20240806-佐思汽研-2024汽车行业AI大模型TOP10分析报告.pdf
摘要 : 产业研究战略规划技术咨询中，预训练语言模型是AI大模型的核心，通过在大规模无标注数据上进行自监督训练，形成预训练模型，再在特定任务的小规模有标注数据上进行微调，以适应不同的自然语言处理任务。这种“预训练+微调”的技术范式，使得模型能够从海量数据中自动学习知识，支持多种任务，包括自然语言生成和理解，并在少样本条件下进行推理。
大模型的发展历程中，OpenAI的GPT系列模型和Google的BERT等模型引领了技术进步，基于Transformer框架的模型在机器翻译等领域取得显著成果。这些模型不仅在自然语言处理领域有广泛应用，还推动了跨模态模型的发展，如计算机视觉和认知感知领域。
大模型参数规模的增长和AIGC技术的发展，背后是深度学习模型参数学习能力的提升和GPU算力的指数级增长。英伟达等公司的GPU架构演进和算力成本的下降，为大模型的训练和应用提供了重要支持。同时，我国在高端GPU芯片进口方面面临限制，需要加强自主研发和技术创新，以应对国际竞争和产业发展的挑战。
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