大模型引领人工智能技术创新和应用。自1956年达特茅斯会议(Dartmouth

Conference)提出人工智能的概念以来，人工智能技术经历了多个发展高峰和低谷。在这一长期的发展过程中，人工智能技术不断演进，逐步朝着更高的智能水平和适应性发展。2022年11月30日，OpenAI发布了ChatGPT,引发了行业热潮，直至今日，业界普遍认为，大模型时代已经到来，也象征着人工智能开启了迈向通用人工智能(AGI,Artificial General Intelligence)的新阶段。在大模型出现之前，人工智能通常需要针对特定的任务和场景设计专门的算法，这种方法虽然在特定领域有效，但人们对“智能”的期望是能够适应多种任务和场景的智能系统，单一任务的人工智能系统已经无法满足这些更广泛的需求。大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能(AGI)的新阶段。

通用性和复用性是大模型的关键价值。2017年，Google Brain(谷歌大脑)团队在

其论文《Attention Is All You Need》中创造性地提出Transformer架构，凭借注意力机制，极大地改善了机器学习模型处理序列数据的能力，尤其是在自然语言处理(NLP)领域。Transformer架构的出现，为后续的大模型如ChatGPT等奠定了技术基础。ChatGPT、Bert等大模型通过海量数据和庞大的计算资源支持，使得模型具备了强大的通用性和复用性。大模型可以被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的各种任务，能够为各种应用和开发人员提供共享的基础架构，并进一步通过微调、零样本学习等方式，直接在一系列下游任务上使用，取得一定的性能表现，支持不同行业、不同场景的应用构建。

来源：腾讯研究院

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