2024年度AI大模型趋势解读

简介: 2024年度AI大模型趋势解读


2024年度AI大模型趋势解读

写在前面

大模型指具备超大规模预训练语料、拥有超千亿规模模型参数的深度学习模型。由美国开放人工智能研究中心(OpenAI)研发、基于大模型的人工智能产品ChatGPT被认为是人工智能技术的新突破,推出仅两个月后月活跃用户就已超1亿,成为历史上用户群增长最快的消费应用,并引发大模型开发热潮。大模型发展将加速AI产业进程,带来更强大的智能能力。

大模型时代

2023 年即将过去。一年以来,各式各样的大模型争相发布,相互竞争。**其中、以ChatGPT为典型代表的大模型在全球数字科技界引起了极大关注。**截至2023年10月,大模型技术已经步入了快速发展的阶段。在中国,超过10种大模型已完成备案。其中,百度的文心大模型升级至4.0版本后,在理解、生成、逻辑和记忆等四项核心能力上均实现了显著的提升。与此同时,OpenAI的ChatGPT也经历了一次重大升级,除了多模态视觉能力、DALL·E 3以及语音合成API的开放…

随着大模型时代的崛起,人机交互模式也经历了彻底的颠覆,为个体创作者提供了前所未有的潜力。插件机制的引入使得平台能够灵活适应各类场景,为大型模型赋予了广泛的应用可能性,开启了实时“应用时刻”,为用户提供更为个性化和实用的体验。数字人的涌现成为下一代人机交互的引领者,为用户提供更自然、更人性化的互动方式。

在AI助力产业发展方面,MaaS服务和垂直领域应用正成为大模型时代AI发展的关键趋势。通过构建可控且可靠的安全生态,推动模型的实际应用,AI技术将为各行业带来更广泛的机遇和深刻的挑战。这种创新和发展将推动人工智能走向更为辉煌的未来。

大模型未来发展趋势

近期引起广泛关注的一份名为《人机共生——大模型时代的AI十大趋势观察》的报告由腾讯研究院、同济大学等多个机构联合发布。该报告旨在深入探讨大模型人工智能技术的发展趋势,从技术、应用和社会等多个维度出发,提出了对大模型时代的深刻观察和未来趋势的预测。这些观点不仅有助于我们更全面地理解大模型AI技术的发展方向,也为我们提供了深刻洞察,以更好地把握未来发展的机遇和挑战。接下来,我将解读这篇文章,分享对未来趋势下大模型发展的理解。

报告指出,AI技术正在迅速演进至AGI(通用人工智能)水平,生成式AI为我们带来了更加人性化的互动体验。同时,MaaS(模型即服务)正逐渐构建其独特的产业生态,而垂直领域内的应用已成为大型模型竞技的核心领域。此外,大型模型有望助力个人转型为超级生产力者。这些趋势不仅推动了AI的快速发展,也为实现AGI的宏伟目标开辟了新的前景和机会。

大会中提到的十大趋势分别为:LLM推动人工智能快速进化到AGI阶段,多模态助力大模型解决复杂问题,生成式AI带来更贴近人的交互方式,模型即服务(MaaS)生态呼之欲出,垂直领域应用是大模型的主战场,Plugin工具让大模型迎来App Store时刻,大模型为数字人“注入灵魂”,AI大模型将帮助个体成为超级生产者,版权“思想表达二分法”基石正在动摇,伦理和安全建设塑造负责任的AI生态。

1. LLM推动人工智能快速进化到AGI阶段: LLM(Large Language Model)的崛起将人工智能带入了AGI时代,强调了语言模型在推动技术进步和实现通用人工智能目标方面的关键作用。这标志着AI系统不断向更高级别的认知能力演进,拓展了人工智能的发展边界。

2. 多模态助力大模型解决复杂问题: 强调多模态在大型模型中的应用,预示着未来AI系统将更好地理解和处理多源、多类型的信息,从而更有效地解决现实生活中的复杂问题。这体现了对模型全面感知能力的追求。

3. 生成式AI带来更贴近人的交互方式: 强调生成式AI的作用,预示着未来的交互将更加自然、智能且贴近人类思维。这为人机互动提供了更为丰富和个性化的体验,推动了技术与用户之间更紧密的连接。

4. 模型即服务(MaaS)生态呼之欲出: 提到MaaS的兴起,暗示了AI模型服务正成为一个新兴的生态系统,为各行业提供更灵活、高效的解决方案。这反映了模型服务将在未来成为AI应用的重要组成部分。

5. 垂直领域应用是大模型的主战场: 把重点放在垂直领域应用,强调了大型模型在特定行业中的巨大潜力。这表明未来大模型将更专注于解决行业内的具体问题,为各个领域带来深刻的变革。

6. Plugin工具让大模型迎来App Store时刻: 强调插件工具的重要性,将大型模型比喻为迎来"App Store时刻",预示了模型应用生态的扩展和多样性,为用户提供更多个性化和定制化的服务。

7. 大模型为数字人“注入灵魂”: 指出大型模型将数字人的智能赋予更多灵魂,强调了数字人在未来人机交互中的重要性。这为AI赋予更丰富的人性化特征提供了新的思路。

8. AI大模型将帮助个体成为超级生产者: 重点在于AI大型模型如何帮助个体提升生产力,为个人和创作者提供更强大的工具和能力,从而塑造超级生产者的未来。

9. 版权“思想表达二分法”基石正在动摇: 暗示了在大模型时代,传统的版权概念和思想表达之间的分界线可能发生变化。这反映了对于知识产权和信息传播方式的重新思考,为法律和伦理带来挑战。

