第七章人工智能技術(shù)新發(fā)展

本章知識(shí)點(diǎn):人工智能相關(guān)技術(shù)大語(yǔ)言模型概念大語(yǔ)言模型發(fā)展趨勢(shì)7.1相關(guān)技術(shù)發(fā)展

1.算力（云）云計(jì)算平臺(tái)的興起：隨著云計(jì)算技術(shù)的成熟和普及，人工智能算法對(duì)于大規(guī)模計(jì)算資源的需求得到滿足。各大云服務(wù)提供商如阿里、華為等推出了高性能的云計(jì)算服務(wù)，為人工智能算法的訓(xùn)練和部署提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力。彈性計(jì)算資源：云計(jì)算平臺(tái)的特點(diǎn)之一是彈性計(jì)算資源的提供，即根據(jù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源。人工智能算法通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練和推理，云計(jì)算平臺(tái)的彈性資源允許用戶根據(jù)需求調(diào)整計(jì)算規(guī)模，并更加靈活地應(yīng)對(duì)計(jì)算需求的變化。3）高性能計(jì)算實(shí)例：云服務(wù)提供商推出了針對(duì)人工智能任務(wù)優(yōu)化的高性能計(jì)算實(shí)例。這些實(shí)例通常配備了更高的計(jì)算性能、更大的內(nèi)存容量和更快速的網(wǎng)絡(luò)連接，以滿足對(duì)算力的高要求。4）分布式計(jì)算和并行處理：人工智能算法通常涉及大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理，分布式計(jì)算和并行處理成為提高算力的重要手段。云計(jì)算平臺(tái)提供了支持分布式計(jì)算和并行處理的服務(wù)，允許同時(shí)利用多臺(tái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行任務(wù)的處理，以加速算法的訓(xùn)練和推理過(guò)程。5）特定硬件加速：為了滿足人工智能算力的需求，一些云服務(wù)提供商推出了針對(duì)人工智能任務(wù)優(yōu)化的硬件加速方案，例如圖形處理器（GPU）和特定的人工智能芯片（如谷歌的TPU）。這些硬件加速技術(shù)能夠顯著提高人工智能算法的計(jì)算能力和效率。思考題：談?wù)勀銓?duì)算力的理解？2.算法1）深度學(xué)習(xí)算法的興起：深度學(xué)習(xí)算法在人工智能領(lǐng)域取得了巨大突破。通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），人工智能系統(tǒng)能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)和推斷。深度學(xué)習(xí)算法為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域的任務(wù)提供了更準(zhǔn)確和高效的解決方案。2）預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)：預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)是改善算法性能和加速訓(xùn)練過(guò)程的重要方法。通過(guò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)上預(yù)先訓(xùn)練模型，能夠使模型具有更好的初始狀態(tài)，從而更快地收斂和適應(yīng)新任務(wù)。這種遷移學(xué)習(xí)的方法大大提高了算法的效率和泛化性能。3）模型優(yōu)化和增強(qiáng)技術(shù)：為了進(jìn)一步提高算法性能，研究人員提出了一系列模型優(yōu)化和增強(qiáng)技術(shù)。這包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的改進(jìn)、正則化方法的優(yōu)化、激活函數(shù)和損失函數(shù)的改進(jìn)等。通過(guò)這些技術(shù)的應(yīng)用，模型的性能能夠進(jìn)一步提升。4）自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）技術(shù)：為了降低算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化的門檻，自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)得到了迅速發(fā)展。自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可自動(dòng)執(zhí)行模型選擇、超參數(shù)調(diào)優(yōu)和特征工程等任務(wù)，大幅減少了開(kāi)發(fā)人員的工作量，并提高了算法的性能和效率。思考題：列舉一個(gè)你認(rèn)為是“算法”的例子。3.數(shù)據(jù)1）開(kāi)源數(shù)據(jù)集的增加：近年來(lái)，許多開(kāi)源數(shù)據(jù)集的數(shù)量和規(guī)模不斷增加。這些數(shù)據(jù)集涵蓋了各個(gè)領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等。例如，ImageNet、COCO、MNIST和WMT等，這些數(shù)據(jù)集為算法研究和測(cè)試提供了豐富的資源。2）數(shù)據(jù)集的多樣性：除了數(shù)量和規(guī)模的增加，開(kāi)源數(shù)據(jù)集在類型和領(lǐng)域的多樣性上也得到了提高。數(shù)據(jù)集涵蓋了各種領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，包括圖像、文本、語(yǔ)音、視頻等不同類型的數(shù)據(jù)。這樣的多樣性為研究人員提供了更廣泛的測(cè)試和驗(yàn)證平臺(tái)。3）標(biāo)注和注釋數(shù)據(jù)的改進(jìn)：為了更好地支持人工智能技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā)，標(biāo)注和注釋數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性得到了提高。研究人員和社區(qū)通過(guò)眾包和專業(yè)標(biāo)注等方式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了更詳細(xì)和精確的標(biāo)注，為算法的訓(xùn)練和評(píng)估提供了更可靠的基礎(chǔ)。4）數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用：數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越普遍。通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪、翻轉(zhuǎn)等操作，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量，提升模型的魯棒性和泛化能力。5）公開(kāi)競(jìng)賽和挑戰(zhàn)：眾多公開(kāi)競(jìng)賽和挑戰(zhàn)活動(dòng)推動(dòng)了數(shù)據(jù)集的開(kāi)發(fā)和共享。例如，ImageNet挑戰(zhàn)賽、Kaggle競(jìng)賽等，這些競(jìng)賽為研究人員和開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)共同競(jìng)爭(zhēng)和交流的平臺(tái)，并鼓勵(lì)他們分享和改進(jìn)數(shù)據(jù)集。思考題：1.你知道“開(kāi)源”的含義嗎？2.你知道哪些開(kāi)源技術(shù)？4.機(jī)器人1）感知和導(dǎo)航能力的提升：人工智能技術(shù)的發(fā)展使得機(jī)器人能夠更好地感知和理解周圍環(huán)境。通過(guò)使用傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法，機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)感知和識(shí)別物體、人臉、語(yǔ)音等，并能夠進(jìn)行導(dǎo)航和路徑規(guī)劃。2）人機(jī)交互的改進(jìn)：人工智能技術(shù)的應(yīng)用使得機(jī)器人更好地與人類進(jìn)行交互。語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理算法的進(jìn)步使得機(jī)器人能夠理解和回應(yīng)人類的指令和對(duì)話。此外，情感識(shí)別和表情分析技術(shù)的發(fā)展，也使得機(jī)器人能夠更好地感知和回應(yīng)人類的情緒和需求。3）自主決策和學(xué)習(xí)能力的提高：人工智能技術(shù)使機(jī)器人具備了一定的自主決策和學(xué)習(xí)能力。機(jī)器人能夠根據(jù)感知到的環(huán)境和任務(wù)要求，自主制定決策并完成任務(wù)。同時(shí)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，機(jī)器人能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)自己的行為和策略，不斷優(yōu)化性能。4）應(yīng)用領(lǐng)域的拓展：人工智能技術(shù)使機(jī)器人在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。例如，在智能家居中，機(jī)器人能夠通過(guò)智能助手功能控制家居設(shè)備、提供信息和服務(wù)。在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，機(jī)器人能夠完成自動(dòng)化生產(chǎn)任務(wù)，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。在醫(yī)療和教育領(lǐng)域，機(jī)器人能夠擔(dān)當(dāng)陪伴和輔助角色，為病患和學(xué)生提供支持和服務(wù)等。5.新產(chǎn)品1）自然語(yǔ)言處理（NLP）產(chǎn)品：基于深度學(xué)習(xí)的NLP模型如BERT、GPT系列等的出現(xiàn)，帶來(lái)了許多具有強(qiáng)大文本理解和生成能力的新產(chǎn)品。這些產(chǎn)品應(yīng)用于聊天機(jī)器人、智能助手、情感分析等領(lǐng)域。2）計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）應(yīng)用：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和其他視覺(jué)模型，許多新產(chǎn)品在圖像識(shí)別、物體檢測(cè)、人臉識(shí)別等方面取得了顯著進(jìn)展，應(yīng)用于安防、醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。6）智能家居和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備：AI技術(shù)被應(yīng)用于智能家居產(chǎn)品，使得設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)更高程度的自動(dòng)化、智能化，提升了用戶體驗(yàn)。7）虛擬和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR/AR）：AI技術(shù)的融合使得VR和AR產(chǎn)品具備了更強(qiáng)大的交互和圖像處理能力，推動(dòng)了這兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。8）金融科技（FinTech）：AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用涵蓋了信用評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)管理、反欺詐等多個(gè)方面，推動(dòng)了金融科技的發(fā)展。思考題：列舉你知道的AI新產(chǎn)品。

