近期，中国人工智能协会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书》，系统梳理了大模型技术演进，深入探讨关键技术要素，并剖析当前挑战及未来展望。我为大家做了简要总结，并附上原文供深入阅读。

目录
第 1 章 大模型技术概述 ...................................5
1.1 大模型技术的发展历程 ......................5
1.2 大模型技术的生态发展 ......................9
1.3 大模型技术的风险与挑战 ................11
第 2 章 语言大模型技术 .................................13
2.1 Transformer 架构.................................13
2.2 语言大模型架构 ................................17
2.2.1 掩码语言建模 .............................17
2.2.2 自回归语言建模 .........................18
2.2.3 序列到序列建模 .........................18
2.3 语言大模型关键技术 ........................19
2.3.1 语言大模型的预训练 .................19
2.3.2 语言大模型的适配微调 .............21
2.3.3 语言大模型的提示学习 .............24
2.3.4 语言大模型的知识增强 .............26
2.4.5 语言大模型的工具学习 .............27
第 3 章 多模态大模型技术 .............................29
3.1 多模态大模型的技术体系 ................29
3.1.1 面向理解任务的多模态大模型 .29
3.1.2 面向生成任务的多模态大模型 .31
3.1.3 兼顾理解和生成任务的多模态大模型............................33
3.1.4 知识增强的多模态大模型 .........35
3.2 多模态大模型的关键技术 ................36
3.2.1 多模态大模型的网络结构设计 .36
33.2.2 多模态大模型的自监督学习优化 ....................................37
.2.3 多模态大模型的下游任务微调适配 ................................39
第 4 章 大模型技术生态 .................................41
4.1 典型大模型平台 ................................41
4.2 典型开源大模型 ................................44
4.2.1 典型开源语言大模型 .................44
4.2.2 典型开源多模态大模型 .............53
4.3 典型开源框架与工具 ........................57
4.4 大模型的训练数据 .............................60
4.4.1 大模型的训练数据处理流程和特点 ................................60
4.4.2 大模型常用的公开数据集 .........63
第 5 章 大模型的开发训练与推理部署 .........66
5.1 大模型开发与训练 ............................66
5.2 大模型推理部署 ................................68
5.2.1 大模型压缩 .................................69
5.2.2 大模型推理与服务部署 .............70
5.3 软硬件适配与协同优化 ....................71
5.3.1 大模型的软硬件适配 .................72
5.3.2 大模型的软硬件协同优化 .........72
第 6 章 大模型应用 ..746.1 信息检索 .....74
6.2 新闻媒体 .....756.3 智慧城市 .....76
6.4 生物科技 .....766.5 智慧办公 .....77
6.6 影视制作 .....786.7 智能教育 .....78
46.8 智慧金融 .....796.9 智慧医疗 .....79
6.10 智慧工厂 ...796.11 生活服务....80
6.12 智能机器人 ......................................80
6.13 其他应用 ...80
第 7 章 大模型的安全性 .................................82
7.1 大模型安全风险引发全球广泛关注 82
7.2 大模型安全治理的政策法规和标准规范 ...............................83
7.3 大模型安全风险的具体表现 ............85
7.3.1 大模型自身的安全风险 .............85
7.3.2 大模型在应用中衍生的安全风险 ....................................86
7.4 大模型安全研究关键技术 ................88
7.4.1 大模型的安全对齐技术 .............88
7.4.2 大模型安全性评测技术 .............91
第 8 章 总结与思考 94
8.1 协同多方合作，共同推动大模型发展 ...................................95
8.2 建立大模型合规标准和评测平台 ....96
8.3 应对大模型带来的安全性挑战 ........97
8.4 开展大模型广泛适配，推动大模型技术栈自主可控...........98

大模型发展历程

自2006年Geoffrey Hinton提出通过逐层无监督预训练攻克深层网络训练难题以来，深度学习在众多领域均取得了显著的突破，其发展历程从最初的标注数据监督学习，逐渐演进到预训练模型，最终迈向大模型的新纪元。2022年底，OpenAI发布的ChatGPT凭借其卓越的性能引发了广泛的关注，充分展现了大模型在处理多场景、多用途、跨学科任务时的强大能力。因此，大模型被普遍认为是未来人工智能领域不可或缺的关键基础设施。

在这场技术热潮中，语言大模型作为领军者，通过大规模预训练学习了丰富的语言知识与世界知识，进而拥有了面向多任务的通用求解能力。其发展脉络清晰可见，历经统计语言模型、神经语言模型、预训练语言模型，直至现在的语言大模型（探索阶段）的四个阶段。

