近年来,大模型技术飞速发展,从架构演进统一到训练方式转变,再到模型高效适配,大模型技术引起机器学习范式的一系列重要革新,为通用人工智能发展提供了一种新的手段。由单一模态的语言大模型到语言、视觉、听觉等多模态大模型,大模型技术融合多种模态信息,实现多模态感知与统一表示,也将和知识图谱、搜索引擎、博弈对抗、脑认知等技术融合发展,相互促进,朝着更高智能水平和更加通用性方向发展。
与此同时,大模型技术生态蓬勃发展,开源服务与开放生态成为主流趋势,国内外大模型开放平台、开源模型、框架、工具与公开数据集加速大模型技术演进,框架、工具间软硬件协同优化降低大模型开发和应用成本,推动大模型高效训练与部署。
大模型与教育、科学、金融、传媒艺术等专用领域结合拓广通用大模型能力边界,与实体经济的深度融合成为其赋能行业应用关键,正在“大模型”与“小模型”端云协同并进发展格局下重塑生产力工具,变革信息获取方式,改变人类社会生活和生产方式。
随着大模型的应用,其安全问题日益凸显,因而需关注大模型技术发展的内生及伴生风险,关注大模型安全对齐、安全评估技术,发展大模型安全增强技术,加强大模型安全监管措施,确保其“安全、可靠、可控”。
总之,抓紧推动大模型技术研发,尤其是大模型原始技术创新和大模型软硬件生态建设,强化垂直行业数据基础优势,集中国家资源投入大模型发展,同时关注大模型风险监督,彰显人工智能的技术属性和社会属性。