行业主要上市公司:百川智能(A04400.SH)、昆仑万维(300418.SZ)、拓维信息(002261.SZ)、浪潮信息(000977.SZ)、科大讯飞(002230.SZ)等
大语言模型构建流程
根据OpenAI 联合创始人Andrej Karpathy在微软Build
2023大会上所公开的信息,OpenAI所使用的大规模语言模型构建流程如下图所示。主要包含四个阶段:预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习。这四个阶段都需要不同规模数据集合以及不同类型的算法,会产出不同类型的模型,同时所需要的资源也有非常大的差别。
大语言模型市场规模分析
2023年末,根据我国工信部数据,2023年全年我国语言大模型市场规模实现较快提升,应用场景不断丰富,增长率突破100%。据统计,2023年,我国大语言模型市场规模为147亿元。
大语言模型发展趋势预测
大型语言模型(LLMs)的发展趋势预示着向更大规模、多模态交互、行业定制化、增强的可解释性、强化的安全性与隐私保护、跨语言能力、开源协作、商业化服务、硬件协同优化,以及法规与伦理框架的构建方向发展。这些趋势将共同推动LLMs在提升性能、拓宽应用场景、增强用户信任、促进技术共享与创新、加快企业集成和部署,以及确保社会责任和伦理标准等方面的进步,从而更广泛地融入各行各业,实现AI技术的可持续和负责任的发展。
趋势一:模型规模的增长与效率的提升
大型语言模型是指训练参数数量较大的自然语言处理模型,通常包含数十亿个参数。这些参数起到了决定模型性能的关键作用。大语言模型包含的参数主要包括嵌入层参数、循环神经网络参数、卷积神经网络参数、注意力机制参数、多头注意力机制参数、残差连接参数、正则化参数等。具体如下表所示:
趋势二:多模态与跨语种能力的发展
未来的大语言模型将不仅限于文本,而是整合视觉、听觉等多种感官信息,形成多模态的交互能力。例如,能够理解图像内容并生成描述性文本的模型,或者能够将语音转换为文本并进行语义理解的系统。此外,跨语种能力也将得到加强,模型将能够处理和生成多种语言,甚至在不同语言之间进行翻译和转换,从而促进不同文化和语言背景下人们的沟通与交流。
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