1. 统计语言模型虽然基于马尔可夫假设，但由于数据稀疏问题的影响，其能力有限；
2. 神经语言模型通过神经网络对语义共现关系进行建模，成功地捕获了复杂语义依赖；
3. 预训练语言模型采用“预训练+微调”的范式，通过自监督学习使模型能够适配各种下游任务；
4. 而大模型则基于缩放定律。简单来说就是，随着模型参数和预训练数据规模的不断增加，模型的能力与任务效果会持续提升，甚至展现出了一些小规模模型所不具备的独特“涌现能力”。

大模型应用

大模型时代正逐步揭开序幕，其领军者如ChatGPT正在经济、法律、社会等领域发挥着至关重要的作用。OpenAI凭借其GPT-1、GPT-2以及GPT-3等语言模型，展现了不同规模参数下的强大能力，而谷歌也推出了规模庞大的PaLM模型，拥有5400亿参数。当模型参数规模跃升至千亿量级，语言大模型所展现出的多样化能力令人瞩目。GPT-3仅凭提示词或少数样例，便能出色地完成众多任务。

自Transformer架构亮相以来，OpenAI推出了一系列领先的语言大模型技术，如GPT-1、GPT-2、GPT-3等，它们在自然语言任务中展现了卓越性能。CodeX通过微调GPT-3，提升了代码和复杂推理能力；InstructGPT和ChatGPT则运用人类反馈的强化学习技术，增强了遵循人类指令的能力和对人类偏好的理解。GPT-4则更进一步，处理更长的上下文窗口，具备多模态理解能力，逻辑推理、复杂任务处理能力显著改进，为多模态领域开辟了新天地。

大模型技术生态正在蓬勃发展，多种服务平台向个人用户和商业应用开放。OpenAI API让用户轻松访问不同GPT模型以完成任务。Anthropic的Claude系列模型强调有用性、诚实性和无害性。百度文心一言基于知识增强的大模型，提供开放服务和插件机制。讯飞星火认知大模型具备开放式知识问答、多轮对话、逻辑和数学能力，以及对代码和多模态的理解能力。讯飞和华为联合发布了支持大模型训练私有化的“星火一体机”。

大模型的开源生态同样丰富多彩，涵盖了开源框架和开源大模型。开源框架如PyTorch和飞桨支持大规模分布式训练，OneFlow则支持动静态图的灵活转换，而DeepSpeed则通过减少冗余内存访问以训练更大模型。开源大模型如LLaMA、Falcon和GLM则降低了研究门槛，促进了应用的繁荣。Baichuan系列模型支持中英双语，使用高质量训练数据，表现卓越，并开源了多种量化版本。CPM系列在中文NLP任务上表现出色。

大模型技术的应用场景广泛无比，为各行各业注入了新的活力。无论是新闻、影视、营销、娱乐、军事、教育、金融还是医疗等领域，大模型都能显著降低生产成本，提高作品质量，助力产品营销，增强决策能力，使教育方式更加个性化和智能化，提高金融服务质量，赋能医疗机构诊疗全过程。更重要的是，大模型被认为是未来人工智能应用中的关键基础设施，能够带动上下游产业的革新，形成协同发展的生态，对经济、社会和安全等领域的智能化升级形成关键支撑。

大模型的风险和挑战

然而，大模型技术依然面临诸多风险与挑战。其可靠性尚未得到充分保障，合成内容在事实性和时效性上仍存在缺陷。大模型的可解释性相对较弱，其工作原理难以透彻理解。此外，应用大模型的部署成本高昂，涉及大量训练和推理计算，功耗高，应用成本高，且端侧推理存在延迟等问题。在大数据匮乏的情况下，大模型的迁移能力受到制约，鲁棒性和泛化性面临严峻挑战。更为严重的是，大模型还存在被滥用于生成虚假信息、恶意引导行为等衍生技术风险，以及安全与隐私问题。

总结

大模型技术，以其广阔的应用前景和巨大潜力，无疑成为了技术发展的焦点。然而，随之而来的挑战亦不容忽视：可靠性、可解释性的难题需要我们去攻克，数据质量与数量的提升成为迫切需求，应用部署成本的降低与迁移能力的增强同样重要，而安全与隐私保护的强化更是关键中的关键。此外，探索更为贴合实际、具备落地价值的应用场景，亦是我们需要努力的方向。 这些挑战与机遇并存，将决定大模型技术未来的广泛应用与发展命运。

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