，GPT-3作為一個里程碑，其參數量達到了1750億個，顯示出令人驚嘆的語言理解和生成能力。緊隨其后，Meta AI發布的LLaMA系列模型，以其優異的性能和相對較小的模型大小，成為學術研究領域和工業界的新寵。這些模型不僅在標準的NLP任務上表現出色，而且在小樣本學習、遷移學習等方面也展現了巨大的潛力。

多模態大模型則是在此基礎上的延伸，它們能夠處理并理解多種類型的輸入，如文本、圖像和音頻。OpenAI的DALL-E和CLIP就是這個方向上的代表作，它們能夠理解和生成與文本描述相符的圖像，或者通過圖像來理解文本內容。谷歌的SimCLR則是在CV領域的一次重要探索，通過對比學習（contrastive learning）有效提取圖像特征。此后，谷歌的Gemini在原生多模態領域邁出了重要步伐，其不僅在不同模態上進行預訓練，而且可以處理更加復雜的輸入和輸出，如圖像和音頻。OpenAI的Sora則進一步拓寬了大模型的應用范圍，它能夠根據輸入文本自動生成視頻內容，這在一定程度上模擬了物理世界和數字世界中的人物與環境互動。

國內科技企業在大模型領域的探索也不甘落后。百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通義千問”、華為的“盤古”、科大訊飛的“訊飛星火”等模型相繼亮相，它們不僅在通用語言理解和生成任務上表現出色，而且在特定的垂直領域如醫療、法律、旅游等中，展現了專業的應用能力。例如攜程的“攜程問道”專注于旅游領域的問答，網易有道的“子曰”則應用于教育領域，而京東健康的“京醫千詢”則致力于提供醫療咨詢服務。

大模型的挑戰

在AI領域，大模型正以其強大的處理能力和廣泛的應用前景成為學術研究領域和工業界的熱點。然而，隨著這些模型的不斷擴展，研究前沿所面臨的問題也日益復雜。

模型大小

模型大小與數據規模的權衡成了一個顯著挑戰。雖然模型性能往往隨著參數量的增加而提升，但這種規模的增長帶來了巨大的計算成本和對數據質量的高要求[7]。研究者正在尋找在有限計算資源下實現模型大小與數據規模最優平衡的方法，同時也在探索數據增強、遷移學習和模型壓縮等技術以減小模型尺寸而不犧牲性能，盡最大的努力將大模型運行的成本降到最低。

網絡架構

網絡架構的創新同樣關鍵。現有的大模型幾乎都基于Transformer架構，盡管Transformer架構在處理序列數據上表現出色，但其計算效率低和參數利用率低的問題會帶來計算資源的浪費。目前Transformer的局限性已經促使研究者設計新的網絡架構，這些架構旨在通過改進注意力機制、引入稀疏性和自適應計算等方式提高效率和泛化能力。而2023年12月提出的Mamba等基于狀態空間的模型引入了選擇機制，在很大程度上解決了現有Transformer架構計算效率等問題，有望成為下一代的大模型底層架構。

提示工程

在處理不平衡數據集時，提示學習作為一種新興范式提供了一種解決途徑。通過在輸入數據中嵌入特定的提示，提示學習有助于改善模型在少數類上的性能[8]。然而，如何設計有效的提示，以及確定設計的提示的魯棒性（在不同類型的大模型上均有效），成為一門學問——提示工程。如何將提示工程設計好的提示與其他大模型技術相結合，仍需進一步研究。

上下文推理

同時，隨著模型尺寸的增長，涌現出上下文推理等一些未經訓練而具備的能力，這些涌現能力的出現表明大模型可能內化了某些更接近人類的認知和學習機制。這些涌現能力的本質、觸發條件和可控性是當前研究的熱點，需要更多地從認知科學和神經科學的角度進行探索，并給出更加合理的解釋，幫助人們理解這種能力涌現的原理。

知識更新

知識的持續更新是大模型面臨的另一個重要問題。隨著知識的不斷進步，模型中的信息可能迅速過時。研究者正在探索如何使模型持續學習并整合新知識，同時避免災難性遺忘，以保持模型的知識庫處于最新狀態。