10. 伦理和安全建设塑造负责任的AI生态: 突出伦理和安全在AI发展中的重要性,强调构建负责任的AI生态系统。这体现了在技术发展的同时,社会对AI应用的合理和道德使用的关切。

总结

大模型技术研究 刚 刚 起 步,还 有 非 常 多 亟 待 解 决 的 问题,其红利和贡献还远未被发掘。

总之,大模型技术的崛起标志着通用人工智能时代的开启,具有划时代的意义。这一趋势将重新定义信息社会,为未来带来更为智能化和全面性的发展,推动人工智能在各领域取得深刻的进步。

目录
相关文章
|
16天前
|
人工智能 并行计算 安全
从零到一,打造专属AI王国!大模型私有化部署全攻略,手把手教你搭建、优化与安全设置
【10月更文挑战第24天】本文详细介绍从零开始的大模型私有化部署流程,涵盖需求分析、环境搭建、模型准备、模型部署、性能优化和安全设置六个关键步骤,并提供相应的示例代码,确保企业能够高效、安全地将大型AI模型部署在本地或私有云上。
135 7
|
2天前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
文档智能与RAG技术如何提升AI大模型的业务理解能力
随着人工智能的发展,AI大模型在自然语言处理中的应用日益广泛。文档智能和检索增强生成(RAG)技术的兴起,为模型更好地理解和适应特定业务场景提供了新方案。文档智能通过自动化提取和分析非结构化文档中的信息,提高工作效率和准确性。RAG结合检索机制和生成模型,利用外部知识库提高生成内容的相关性和准确性。两者的结合进一步增强了AI大模型的业务理解能力,助力企业数字化转型。
24 3
|
12天前
|
人工智能 JSON API
阿里云文档智能 & RAG解决方案:提升AI大模型业务理解与应用
阿里云推出的文档智能 & RAG解决方案,旨在通过先进的文档解析技术和检索增强生成(RAG)方法,显著提升人工智能大模型在业务场景中的应用效果。该方案通过文档智能(Document Mind)技术将非结构化文档内容转换为结构化数据,提取文档的层级树、样式和版面信息,并输出为Markdown和Json格式,为RAG提供语义分块策略。这一过程不仅解决了文档内容解析错误和切块丢失语义信息的问题,还优化了输出LLM友好的Markdown信息。方案的优势在于其多格式支持能力,能够处理包括Office文档、PDF、Html、图片在内的主流文件类型,返回文档的样式、版面信息和层级树结构。
61 2
|
5天前
|
人工智能 弹性计算 Serverless
触手可及,函数计算玩转 AI 大模型 | 简单几步,轻松实现AI绘图
本文介绍了零售业中“人—货—场”三要素的变化,指出传统营销方式已难以吸引消费者。现代消费者更注重个性化体验,因此需要提供超出预期的内容。文章还介绍了阿里云基于函数计算的AI大模型,特别是Stable Diffusion WebUI,帮助非专业人士轻松制作高质量的促销海报。通过详细的部署步骤和实践经验,展示了该方案在实际生产环境中的应用价值。
32 6
触手可及,函数计算玩转 AI 大模型 | 简单几步,轻松实现AI绘图
|
16天前
|
存储 人工智能 数据可视化
高效率,低成本!且看阿里云AI大模型如何帮助企业提升客服质量和销售转化率
在数字化时代,企业面临海量客户对话数据处理的挑战。阿里云推出的“AI大模型助力客户对话分析”解决方案,通过先进的AI技术和智能化分析,帮助企业精准识别客户意图、发现服务质量问题,并生成详尽的分析报告和可视化数据。该方案采用按需付费模式,有效降低企业运营成本,提升客服质量和销售转化率。
高效率,低成本!且看阿里云AI大模型如何帮助企业提升客服质量和销售转化率
|
1天前
|
人工智能 新制造 芯片
2024年中国AI大模型产业发展报告解读
2024年,中国AI大模型产业迎来蓬勃发展,成为科技和经济增长的新引擎。本文解读《2024年中国AI大模型产业发展报告》,探讨产业发展背景、现状、挑战与未来趋势。技术进步显著,应用广泛,但算力瓶颈、资源消耗和训练数据不足仍是主要挑战。未来,云侧与端侧模型分化、通用与专用模型并存、大模型开源和芯片技术升级将是主要发展方向。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
【10月更文挑战第31天】2024年,AI大模型在软件开发领域的应用取得了显著进展,从自动化代码生成、智能代码审查到智能化测试,极大地提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理与安全问题以及模型可解释性仍是亟待解决的关键问题。开发者需不断学习和适应,以充分利用AI的优势。
|
2天前
|
存储 人工智能 固态存储
如何应对生成式AI和大模型应用带来的存储挑战
如何应对生成式AI和大模型应用带来的存储挑战
|
9天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
基于文档智能&RAG搭建更懂业务的AI大模型
本文介绍了一种结合文档智能和检索增强生成(RAG)技术,构建强大LLM知识库的方法。通过清洗文档内容、向量化处理和特定Prompt,提供足够的上下文信息,实现对企业级文档的智能问答。文档智能(Document Mind)能够高效解析多种文档格式,确保语义的连贯性和准确性。整个部署过程简单快捷,适合处理复杂的企业文档,提升信息提取和利用效率。