产业观察：AI大模型发展新趋势

近年来，在算法创新、算力升级等技术因素推动下，人工智能模型产业快速发展，连续有多家科技企业推出了通用语言模型和视觉模型。模型种类多样，参数规模不断提升，在自然语言中处理、视觉计算机等多个领域不断创新高。行业应用不断拓展，知识服务、智能对话成为重要场景。整体来看，AI模型正产业重构格局，第三科技企业纷纷布局，争夺技术制高点。

而在大模型发展的过程中，伴随着产业结构调整和需求的变化，AI模型也在不同维度演进：通用模型和垂直型模型的快速发展满足更高的需求，知识服务成为重要场景，技术不断向更深更精细化发展。

一、通用模型快速崛起

近期，随着深度学习核心算法的不断优化，大模型训练取得突破性进展。GPT-3的问世开启产业新纪元，掀起了预训练模型人工智能工业化应用阶段。

目前，百度、华为、阿里等国内科技公司纷纷推出自己的通用语言模型，参数规模达到千亿级。此类模型通过预训练获得了强大的语义理解和生成能力。此外，视觉领域也出现了类似的趋势，如百度文心通用计算机视觉模型，百度还独立研发了ERNIE、ERNIE 2.0等重点中文理解的模型系列，其中ERNIE-Gen是知识增强型预语言训练生成模型，可从海量文本中提取重构知识。此外，百度推出包括文心语法的系列通用计算机视觉模型，性能领先的同类产品。

全球范围内，OpenAI推出ChatGPT，获得微软收入亿美元投资用于产业化，作为一家在自然语言处理（NLP）领域具有丰富经验的公司，OpenAI的GPT系列模型在全球范围内享有广泛的声誉。GPT模型的迭代版本GPT-3在许多任务上都已经表现出了强大的能力，包括文本生成、文本分类、问答等。尽管GPT-3仍有一些局限性，但它的成功已经为OpenAI赢得了大量的关注和用户。

谷歌也推出大规模通用语言模型，他们开发的Transformer模型架构成为了现代AI领域的基础，其最新版本的Switch Transformer在能效和性能方面都取得了显著的进步。此外，他们还推出了LaMDA模型，该模型在对话生成和对话理解方面具有领先地位。

二、垂直模型成新方向

尽管通用模型强大，但直接实现垂直场景存在困难。较之通用模型无所不能，专业化模型更看重。因此，垂直模型迅速崛起成为新方向。

垂直模型是在通用大模型的基础上，利用细分行业特有的数据，训练出来的更加适合特定领域、有专门用途的专用模型。通用大模型解决了各行各业对AI“可用”的需求，而各领域的垂直模型则真正实现“好用”，是未来更专业的具体应用。这就使发展公共数据垂直模型成为必然趋势。垂直模型具备了核心的数据壁垒，因此也获得了较大的社会治理价值和商业应用价值，可以广泛的应用在政务、医疗、金融等公共数据聚集的行业，大大提升了对应行业的生产效率。

例如，在医疗领域理解专业术语，法律场景需要训练推理条文逻辑，都需要出适应专业的垂直模型。一些科技企业也在积极布局，其中，腾讯云推出针对不同行业的定制化模型；中关村科金开发出知识图谱增强的垂直模型等。

三、知识服务成重要场景

当前，大模型在知识服务领域表现突出，问答和对话成为商业化场景。一方面，企业可开发知识问答机器人，辅助客户服务；另一方面，智能对话也可用于情感交流，呈现出人性化的一面。

例如，针对人力资源领域，大模型可以回答员工的常见问题；在法律场景中，它可以解释法条内容；在客户服务中，可以进行多轮会话，理解用户意图。这些都有利于提升企业效率，优化用户体验。

当然，知识模型模型也存在“割裂实际”的风险。为了提升安全性与可信度，企业需要构建高质量的知识图谱，进行持续的数据训练和模型优化，基于事实进行推理。将人工智能与人类专家效果相结合，也是确保可靠性的重要手段。

四、关键技术取得突破

在人工智能大模型技术发展过程中，除了涉及到人工智能关键的技术（机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习）大的方向研究外，在模型的细节技术上，也不断朝着更高效率、更准确的方向进行。

在模型训练方面，遍布训练框架的广泛训练应用显着提升了训练效率。模型训练:指的是设置模型的参数,使得该模型在训练集上表现最好。以MindSpore为例，它支持优化混合精度计算，可实现亚秒级的时钟响应，从而缩短了模型的整体时间。

另外，算法创新也推动模型效果不断优化。算法创新指的是在现有算法的基础上,通过改进或开发新的算法来提高计算机系统的效率和精度。这种创新不仅提高了系统的能力,而且可以解决一些原本不能解决的问题。例如，基于注意力机制的Transformer结构，可捕获语义关联；而在视觉计算机领域，进化算法也可以广泛应用。

在推理部署上，模型压缩技术的进展使大模型落地成为可能。“模型压缩是指通过各种技术手段来减小机器学习模型的大小、复杂度和计算量,以便在资源受限的设备上部署和运行。通过知识补充、参数剪枝等手段，可以获得轻量化的小模型，同时保证效果，更容易嵌入到产品中。