类ChatGPT大模型发展、应用和前景

摘要：

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.

关键词：人工智能(AI)、ChatGPT、多模态技术、自然语言处理、大模型(LLM)

所属期刊栏目：28

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2749-2762