未来20年在大语言模型相关研究方向

模型性能优化

• 模型架构创新：研究新型的模型架构，如探索更高效的Transformer变体、融合递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的优点，以提高模型的性能、可扩展性和适应性，满足不同应用场景对模型效率和效果的要求。
• 高效训练算法：开发更先进的训练算法，如改进的自监督学习、强化学习与无监督学习的结合等，减少对大规模标注数据的依赖，提高模型的学习效率和泛化能力，降低训练成本和时间.
• 模型压缩与轻量化：研究模型压缩技术，如剪枝、量化、知识蒸馏等，在不显著降低模型性能的前提下，减小模型的存储空间和计算量，使其能够更高效地部署在各种设备上，推动大语言模型在边缘计算、移动设备等资源受限环境中的应用.

多模态融合

• 跨模态理解与生成：深入研究如何实现文本与图像、语音、视频等多种模态数据之间的深度融合和理解，开发能够同时处理和生成多种模态信息的统一模型架构，提升模型在多模态任务中的性能，如视觉问答、图像字幕生成、语音助手等&#x