1. 大模型引发智能革命
2022年11月30日，OpenAI发布的ChatGPT迅速走红，成为史上发展最快的应用之一，标志着AI大模型时代的到来。大模型的出现预示着AI迈向通用人工智能（AGI）的新阶段。业界对大模型没有形成统一定义，狭义上指基于Transformer技术框架的大语言模型（LLM），广义上还包括语言、声音、图像、视频等多模态大模型，技术框架也涵盖稳定扩散模型（Stable Diffusion）等。
大模型具有以下特点：
- 参数规模大：远大于传统深度学习模型，呈现规模定律特征，性能随模型规模、数据集大小和训练计算量的增加而提高。
- 泛化能力强：通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，能够学习丰富的通用知识和方法，在广泛场景和任务中使用。
- 支持多模态：通过扩展编/解码器、交叉注意力、迁移学习等方式，实现跨模态数据的关联理解、检索和生成，提供更全面的认知能力和交互体验。
2. 行业大模型是AI+落地最后一公里
尽管通用大模型性能不断提升，但专业性、泛化性和经济性之间难以兼得，形成了“不可能三角”问题。行业大模型以其高性价比、可专业定制和数据安全可控的优势，成为弥合这一差距的必然产物。
- 高性价比：行业大模型在较小参数量基础上，通过再训练或精调，达到较好性能效果，显著节省开发成本。
- 可专业定制：基于开源模型开发，能对模型结构、参数等按需调整，更好地适配个性化应用需要。
- 数据安全可控：采用私有化部署方式，使机构能更放心地利用私有数据提升应用效果，减少数据安全疑虑。
3. 行业大模型长在通用大模型上
行业大模型是在通用大模型基础上构建的，利用大模型技术针对特定数据和任务进行训练或优化，形成具备专用知识与能力的大模型及应用。通用大模型具备广泛的知识基础和强大的泛化能力，能够显著节约训练模型所需的大量数据和算力资源。
4. 大模型行业应用进展与评估
不同行业大模型技术落地进度各异，主要由大模型技术的成熟度、行业数字化水平、投入产出比、行业对专业性和准确性的要求以及安全可控等因素决定。行业大模型应用阶段划分如下：
- 探索孵化期：农业和能源等行业为代表，机构数量较少，但部分头部或创新意识强的机构积极探索。
- 试验加速期：教育、金融、游戏与出行为代表，探索应用大模型的机构数量快速增长，开始在特定应用场景产生经济价值。
- 采纳成长期：广告与软件行业为代表，主流机构普遍采纳并使用大模型，文案生成、文生图、代码生成与数据分析等能力被广泛应用。
- 落地成熟期：目前尚未有行业达成，意味着大模型技术应用基本成熟，绝大多数机构已在主要生产运营场景中使用，并与供应商之间建立了稳定的商业合作关系。
通过上述分析，可以清晰地了解行业大模型的发展现状和未来趋势，有助于企业在实践中更好地应用和优化大模型技术。
Views: 0