「前瞻解读」2024-2029年中国大语言模型市场规模及行业前景分析

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。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大模型产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

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