2023年11月底，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会发布了《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书（2023年）》（以下简称《白皮书》）。《白皮书》对大模型在全球发展态势、国内外行业应用概述、北京应用情况和发展建议等方面进行了系统分析和阐述，旨在进一步推动大模型应用落地，展示北京在人工智能行业大模型创新应用的实力和成果，促进大模型价值传播和供需对接。
近年来，随着人工智能技术的不断发展，大模型（Large Model）已经成为当前AI领域的热门话题。大模型是指模型参数数量超过千万甚至亿级别的深度学习模型。它的出现，预示着AI行业即将迎来一场新的革命。本文将就大模型的发展趋势、优势和挑战以及行业应用等方面进行探讨。
一、大模型的发展趋势
大模型的发展历程可以从2017年Transformer结构的提出开始。在此之前，AI模型采用“定制化、场景化”的开发方式，即针对特定应用场景需求，训练出一个个独立的小模型，这种模型难以复用和积累，导致AI落地的门槛高、成本高、效率低。大模型出现后，通过从海量的、多场景、多领域的数据中学习共性知识，成为具有通用性和泛化能力的模型底座，实现了基础模型底座的标准化开发和泛在化应用，AI落地的成本困境，提高了应用开发效率。
《白皮书》中指出，大模型技术打破了原有AI技术发展的限制，并呈现出数据大量化、模型通用化、应用模式中心化等特点。从全球范围看，世界各地都在积极推动大模型研发和应用，其中中美是全球大模型技术领域的领先者，发布的通用大模型总数占全球发布量的80%。从全国范围看，国家政府积极制定相关政策加速大模型产业发展，各省市地区也积极出台大模型产业发展措施，加速大模型落地。
整体看来，大模型市场规模在近年来呈现了迅速增长的态势。根据不同的数据来源和预测，2023年全球大模型市场规模约为数十亿美元，而到2028年这一数字预计将攀升至数百亿美元。其中，中国的大模型市场规模也在持续增长，2023年约为数十亿元人民币，预计到2024年将达到近百亿元。这些数据表明，大模型市场具有巨大的潜力和广阔的发展前景。
二、大模型的优势和挑战
优势方面，一方面大模型具有通用性和可扩展性，可以学习到更多的数据特征，从而具有更强的泛化能力，更好地适应各种不同的场景和任务，使得开发人员可以更加专注于业务逻辑和创新性，而不需要花费过多的时间和精力在模型的开发和调整上。另一方面，大模型可以更准确地捕捉到数据中的复杂模式和关系，从而在各种任务中获得更高的准确率。第三方面，通过使用通用的模型底座，大模型可以减少定制化开发的需求，从而降低AI落地的成本。此外，大模型还可以利用迁移学习等方法，从大量已标记的数据中学习知识，从而避免耗时的手动标注和调整。
然而，大模型也面临着一些挑战。首先，需要大量的计算资源来训练和推理大模型，这使得大模型的训练成本高昂，且只有少数大型企业和研究机构能够承担。其次，大模型需要处理大量的敏感数据，如个人隐私信息、商业机密等。如何在保证数据隐私和安全的前提下，实现大模型的有效训练和推理成为一大挑战。此外，由于大模型的复杂性和难以解释性，还增加了人们对于大模型的信任问题。
为了应对这些挑战，需要不断探索更高效的计算方法、加强数据隐私和安全性保护以及提高模型解释性等方面的研究和实践。同时，也需要依靠Agent去补足在这些方面的不足。Agent是指具有自主性、适应性和社会性的软件实体，能够根据环境的变化来调整自身的行为和状态，并且能够与其他Agent进行交互和协作。通过让大模型借助一个或多个Agent 的能力，构建成为具备自主思考决策和执行能力的智能体。这样的智能体不仅能够提高人工智能系统的性能和实用性，还能够更好地满足用户的需求，并且能够实现自主决策和执行任务的能力，从而进一步拓展人工智能技术的应用范围。
三、大模型行业应用情况
当前，大模型发展呈现出从技术到产品、再到商业化应用的发展路径，并不断深入垂直行业领域。
从应用领域来看，大模型应用案例百花齐放，已经在传统产业赋能、环境治理、双碳管控、智慧城市、医疗健康、金融行业、智慧政务等多个领域得到初步应用。例如，在环境治理方面，大模型可以赋能人与系统的交互方式，增强了检索能力。通过准确分析和预测各种环境数据，制定详细的污染管控方案，并对方案执行情况进行总结，提供更直观、更高效的环境治理工具和手段，助力环境保护事业的进步和发展。在双碳管控方面，大模型可以帮助企业和政府进行碳排放管理和碳减排。通过分析历史碳排放数据和气象数据，大模型可以预测未来的碳排放趋势，对电力系统进行智能调度，评估和优化企业自身的碳足迹，为碳减排策略的制定提供参考。
从应用类型来看，大模型主要有内容生成、智能问答、IT支持、数据分析、智能识别和智能硬件等六个方面，其中内容生成和智能问答最为成熟。其中，内容生成是指通过训练大量的文本、图像和音频数据，大模型可以生成高质量的文本、图像和音频内容。这种应用在新闻媒体、广告创意、文学创作和艺术教育等领域具有广泛的应用前景。智能问答是通过分析大量的知识图谱和问答数据，大模型可以理解用户的自然语言问题，并提供准确的答案和解决方案。这种应用在政策咨询与解读、技术咨询与方案设计、数据查询与分析、知识普及与教育、交流互动与反馈等方面发挥着重要作用，提高了信息获取和服务的效率，帮助企业和公众更好地了解和把握行业相关动态和趋势。
大模型的发展和应用已经成为人工智能领域的重要趋势之一。通过学习和模拟复杂的真实世界现象，为我们提供了更深入的洞察和更高效的解决方案。在未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大模型的应用将会更加广泛和深入。佳华科技将继续探索和创新，将数据资产与AI算法结合，挖掘大模型的更多潜力，形成合力和倍增效应，并将其应用于更多的领域和场景中，以实现更高效、更智能、更可持续的发展。
相关文章
