类ChatGPT大模型发展、应用和前景

生成式人工智能技术自ChatGPT发布以来，不断突破瓶颈，吸引了资本规模投入、多领域革命和政府重点关注。本文首先分析了大模型的发展动态、应用现状和前景，然后从以下3个方面对大模型相关技术进行了简要介绍：1）概述了大模型相关构造技术，包括构造流程、研究现状和优化技术；2）总结了3类当前主流图像—文本的大模型多模态技术；3）介绍了根据评估方式不同而划分的3类大模型评估基准。参数优化与数据集构建是大模型产品普及与技术迭代的核心问题；多模态能力是大模型重要发展方向之一；设立评估基准是比较与约束大模型的关键方法。此外，本文还讨论了现有相关技术面临的挑战与未来可能的发展方向。现阶段的大模型产品已有强大的理解能力和创造能力，在教育、医疗和金融等领域已展现出广阔的应用前景。但同时，它们也存在训练部署困难、专业知识不足和安全隐患等问题。因此，完善参数优化、优质数据集构建、多模态等技术，并建立统一、全面、便捷的评估基准，将成为大模型突破现有局限的关键。