认识大模型

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认识大模型

大模型，作为人工智能领域的革新先锋，正引领着一场深

刻的技术变革，其影响力已超越技术范畴，预示着人工智能、

科学探索乃至人类社会的全面重塑。在全球科技竞赛中，大模

型成为各国争夺焦点，战略地位堪比 20 世纪的太空竞赛，开

启大国科技新角逐。因此，深入了解大模型的各个方面变得尤

为重要。

大模型的诞生、发展与应用

大模型，是一类基于深度学习架构、在海量数据上训练、

能够处理多种任务的基础模型。与传统 AI 模型相比，其显著特

征在于参数量大、数据量大、计算量大，是多重技术交叉融合

的产物。其前身是历经数十年研究的语言模型，广泛应用于机

器翻译、语音识别等领域。随着神经网络的再次兴起，2000

年神经语言模型诞生，随后 2017 年神经网络架构

Transformer 横空出世，融合了神经语言模型、机器翻译、序

列建模及分布式技术。这一系列创新及对 AI 通用和泛化能力的

追求推动了 GPT 系列的快速发展，从 2018 年至 2020 年，

GPT 一至三代相继问世。2022 年，ChatGPT 凭借其卓越性能，

将大模型推向公众视野，成为 AI 发展的新里程碑。

大模型作为新兴而迅速发展的技术，已跨越至多模态领域

涵盖语言、语音、视觉等，并细化为通用、行业及任务特定模

型，其在信息交互上的创新尤为显著，引入了长上下文窗口

（大模型能够编码的最长序列）、检索增强及智能体等机制，

极大增强了信息处理能力。这一技术不仅丰富了数字世界的应

用场景，如聊天机器人、AIGC 等，还延伸至无人驾驶、人形

机器人等物理世界领域，展现出强大的赋能潜力。在科学研究

中，大模型不仅辅助工程设计、技术创新等应用科学，更推动

基础科学探索，加速了自动化、智能驱动的科学研究新范式的

形成。可以说，大模型既支撑了高端科学研究，也助力了传统

产业的转型升级与降本增效。《2023 企业数字化年度指南》

调研数据显示，超过63%的企业视大模型与 AIGC 技术为战略

资源，首要目的在于降本增效，广泛应用于研发创新、办公效

率提升、客户服务、市场营销等多个领域。同时，大模型在工

业设计、芯片设计、人形机器人等多个行业的应用案例也充分

证明了其广阔的应用前景与市场潜力，正逐步成为推动社会进

步与产业升级的重要力量。

大模型背后的关键技术

是什么造就了大模型如此强大的能力？从大模型的发展实

践看，其背后有三项关键技术。

一是大模型底层的神经网络架构

Transformer。Transformer 最初提出主要是为了解决序列建

模中的循序计算问题，即只有前面的词元（自然语言处理中的

最小语义单位）计算后才能计算后面的词元。循序计算极大束

缚了模型的并行计算能力，使得语言模型、机器翻译等序列模

型难以大规模扩展。Transformer 架构巧妙地利用了自注意力

机制，不仅大幅度提升了模型的并行计算能力，而且显著提升

了模型的长距离依存关系建模能力（语言模型的关键挑战）。

并行计算能力使Transformer 可以在大规模数据上进行快速训

练，而长距离依存建模能力极大强化了 Transformer 对语言等

序列数据内部复杂依存关系的学习和表征能力。两项能力的叠

加，使Transformer 开启了“后临词元预测”范式模拟人类智

能的大门。

二是基于自监督学习的预训练技术及扩展法则

Transformer 虽然具有强大的并行计算和表征能力，但要使其

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摘要：

认识大模型大模型，作为人工智能领域的革新先锋，正引领着一场深刻的技术变革，其影响力已超越技术范畴，预示着人工智能、科学探索乃至人类社会的全面重塑。在全球科技竞赛中，大模型成为各国争夺焦点，战略地位堪比20世纪的太空竞赛，开启大国科技新角逐。因此，深入了解大模型的各个方面变得尤为重要。大模型的诞生、发展与应用大模型，是一类基于深度学习架构、在海量数据上训练、能够处理多种任务的基础模型。与传统AI模型相比，其显著特征在于参数量大、数据量大、计算量大，是多重技术交叉融合的产物。其前身是历经数十年研究的语言模型，广泛应用于机器翻译、语音识别等领域。随着神经网络的再次兴起，2000年神经语言模型诞生，随...

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