可解釋性

盡管大模型在各種NLP和機器學習任務中表現出色，但隨著模型參數量的增加以及網絡結構的深化，模型的決策過程變得越來越難以解釋。大模型的黑盒性質使得用戶難以理解大模型對輸入數據的處理方式及其產生的輸出結果。這導致了一種被動的理解狀態，即人們僅了解模型輸出的結果，對于模型為何做出這樣的決策卻一無所知。

隱私安全性

大模型的訓練數據可能涵蓋個人身份信息、敏感數據或商業機密。如果這些數據未受到充分保護，模型的訓練過程可能會帶來隱私泄露或被濫用的風險[9]。同時，大模型本身可能包含敏感信息，例如通過在敏感數據上訓練而獲得的記憶，這使得模型本身就具有潛在的隱私風險。

數據偏見和誤導性信息

大語言模型可能會輸出具有偏見或誤導性的內容，這可能源于數據收集方式、標注者的主觀偏好以及社會文化等多種因素。當模型使用這些含有偏見的數據進行訓練時，它們可能會錯誤地學習或放大這些偏見，導致在實際應用中出現不公平或歧視性的結果。

解決這些問題對于推動大模型技術的進步和擴大其應用范圍至關重要。每一個挑戰的解決都可能促進AI在現實世界中的更有效應用，為人類社會帶來深遠的影響。

大模型的未來

隨著AI技術的不斷發展和大模型技術應用場景的不斷拓展，大模型技術的未來趨勢也呈現出一些新的特點和發展方向。

模型規模與效率的平衡

由于大模型技術往往需要龐大的計算資源和存儲空間，因此未來的發展趨勢將集中于保持模型規模的同時提高效率，以滿足實際應用的需求。目前，稀疏專家模型作為一種全新的模型架構方法，正在逐漸引起關注。相較于傳統的密集模型，稀疏專家模型通過僅激活與輸入的數據相關的模型參數，降低了計算需求，從而提高了計算效率。2023年谷歌開發的稀疏專家模型GlaM的參數比GPT-3多7倍，但卻減少了訓練過程中的能源消耗和推理所需的計算資源，并在多種NLP任務上優于傳統模型。

知識的深度融合

知識融合旨在通過整合來自不同數據源和知識領域的信息，以豐富模型的表示能力和決策能力。首先，目前的大模型主要針對單一領域或單一模態的數據進行訓練和應用，例如NLP領域的BERT模型和CV領域的ViT模型等。然而在現實世界中，文本、圖像、音頻等多種信息往往是相互關聯的，單一模態的信息很難滿足復雜場景的需求[10]。因此，伴隨CV、語音識別等技術的不斷發展，未來的大模型將會更加注重多模態融合，即處理不同模態的數據，實現多模態信息的融合和交互。這種多模態融合的能力使得大模型能夠更好地理解和處理復雜的信息。此外，可考慮將大模型技術與外部知識庫相結合，以進一步提升模型的理解能力和應用廣度。這意味著模型不僅可以利用其內部的語言模式和統計信息，還可以結合外部的結構化知識來進行推理和決策，從而更好地應對現實世界中的復雜問題。更重要的是，外部知識還可以增強大模型的泛化能力。

具身智能的探索

具身智能是指一種基于物理身體進行感知和行動的智能系統，其通過智能體與環境的交互獲取信息、理解問題、做出決策并實現行動，從而產生智能行為。大模型的普及，大大加快了具身智能的研發和落地速度。大語言模型正在成為幫助機器人更好地理解和運用高級語義知識的關鍵工具。通過自動化分析任務并將其拆分為具體動作，大模型技術使得機器人與人類和物理環境的互動變得更加自然，從而提升了機器人的智能表現。比如不同任務通過不同的大模型來實現。通過將語言大模型用于學習對話、視覺大模型用于識別地圖，以及多模態大模型用于完成肢體驅動等，機器人可以更加高效地學習概念并指揮行動，同時將所有指令分解執行，通過大模型技術完成自動化調度和協作。這種綜合利用不同模型的方法將為機器人的智能化發展帶來新的機遇和挑戰。

