2024年人工智能大語(yǔ)言模型發(fā)展技術(shù)研究

人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技產(chǎn)業(yè)革命的戰(zhàn)略性技術(shù)第一章大語(yǔ)言模型發(fā)展基 第二章大語(yǔ)言模型發(fā)展現(xiàn) 第三章大語(yǔ)言模型的核心能力進(jìn) 第四章大語(yǔ)言模型創(chuàng)新應(yīng)用形態(tài)——智能 大模型能力為AIAgent帶來(lái)全面能力提 （二）典型AIAgent案 Coze：優(yōu)秀的創(chuàng)新型AIAgent平 AmazonBedrockAgentsAI應(yīng)用的加速器345.文心智能體平臺(tái)：革命性的零代碼智能體構(gòu)建平臺(tái)35騰訊元器：AIAgent的智慧化體 NVIDIAVoyager：引導(dǎo)學(xué)習(xí)的Minecraft智能 第五章大語(yǔ)言模型應(yīng)用發(fā)展趨 AIAI芯片構(gòu)成的服務(wù)器集群支撐，據(jù)測(cè)A800、H800GPU50億美元。GPT-3128臺(tái)英偉達(dá)A100服務(wù)器（341.9GPT-310倍，其用于訓(xùn)模型參數(shù)從千億級(jí)躍升至萬(wàn)億級(jí)，算力需求增速會(huì)達(dá)到此外，未來(lái)在AI算力基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，將有越來(lái)越多的據(jù)集合的體系架構(gòu)。特別是在AI大模型領(lǐng)域，不同廠商均AI芯片研發(fā)Pixel手機(jī)裝上了自研TensorG3AI應(yīng)用。微軟宣布推出兩款自研芯片Maia100Cobalt100。Maia100AI計(jì)算任務(wù)，幫助亞馬遜推出專為訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的第二代AI芯片第一代Trainium的四倍，能源效率是其前身的兩倍，相當(dāng)于10Trainium芯片組成的集群可以在數(shù)300040億美金片來(lái)構(gòu)建、訓(xùn)練和部署大模型。OpenAI也表示正嘗試自研AI芯片，并已開(kāi)始評(píng)估潛在的收購(gòu)目標(biāo)。近年來(lái)，我國(guó)AISFTDDR4內(nèi)存和NVMeSSD接和通信的速度和穩(wěn)定性對(duì)大模型的訓(xùn)練效率具有重要影GPUIB、RoCE等高性能網(wǎng)絡(luò)為機(jī)間通信提供高吞吐、低時(shí)GPU彼此之間的數(shù)據(jù)傳輸速率高達(dá)600GB/s，816個(gè)GPU組成一個(gè)服務(wù)器主機(jī)，可以較好地實(shí)NVIDIAGPU/IB集群，經(jīng)過(guò)專門設(shè)別的龐大規(guī)模，即單體智算集群擁有上萬(wàn)個(gè)GPU計(jì)算節(jié)點(diǎn)。這種前所未有的強(qiáng)大算力為深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜計(jì)算任務(wù)提供了子的編譯和多Stream用效率。2.0在AI計(jì)算、AI存儲(chǔ)、AI容器等模塊上AI加速套件。AI加AI作業(yè)速度。為了提升集群通RDMA網(wǎng)卡，相比傳統(tǒng)專用的RDMARDMA網(wǎng)絡(luò)和VPC網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了融合，使得2-3倍。此外，百騰訊云HCC參數(shù)的AINLP504TCCL，具備業(yè)界OGAI（OpenGenAlInfra）2.0大模過(guò)開(kāi)放算力發(fā)展生態(tài)去探索可能突破的場(chǎng)景。OGAI面向以AI開(kāi)發(fā)與應(yīng)用場(chǎng)景，提供從集群系統(tǒng)環(huán)境部署到算力調(diào)度保障和大模型開(kāi)發(fā)管理的全?，F(xiàn)爆發(fā)式的持續(xù)增長(zhǎng)。根據(jù)公開(kāi)資料顯示，2018GPT-1數(shù)據(jù)集約4.6GB,2020年GPT-3數(shù)據(jù)集達(dá)到了753GB2021Gopher10550GB，2023年GPT-4的數(shù)據(jù)量更1/3的算法模型每月至少更新一次，1/4的算法模型每日至少更新一次。算法模型的持續(xù)更新用于自監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程的基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是大模型區(qū)別于傳統(tǒng)后續(xù)的專門任務(wù)中才會(huì)表現(xiàn)出更強(qiáng)大的性能和更具啟發(fā)性數(shù)據(jù)的豐富性對(duì)大模型的后續(xù)的泛化和涌現(xiàn)能力至關(guān)10倍，但模型的智數(shù)據(jù)時(shí)效性對(duì)于大模型的即時(shí)學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力具有顯大模型發(fā)展賽道，20237月，北京市發(fā)布“北京市人工智500T8月，北京市人工112TB（數(shù)據(jù)儲(chǔ)存單位），為通用大模型和行業(yè)大模在研究機(jī)構(gòu)層面，202311月中科大和上海AILab的研究者們推出了具有開(kāi)創(chuàng)性意義的大型圖文數(shù)據(jù)集一是借助人工智能技術(shù)的自動(dòng)標(biāo)注工具正在成為基礎(chǔ)Al算法公司降低成本和提高效率的利器。