大模型热潮自2017年Transformer架构问世后，如狂风般席卷人工智能领域。在这场技术革命的浪潮中，Transformer无疑成为了人工智能发展的里程碑，为chatGPT等应用带来了显著的进展。然而，在这场风暴中，科学家们并未止步于此，他们相信大模型架构将在除了Transformer之外的领域迎来新的突破。
一直以来，人们对于大模型的追求主要集中在提高模型的规模和参数数量上。然而，随着人工智能领域的不断发展，科学家们逐渐认识到，要实现更深层次的智能，必须拥抱对大脑运行机制的新认知。与其单纯地追求规模庞大的网络，不如更深入地理解人脑是如何处理信息、学习和适应环境的。
在2024年，人工智能领域预计将探索新的思想和架构，可能受到生物神经网络的启发，或者从认知科学的角度出发。这意味着，未来的大模型架构可能更加注重模拟人脑神经结构，强调感知、学习和适应能力。与以往不同的是，科学家们将更加关注模型在处理复杂任务时的智能水平，而不仅仅是规模的增大。
与此同时，未来的大模型或许会更加注重能源效率和计算速度，以满足实际应用的需求。在追求更高智能水平的同时，科学家们也将考虑如何使这些大型模型更加可行和实用。这可能涉及到对硬件的创新，以及对模型训练和推理过程的优化。
这一变化标志着人工智能将走向更为多样化、创新性的发展。不再仅仅局限于追求规模的增大，未来的大模型将更加注重模拟人脑的神经结构，致力于实现更高层次的智能。这也为人工智能应用描绘了更加广阔的前景，从而使得我们能够期待迎接这个充满可能性的时代。
或许，在不久的将来，我们将看到一种全新的大模型架构崭露头角，它将不再是简单地Transformer的衍生物，而是基于对人脑认知机制深刻理解的产物。这将为人工智能领域注入新的活力，推动技术的前进，也为我们带来了更为丰富的人工智能应用体验。期待着这个充满未知但充满潜力的大模型架构时代的到来。
