2023中国人工智能系列白皮书--大模型技术_2023版.pdf
本文档是中国人工智能系列白皮书，主要探讨大模型技术的发展现状、关键技术、生态以及潜在的安全风险，并对大模型的应用前景进行展望。
**主要内容包括：**
1. **大模型技术概述：** 回顾了深度学习的发展历程，阐述大模型从小数据到大数据、从专用到通用的发展趋势，以及大模型带来的风险与挑战。
2. **语言大模型技术：** 详细介绍了Transformer架构，并阐述掩码语言建模、自回归语言建模和序列到序列建模等语言大模型架构，以及预训练、适配微调、提示学习、知识增强和工具学习等关键技术。
3. **多模态大模型技术：** 探讨了面向理解任务、面向生成任务以及兼顾理解和生成任务的多模态大模型的技术体系，以及多模态大模型的网络结构设计、自监督学习优化和下游任务微调适配等关键技术。
4. **大模型技术生态：** 介绍了典型的大模型平台（如GPT系列、文心一言等），开源大模型（如LLaMA、Falcon等），开源框架与工具（如PyTorch、飞桨等），以及大模型的训练数据。
5. **大模型的开发训练与推理部署：** 阐述了大模型开发与训练、推理部署的关键环节，包括模型压缩、推理服务部署、软硬件适配与协同优化等。
6. **大模型应用：** 列举了大模型在信息检索、新闻媒体、智慧城市、生物科技、智慧办公、影视制作和智能教育等领域的应用案例。
7. **大模型的安全性：** 分析了大模型存在的安全风险，包括大模型自身的安全风险和在应用中衍生的安全风险，并探讨了安全对齐技术和安全性评测技术等关键技术。
8. **总结与思考：** 强调协同多方合作、建立大模型合规标准和评测平台，应对大模型带来的安全性挑战，并开展大模型广泛适配，推动大模型技术栈自主可控。
文档强调了在发展大模型技术的同时，需要关注其安全性和伦理问题，并提出了相应的应对策略，旨在促进大模型技术的健康发展，为人工智能赋能各行各业提供参考。
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