首憑借強(qiáng)大的上下文學(xué)習(xí)能力可以從示例樣本和原始素材中通過(guò)調(diào)整模型的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)來(lái)引導(dǎo)其向更符合人類期望的方第二章20244AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上發(fā)布稱，飛槳深度INT4無(wú)損量化基于其專有的預(yù)訓(xùn)練模型框架Tongyi，具有高度精細(xì)和32k，提供了更強(qiáng)大的文本生成和理百度文心大模型在中文內(nèi)容的生成和推理方面的能力Kimi是由月之暗面科技有限公司開(kāi)發(fā)的人工智能助手，Kimi的一個(gè)顯著特點(diǎn)是其Kimi不僅能夠處理20萬(wàn)字。這個(gè)能Kimi在與用戶進(jìn)行深入對(duì)話時(shí)，能夠提供詳盡且準(zhǔn)確的回答。Kimi在理解和生成中文內(nèi)容方面表現(xiàn)尤為出色。求的詳細(xì)回復(fù)。此外，Kimi還具備強(qiáng)大的搜索能力，可以結(jié)行業(yè)應(yīng)用中取得了顯著的效果。星火大模型采用了基于Transformer各大語(yǔ)言模型在海量數(shù)據(jù)處理方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的基礎(chǔ)文心大模型從大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到豐富的語(yǔ)言知識(shí)阿里巴巴通義千問(wèn)大模型在海量數(shù)據(jù)處理方面表現(xiàn)突AI模型，通義千問(wèn)不僅能生成文本，還能生成視頻和圖像，廣泛應(yīng)用于阿里巴巴的各種業(yè)務(wù)工具如GLM-4模型在數(shù)據(jù)處第三章智能決策的有效性。盡管取得了顯著進(jìn)展，深層語(yǔ)境分析仍面臨處理復(fù)雜語(yǔ)義關(guān)系和提高算法可解釋性等挑戰(zhàn)，未來(lái)研層語(yǔ)境分析與知識(shí)融合在多個(gè)領(lǐng)域展示了其應(yīng)用價(jià)值和潛深層語(yǔ)境分析和知識(shí)融合在自然語(yǔ)言處理和人工智能領(lǐng)域傳統(tǒng)搜索引擎主要依賴關(guān)鍵字匹配進(jìn)行足。隨著自然語(yǔ)言處理（NP）和知識(shí)圖譜技術(shù)的發(fā)展，搜索大語(yǔ)言模型通過(guò)對(duì)語(yǔ)義的深度理解和智能推薦機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了搜索效率和質(zhì)量的雙重提升。AI模型相比，大語(yǔ)言模型的記憶能力得到顯著記憶能力的增強(qiáng)主要得益于模型架構(gòu)的改進(jìn)和訓(xùn)練數(shù)大模型在內(nèi)容安全方面的設(shè)計(jì)正變得越來(lái)越精細(xì)和智已經(jīng)能夠在識(shí)別敏感信息和評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)方面達(dá)到較高的第四章隨著技術(shù)飛速發(fā)展，智能體（AIAgent）AIAgentAI夠集中精力進(jìn)行戰(zhàn)略和創(chuàng)意方向上的工作，這些AIAgentAIAgent的具有主動(dòng)性和決策能力的特點(diǎn)，與被動(dòng)工具不同，AIAgent會(huì)積極參與環(huán)境，做出選擇并采取行動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)其指定的目標(biāo)。AIAgent具有學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，通過(guò)整合大型語(yǔ)言模型等技術(shù)，AIAgent可不斷根據(jù)互動(dòng)改進(jìn)性能，隨著時(shí)AIAgent的獨(dú)特特征。在高級(jí)ChatPTLLMs，AIAgent可以理解理上，與聊天機(jī)器人不同，AIAgentAIAgent可LLM組件將用戶的請(qǐng)求分解為較小的子問(wèn)題，并通過(guò)大模型能力為AIAgent（LLM）AIAgent能力革新方向。最初，LLMs是作為主要用于統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言建模的被動(dòng)AIAgent的自主代理發(fā)展鋪平了道路，這些代理旨在模擬ChatGPTLLMs的推理能力，高效AI系統(tǒng)開(kāi)辟了新的可能性，展示了協(xié)作解決問(wèn)題的潛力。AIAgent。LLMs為具有先進(jìn)能力的新一代AIAgent鋪平了道路，這些基于LLMs的AIAgentAIAgent和面向任務(wù)AIAgentAIAgentAIAgent的核心任務(wù)是模擬人類對(duì)話。