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2024年大模型发展回顾与展望(上)

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。