人工智能和大模型的简介

文章目录

  • 前言
  • 一、大模型简介
  • 二、大模型主要功能
    • 1、自然语言理解和生成
    • 2、文本总结和翻译
    • 3、文本分类和信息检索
    • 4、多模态处理
  • 三、大模型的技术特性
    • 1、深度学习架构
    • 2、大规模预训练
    • 3、自适应能力


前言

随着技术的进步,人工智能(Artificial Intelligence, AI)和机器学习(Machine Learning, ML)已经成为推动创新的关键驱动力。各个行业有高度规范的数据积累、扎实领先的数字化基础,并且拥有丰富的理解、感知、认知、决策需求场景。

大语言模型(以下简称“大模型”)的代表GPT(Generative Pre-trained Transformer),因强大的数据处理能力和对复杂语言的理解能力,有效提升现有业务效率,助力现有业务数字化转型。

在这里插入图片描述


一、大模型简介

大模型泛指能够理解、生成自然语言的大规模语言模型,借助深度学习技术,通过对大规模的文本乃至多模态数据进行预训练与微调,获得语言的理解与生成能力。GPT是目前最广为人知的大模型之一,能够处理以前难以解决的复杂语言任务,美国开放人工智能研究中心(OpenAI)于2022年推出了ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer),其一经发布就很快受到广大用户追捧,且被称为近20年来用户增长速度最快的消费者应用程序。

从最初的GPT模型到当前最新推出的GPT-4o,参数数量从数百万增加到数千亿,反映出该模型在语言理解和生成能力方面的显著提升;在金融领域,彭博社也凭借自身的金融数据优势推出了针对金融领域的大模型—BloombergGPT

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