7.2未來(lái)應(yīng)用領(lǐng)域1.醫(yī)療保?。喝斯ぶ悄茉卺t(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越廣泛，包括醫(yī)療影像診斷、個(gè)性化治療方案設(shè)計(jì)、健康數(shù)據(jù)分析等。AI將為醫(yī)療保健提供更準(zhǔn)確、高效的解決方案。2.自動(dòng)駕駛和交通：隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷成熟，未來(lái)的交通系統(tǒng)將會(huì)更加智能化和安全，大幅減少交通事故。3.教育和個(gè)性化學(xué)習(xí)：個(gè)性化教育和學(xué)習(xí)計(jì)劃將會(huì)受益于AI技術(shù)，幫助學(xué)生根據(jù)自身特點(diǎn)和需求制定最優(yōu)化的學(xué)習(xí)路徑。4.智慧城市：基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的智能城市系統(tǒng)將能夠?qū)崿F(xiàn)資源的高效利用、智能交通、環(huán)境監(jiān)測(cè)等功能，提升城市的生活質(zhì)量。5.環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展：人工智能技術(shù)可以用于優(yōu)化能源利用、減少污染、提升資源利用效率，為可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。6.金融科技：人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、反欺詐等方面。7.農(nóng)業(yè)和食品產(chǎn)業(yè)：人工智能技術(shù)可以用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)種植、病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，以及食品生產(chǎn)過(guò)程的優(yōu)化。8.虛擬和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR/AR）：人工智能技術(shù)將提升虛擬和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的體驗(yàn)，為教育、娛樂(lè)、培訓(xùn)等領(lǐng)域帶來(lái)更加沉浸式的體驗(yàn)。9.智能家居和物聯(lián)網(wǎng)：人工智能將使得智能家居設(shè)備具備更高的智能化程度，實(shí)現(xiàn)更加智能、自動(dòng)化的生活方式。思考題：談?wù)勀銓?duì)人工智能未來(lái)應(yīng)用領(lǐng)域的見(jiàn)解。7.3大語(yǔ)言模型2022年11月30日，OpenAI發(fā)布了一款聊天機(jī)器人程序——ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）。ChatGPT是人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理工具，它不僅能根據(jù)聊天的上下文回答問(wèn)題，還能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼、寫論文等任務(wù)，引起了業(yè)界廣泛關(guān)注。

