2024年大模型发展回顾与展望（上）

Jan 02, 2025

不觉间，ChatGPT已经诞生两年了。两年前，当大模型仍是一个相对陌生的概念，难以想象，今天它已经成为办公必备工具，席卷了各个行业，深刻改变着我们的工作方式。

OpenAI引领大模型发展

大模型的崛起可以追溯到几年前，最初的突破源自参数规模的增长。2018年，OpenAI发布了GPT-1，这款模型的参数量虽然只有1.17亿，但为后续的大模型奠定了基础。随着技术的进步，2019年OpenAI发布了GPT-2，参数量突破了15亿。而到了2020年，GPT-3的诞生将这一数字推升至1750亿，极大地提升了模型的能力和表现，成为深度学习领域的一次重大突破。

但真正引起广泛关注的，是2022年InstructGPT的发布，这标志着对话型GPT的诞生，随后，2022年年底的ChatGPT推出，更是将大模型推向了大众视野。ChatGPT的出现，虽然尚处在初期阶段，却以其强大的语言理解和生成能力，迅速在全球范围内得到应用，掀起了人工智能发展的新篇章。

2023年，OpenAI发布了GPT-4，进一步扩展了模型的能力和参数规模，标志着大模型进入了更加精细化、多元化的发展阶段。随后的GPT-4o和GPT-o1的推出，意味着大模型不仅在规模上突破，更在处理任务的精度和复杂性上得到了提升。

大模型的广泛应用

回顾两年前，大模型的应用主要集中在问答和简单的对话生成上，但随着技术的不断进步，今天的大模型已经在各个领域中发挥着重要作用。如今，各类AI助手如豆包、元宝、千问、Kimi等，已成为日常办公和生活中不可或缺的工具，它们在文本生成、信息查询、翻译、编程辅助等方面展现了强大的能力。

2024年，大模型在多个细分领域取得了突破。例如，AI助手不仅可以处理简单的日常对话，还能执行复杂的任务，如编程、数据分析、技术支持等。与此同时，AIGC已经显著提高了办公效率，尤其是在文档生成、邮件自动回复等领域，节省了大量的人力资源。

然而，要实现大模型在专业领域的真正“可用”和“能用”，仍需要人工进行大量的调校和后期修正。尽管大模型能够自动生成内容，但其专业性和准确性仍然是一个挑战，尤其是在面对复杂或领域特定的问题时，仍需要不断提升。

RAG和Prompt优化

2024年，RAG成为了大模型应用中的一大趋势。RAG技术结合了信息检索与生成模型，通过从外部知识库中检索相关信息，再结合生成模型进行文本创作，从而提高了生成内容的准确性和专业性。RAG的成功与否，直接依赖于数据的清洁度和信息的实时性。随着RAG技术的成熟，越来越多的公司和研发团队开始在其产品中加入这一功能，使得大模型在特定任务中的表现更加精准。

另外，Prompt优化也在2024年迎来了新的变化。微软发布了PromptWizard，而李继刚则使用Lisp编写了独特的prompt，展现了在如何有效引导模型生成更高质量内容方面的潜力。同时，CoT技术作为新兴的研究方向，也开始受到广泛关注。CoT技术通过引导模型进行推理，帮助它更好地理解问题的核心，从而生成更具逻辑性和连贯性的回答。GPT-o1的发布展示了大模型在推理能力上的巨大潜力。

MoE与多模态融合

2024年，MoE模型和多模态技术成为大模型领域的又一重要发展方向。MoE模型通过将多个专家模型结合起来，为不同的任务分配不同的专家，提高了模型的计算效率和任务适应性。DeepSeek V3的发布拉低了MoE模型的成本，使其更具市场竞争力，并推动了这一技术的广泛应用。

与此同时，多模态技术得到了进一步的发展，2024年，多个支持图像、视频、音频等多种数据形式的大模型相继问世。多模态的结合不仅提升了模型的理解能力，还拓展了它的应用场景，如图文生成、视频生成、语音识别等。通过多模态融合，大模型已经能够在多领域、多任务中展现出优异的性能，不仅限于生成文本，还能够处理图像、视频等信息，为各行各业带来更为丰富的智能体验。

细分领域的突破与小模型的兴起

2024年，大模型不仅在通用领域取得了显著突破，还在细分领域中获得了长足的进展。此外，小模型的兴起成为另一个亮点。小模型在计算资源有限的情况下，也能够实现高效的任务处理。这些小模型虽然在参数规模上相对较小，但凭借着优化后的架构和精细化的训练，能够在特定场景中取得与大模型相当的表现。

语音与视频生成的突破

2024年，视频生成和语音生成领域也取得了重大进展。多个支持音频生成和视频生成的大模型相继问世，推动了这一赛道的火热。年初OpenAI推出Sora开启了视频生成赛道，快手推出的可灵大模型，使得高质量的视频生成变得更加普及。通过这些技术的结合，AI不仅能生成逼真的视频内容，还能结合音频、图像等信息，进行多模态交互，为用户带来了更加沉浸的体验。

结语

从GPT-1到GPT-4的不断进化，再到2024年大模型在各个领域的广泛应用，我们可以清楚地看到，大模型已经走过了从单纯问答到多领域应用的漫长道路。无论是在办公自动化、语音视频生成、还是在长文本处理、推理能力方面，大模型都已经发挥出巨大的潜力。

然而，大模型的快速发展也带来了一些挑战，如同质化趋势、专业性和准确性的不足等问题。因此，未来的发展将更加注重在各个细分领域的应用优化，同时也将不断突破技术瓶颈，为行业带来更多的创新和机遇。

随着大模型在各个领域的逐步普及，它必将成为未来人工智能发展的核心动力，助力各行各业走向智能化。