可解釋性與可信度

隨著模型規模的增加，其內部結構變得越來越復雜，這使得模型的可解釋性和可信度成為關注焦點。首先，為了提高模型的可解釋性，研究人員將致力于開發新的方法和技術，使大模型能夠清晰地解釋其決策過程和生成結果的依據。這可能涉及引入更加透明的模型結構如透明神經網絡或可解釋的注意力機制，以及開發解釋性的算法和工具，以幫助用戶理解模型的輸出結果。

其次，為了提高模型的可信度，將采取一系列措施來減少模型產生錯誤或誤導性信息的可能性。其中一個重要的方向是引入外部信息源，并為模型提供訪問和引用這些信息源的能力。這樣一來，模型將能夠訪問到最準確和最新的信息，從而提高其輸出結果的準確性和可信度。

同時，為了增加透明度和信任度，模型還將提供與外部信息源相關的引用，使用戶能夠對信息源進行審核，從而決定信息的可靠性。值得注意的是，雖然當前已經出現了一些具有外部信息訪問和引用功能的大模型，如谷歌的REALM和臉書的RAG，但這僅僅是這一領域發展的開始，未來將會有更多的創新和進步。例如，像OpenAI的WebGPT和DeepMind的Sparrow等新模型將進一步推動這一領域的發展，為大模型技術的未來應用打下更加堅實的基礎。未來大模型技術的發展將更加注重可解釋性與可信度，這不僅是技術發展的必然趨勢，也是社會對于科技應用的合理要求。只有在不斷提升模型的可解釋性和可信度的基礎上，大模型技術才能夠更好地應用于各個領域，為人類社會的發展帶來更大的推動力量。

本文全面梳理了大模型在多個領域的突破和應用，其不僅在語言處理上刷新了性能基準，而且在圖像、音頻處理和生理信號等其他數據模態中展現出了巨大的潛力。同時也指出了其面臨的挑戰，如隱私保護問題等。展望未來，大模型的發展仍然充滿無限可能。既要充分利用它們所提供的巨大機遇積極推動社會各領域各產業智能化，又要積極面對和解決伴隨而來的問題，共同推動人工智能技術健康、可持續地發展，為人類社會帶來更多福祉。

[1]陳慧敏， 劉知遠， 孫茂松.大語言模型時代的社會機遇與挑戰.計算機研究與發展，（2024-2-20）[2024-03-05].http：//kns.cnki.net/ kcms/detail/11.1777.TP.20240219.1454.026.html.

[2]王明皓， 殷濤， 楊洪杰， 等. 知識圖譜和大模型技術發展與應用.網絡安全與數據治理， 2023， 42（S1）： 126-131.

[3]Vaswani A， Shazeer N， Parmar N， et al. Attention is all you need. Advances in neural information processing systems， 2017， 30.

[4]趙朝陽， 朱貴波， 王金橋. ChatGPT給語言大模型帶來的啟示和多模態大模型新的發展思路. 數據分析與知識發現， 2023， 7（03）： 26-35.

[5]車萬翔， 竇志成， 馮巖松， 等. 大模型時代的自然語言處理：挑戰、機遇與發展. 中國科學： 信息科學， 2023， 53（09）： 1645-1687.

[6]鄔賀銓. 大模型融入云平臺， 信息化走向數智化.重慶郵電大學學報（自然科學版）， 2024， 36（01）： 1-8.

[7]孫柏林. 大模型評述. 計算機仿真， 2024， 41（01）： 1-7+24.

[8]羅錦釗， 孫玉龍， 錢增志， 等. 人工智能大模型綜述及展望. 無線電工程， 2023， 53（11）： 2461-2472.

[9]劉學博， 戶保田， 陳科海， 等. 大模型關鍵技術與未來發展方向——從ChatGPT談起. 中國科學基金， 2023， 37（5）： 758-766.

[10]徐月梅， 胡玲， 趙佳藝， 等. 大語言模型的技術應用前景與風險挑戰. 計算機應用， 2023： 43（S2）： 1-8.

關鍵詞：人工智能 深度學習 預訓練模型 大模型 多模態 ■