InfoQ：大语言模型综合评测报告2023

近日国内与人工智能领域相关的利好政策陆续释放，中央召开的相关会议强调“未来要重视通用人工智能发展，营造创新生态。”《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施（2023-2025 年）（征求意见稿）》围绕五大方向提出 21 项具体措施，包括“开展大模型创新算法及关键技术研究”，“加强大模型训练数据采集及治理工具研发”等，同时面向政务服务、医疗、科学研究、金融、自动驾驶、城市治理等领域拓展应用场景，以抢抓大模型发展机遇，推动通用人工智能领域实现创新引领，中国大模型技术产业迎来了一波前所未有的发展契机，百度、阿里、华为等国内众多企业迅速布局了相关业务，推出自家的人工智能大模型产品。

此外，目前全球整个大模型领域都拥有着较高密度的人才团队，且有资本加持。在人才方面，从目前公布的部分大模型研发团队背景可以看出， 团队成员均来自国际顶级高校或拥有顶级科研经验；在资本方面，以 Amazon 和 Google 举例，这两家 2022 年在大模型技术方面的资本性支出分别达 583 亿美元和 315 亿美元，并仍然呈现上涨趋势，就 Google 最新披露数据，其训练参数规模 1750 亿的大模型， 理想训练费用超过 900 万美元。

当一个领域有高密度的资本和人才团队，那意味着这个领域将有更快的发展。很多人觉得，ChatGPT 这一现象级产品横空出世，拉开了大语言模型技术蓬勃发展的序幕。但实际上，自 2017 年大语言模型诞生，OpenAI、微软、谷歌、Facebook、百度、华为等科技巨头在大语言模型领域的探索持续不断，ChatGPT 只是将大语言模型技术推进至了爆发阶段，当下大模型产品格局更是呈现出了新形势——国外基础模型积累深厚，国内应用侧优先发力。

来源：InfoQ

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资料下载方式：公众号《侠说》，www.guotaixia.com