大型语言模型是生成或嵌入式文本的基础模型 (一种大型神经网络)。它们生成的文本可以通过为其 提供起点或“提示”来进行调节,从而使其能够用自然 语言或代...
2025-01-17 58 人工智能AI行业报告
近年来,生成式人工智能不断取得突破,展现出 强大的生成创造能力,开始涌现出“智慧”。生成式人 工智能在文本、代码、图像、音视频等方面的理解与生 成取得了突破性进展,有望大幅提升社会生产力,加 速千行百业的数字化进程,促进人类社会全面迈向智 能化新阶段。 回顾人工智能60余年的发展历程,技术突破不 仅会创造发展机遇,也会带来相应的挑战。统筹人工 智能发展和治理逐渐成为全球共识,自2016年以来, 全球多个国际组织、国家、地区及产业界,积极探索人 工智能发展与治理路径,已经形成了系列共识原则、 治理要求、实践范式等。考虑到人工智能尚处在快速 发展的过程中,相关工作仍需要持续推进。 生成式人工智能演进速度之快、赋能范围之广、 影响程度之深前所未有。以负责任的态度推动生成式 人工智能发展不仅十分必要,也愈发紧迫,是事关人 工智能乃至人类文明发展的重要命题。为此,世界互 联网大会成立人工智能工作组,广泛汇聚各方智慧形 成共识,推动生成式人工智能发展与治理协同共进, 增进全人类共同福祉。生成式人工智能技术突飞猛进,展现出惊人的创 造能力和生成能力,主要得益于模型、数据、算力等方 面的不断提升。 模型层面,模型结构的创新和模型规模的提升成 为生成式人工智能取得突破的关键。从模型结构来 看,注意力机制、自回归模型、扩散模型等技术不断升 级迭代,特别是以Transformer为主的基础模型脱颖 而出,成为生成模型主流技术路线,推动文本、图像、 音频、视频等内容的生成和理解能力不断提高。
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