最近自然語(yǔ)言處理方面的進(jìn)展顯著增強(qiáng)了像ChatGPT這樣的人工智能系統(tǒng)的對(duì)話能力，這些AIAgentAIAgent的一個(gè)關(guān)鍵吸引點(diǎn)是它們能夠在對(duì)話中LLMAIAgent不斷改進(jìn)記憶、AIAgentAIAgent專注于實(shí)現(xiàn)特定目AIAgent利用語(yǔ)言建模能力來(lái)分析提示，提取關(guān)鍵參數(shù)，制定計(jì)劃，調(diào)用未來(lái)企業(yè)級(jí)任務(wù)自動(dòng)化和增強(qiáng)將越來(lái)越依賴于以目標(biāo)為中AIAgent帶來(lái)語(yǔ)言理解的關(guān)鍵能力。AgentLLMs的固有語(yǔ)言理解能力來(lái)解釋指令、上下文作。這些代理可以利用各種工具，包括計(jì)算器、API和搜索模型與圖像生成器等多種人工智能系統(tǒng)以提供多方面的能（二）AIAgentMeta和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的12RoboAgent能夠RoboAgent的開(kāi)發(fā)采用了多任務(wù)動(dòng)作分塊CozeAIAgentCozeAIAgent解決方案為開(kāi)發(fā)人員提供了創(chuàng)建執(zhí)行能力，通過(guò)先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)API調(diào)用，AI應(yīng)用的部署和實(shí)施。CozeAIAgent可以自主構(gòu)建、優(yōu)化并調(diào)整提示，利CozeAI應(yīng)用中的巨大潛力。這種完整的代互體驗(yàn)。CozeAIAgent為企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中AI技術(shù)應(yīng)用方式，加快了企業(yè)邁Auto-GPTGPT-4GPT-3.5技術(shù)的免費(fèi)開(kāi)源項(xiàng)目，通過(guò)API即可創(chuàng)建完整的項(xiàng)目。該項(xiàng)目代表了GPT-4AI技術(shù)的應(yīng)用開(kāi)辟了新的可能性。Auto-GPT的創(chuàng)新之處在于用戶只需為系列任務(wù)，并將其與歷史記錄相結(jié)合進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化。Auto-GPT的開(kāi)發(fā)不僅展示了人工智能所能做的寬度，而且AI在自主項(xiàng)目完成方面的巨大潛力。AmazonBedrockAgentsAIAmazonBedrockAgents為開(kāi)發(fā)人員提供了創(chuàng)建完全托管的智能體的能力，這些智能體通過(guò)執(zhí)行APIAI應(yīng)用程序的發(fā)布速度。這種智能體AmazonBedrockAgentsAI在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中的巨大潛力。通過(guò)提高開(kāi)發(fā)效率和優(yōu)化用戶體驗(yàn)，AmazonAgents為企業(yè)提供了一種高效且安全的方式來(lái)利用AI技術(shù)，4.0開(kāi)發(fā)的，為AI智能體的開(kāi)發(fā)過(guò)程。該平臺(tái)允許用戶輕松創(chuàng)建功能AI在專業(yè)和教育領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。百度進(jìn)一步加強(qiáng)模型此外，百度還開(kāi)發(fā)了智能代碼助手BaiduComate，通過(guò)寫和優(yōu)化代碼。BaiduComate的采用率和代碼生成比例顯著工程師可以通過(guò)BaiduComate快速掌握代碼庫(kù)的結(jié)構(gòu)和模騰訊元器：AIAgentAIAgent的卓越特性，為用戶AIAgent，AIAgent在實(shí)際應(yīng)用中的巨大潛力。元器預(yù)NVIDIAVoyager：引導(dǎo)學(xué)習(xí)的MinecraftNVIDIAVoyager，是使用GPT-4引導(dǎo)學(xué)習(xí)的MinecraftVoyager通過(guò)編寫、改進(jìn)和傳輸存儲(chǔ)在外部技能庫(kù)中的代碼來(lái)不斷提升自己的AI訓(xùn)練范式。與傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同，Voyager的訓(xùn)練過(guò)程是通過(guò)執(zhí)行代碼來(lái)完成的，這種方法為AI的發(fā)展開(kāi)辟了新的路徑。VoyagerGPT-4AI訓(xùn)練新范式方面的潛力。通過(guò)代碼的執(zhí)行和技能代碼庫(kù)的迭代組裝，Voyager能夠完成《我的世界》中的各種任務(wù)，如導(dǎo)航、開(kāi)AI在游戲和模MetaGPT是基于GPT-4從而有效地處理復(fù)雜的任務(wù)。MetaGPT內(nèi)部包括產(chǎn)品經(jīng)理、MetaGPT還MetaGPT不僅在代碼生成的準(zhǔn)確性上優(yōu)于其他先進(jìn)的HumanEval和MBPPAI在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用，開(kāi)辟了人工第五章中國(guó)工程院院士張亞勤指出未來(lái)的大模型將不僅包括自然息，如無(wú)人車中的激光雷達(dá)點(diǎn)云、3D結(jié)構(gòu)信息、4D時(shí)空這些模型的優(yōu)勢(shì)在于它們