大模型技术白皮书

这份文档是一份关于大模型技术的综述,主要内容包括以下几个方面:
1. **大模型技术概述:** 介绍了大模型的发展历程,从早期基于标注数据的任务特定模型,到如今的“大规模无标注数据预训练+指令微调+人类对齐”的大模型,展示了人工智能技术的演进。特别提到了ChatGPT的出现引发的大模型热潮,并强调了语言大模型(LLM)的重要性。
2. **语言大模型技术:** 详细阐述了语言大模型的核心技术,包括Transformer架构及其关键组成部分(自注意力机制、多头注意力、全连接前馈层、残差连接和层归一化等)。另外,介绍了语言大模型的不同架构(掩码语言建模、自回归语言建模、序列到序列建模)和关键技术,包括模型预训练、适配微调、提示学习、知识增强和工具学习。
3. **多模态大模型技术:** 探讨了多模态大模型的技术体系,涵盖了面向理解、生成、兼顾理解和生成任务以及知识增强的多模态大模型。阐述了多模态大模型的关键技术,包括网络结构设计、自监督学习优化和下游任务微调适配。
4. **大模型技术生态:** 介绍了大模型的生态系统,包括典型的大模型平台(GPT系列、Claude系列、PaLM系列、Bard、文心一言、讯飞星火等)、典型开源大模型(LLaMA系列、Falcon系列、Pythia系列、T5系列、BLOOM系列、GPT-Neo等)、典型开源框架与工具。
5. **大模型的开发训练与推理部署:** 阐述了大模型的开发与训练流程,包括高效的训练策略、高性能训练工具、高质量训练数据等。介绍了大模型的推理部署,包括模型压缩、推理引擎、服务部署等。同时,强调了软硬件适配与协同优化的重要性。
6. **大模型应用:** 列举了大模型在信息检索、新闻媒体、智慧城市、生物科技、智慧办公、影视制作、智能教育等多个领域的应用,展示了大模型的广泛应用前景。
7. **大模型的安全性:** 重点关注了大模型的安全性问题,包括安全风险引发的全球关注、安全治理的政策法规和标准规范、以及安全风险的具体表现(如大模型自身的风险、应用中衍生的风险)。讨论了安全研究的关键技术,如安全对齐技术和安全性评测技术。
8. **总结与思考:** 对大模型技术的发展进行总结,强调了协同合作、合规标准和评测平台的重要性,并提出了应对大模型安全挑战的策略。
总的来说,这份文档全面介绍了大模型的技术发展、核心技术、生态系统、应用场景和安全挑战,为读者提供了对大模型技术的全面了解。
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