2022中国大模型发展白皮书

随着数字化转型需求增长，AI在企业中的应用也越来越多，AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战，而预训练大模型的出现则为人工智能带来了新的机遇与希望。

大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。

　　 IDC预测：

未来大模型将带动新的产业和服务应用范式，在深度学习平台的支撑下将成为产业智能化基座，企业需加快建设人工智能统一底座，融合专家知识图谱，打造可面向跨场景或行业服务的“元能力引擎”。

　　 具体来看:

大模型具有良好的通用性、泛化性，显著降低人工智能应用门槛。

预训练大模型在海量数据的学习训练后具有良好的通用性和泛化性，用户基于大模型通过零样本、小样本学习即可获得领先的效果，同时“预训练+精调”等开发范式，让研发过程更加标准化，显著降低了人工智能应用门槛，成为AI走向工程化应用落地的重要手段。

深度学习平台为预训练大模型的发展保驾护航，两者结合夯实了产业智能化基座。

深度学习平台是推动产业智能化转型升级的核心载体，为大模型的算法开发、训练、部署保驾护航。大模型加上深度学习平台，贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署到场景应用的AI全产业链，夯实产业智能化基座，将加速产业智能化升级。

大模型在推进产业智能化升级中已表现出巨大潜力，企业应该尽早关注。

大模型目前的产业应用包括面向企业提供AI中台基座、深度定制支持产品或生产的优化与创新、开放模型服务等。大模型已经在搜索、推荐、智能交互、AIGC、生产流程变革、产业提效等场景表现出巨大的潜力，企业应该尽早关注，在业务中布局。

未来还需加强大模型与真实场景需求匹配，推动大模型大规模落地。

目前中国大模型厂商在模型布局方面较为完善，应进一步围绕行业赋能的广度和深度持续探索，不断夯实基于大模型的产品建设，推动大模型技术从实验室走向实际大规模落地。

　　 大模型未来发展趋势

大小模型协同进化，推动端侧化发展。

未来几年，大模型和小模型将会协同推动人工智能的发展，实现明确分工，高效率低成本地解决业务问题。

大模型负责向小模型输出模型能力，小模型更精确地处理自己“擅长”的任务，再将应用中的数据与结果反哺给大模型，让大模型持续迭代更新，形成大小模型协同应用模式，达到降低能耗、提高整体模型精度的效果。

大规模参数并不是产业所追求的重点，更少的标注数据依赖、更优的模型效果、更高的模型性能以及便捷的部署方式将是未来研究的重点。

大模型通用性持续加强，实现AI开发“大一统”模式。

大模型由于其泛化性、通用性，为人工智能带来了新机遇。通过无标注数据进行自监督学习，从而降低标注数据的人力要求，GPT-3、文心大模型均展示出了在未标记数据中的学习成果，并展示了在不同任务与行业领域上的通用性。

同时，多模态大模型也逐渐兴起，数据形态差异化问题也将得到解决，未来大模型将进一步致力于构建通用的人工智能底层算法框架，融合多领域的模型能力，在不同场景中“自我学习”，通过一个大模型解决产业中各种问题。

目前，在通用模型的基础上，各行业正利用精调或prompt的方式加入任务间的差异化内容，从而极大地提高了模型的利用率，推动AI开发走向“统一”。

大模型从科研创新走向产业落地，通过开放的生态持续释放红利。

大模型最重要的优势，是推动AI进入大规模可复制的产业落地阶段，仅需零样本、小样本的学习就可以达到很好的效果，以此大大降低AI开发成本。

目前，我们看到大模型已经开始与领域、行业深度融合，例如，工业质检、蛋白质结构预测等领域的大模型，验证了大模型已不仅在科技企业中应用，也迈出了走向各行各业的步伐。我们看到ChatGPT专注于强化内容创造能力，将生成式AI应用到实际业务中，为大模型带来新的产业落地机遇。

具体来看，微软已经宣布将会全线整合ChatGPT，将大模型嵌入搜索引擎和办公软件，进一步推动AI能力的全面赋能和产业落地。开放、开源是技术逐渐成熟和规模化输出的象征，随着大模型的落地，头部企业将开放技术，赋能中小企业，打造以大模型为底座的生态。

目前大模型的开放、开源还主要在算法、API服务、开发工具的使用上，未来需要打造标准算法集、大模型平台、大模型数据集等全栈化的开放生态，将大模型的红利释放给每个开发者，并促进大模型创新应用的出现。

 

具体内容如下 :

责任编辑：张薇