大語(yǔ)言模型名稱的由來(lái)：2018年，Google的研發(fā)團(tuán)隊(duì)提出了預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型BERT2020年，OpenAI發(fā)布了GPT-3模型2022年，ChatGPT的問(wèn)世展示了大語(yǔ)言模型的強(qiáng)大潛能，主要原因在于所有任務(wù)都由一個(gè)模型完成，在許多任務(wù)上，ChatGPT的性能甚至超過(guò)了針對(duì)單一任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練的有監(jiān)督算法，這對(duì)于人工智能領(lǐng)域具有重大意義，并對(duì)自然語(yǔ)言處理研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

大語(yǔ)言模型（簡(jiǎn)稱大模型）的定義：1）百度百科：大語(yǔ)言模型，可以理解為使用大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型（通常指一個(gè)模型），模型由包含數(shù)百億以上參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過(guò)大量無(wú)標(biāo)注文本進(jìn)行訓(xùn)練，可以生成自然語(yǔ)言文本或理解語(yǔ)言文本的含義。大語(yǔ)言模型可以處理多種自然語(yǔ)言任務(wù)，如文本分類、問(wèn)答、對(duì)話等，是通向人工智能的一條重要途徑。

2）IDC：大模型是基于海量多元數(shù)據(jù)打造的預(yù)訓(xùn)練模型，是對(duì)原有算法模型的技術(shù)升級(jí)和產(chǎn)品迭代，用戶可通過(guò)開(kāi)源或開(kāi)放API、工具等形式進(jìn)行模型零樣本、小樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的識(shí)別、理解、決策、生成效果和更低成本的開(kāi)發(fā)部署方案。大模型的核心作用是突破數(shù)據(jù)標(biāo)注的困境，通過(guò)學(xué)習(xí)海量無(wú)標(biāo)注的數(shù)據(jù)來(lái)做預(yù)訓(xùn)練，拓展整體模型前期學(xué)習(xí)的廣度和深度，以此提升大模型的知識(shí)水平，從而低成本、高適應(yīng)性地賦能大模型在后續(xù)下游任務(wù)中的應(yīng)用。

大模型的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)：1）良好的通用性、泛化性，可以顯著降低人工智能應(yīng)用門檻

預(yù)訓(xùn)練大模型在海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，具有良好的通用性和泛化性，用戶基于大模型通過(guò)零樣本、小樣本學(xué)習(xí)即可獲得領(lǐng)先的效果，同時(shí)“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”的開(kāi)發(fā)范式，讓研發(fā)過(guò)程更加標(biāo)準(zhǔn)化，顯著降低人工智能應(yīng)用門檻，成為人工智能走向工程化應(yīng)用落地的重要手段。

百度文心一言：圖7-1文心一言頁(yè)面圖7-2“畫幅畫”頁(yè)面圖7-3畫好的“一只可愛(ài)的小花貓”頁(yè)面圖7-4畫好的“一只可愛(ài)的、手里拿著花兒的小花貓”頁(yè)面思考題：試著用“文心一言”創(chuàng)作一幅畫。

2）深度學(xué)習(xí)平臺(tái)為預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展提供技術(shù)保障，二者結(jié)合夯實(shí)了產(chǎn)業(yè)智能化基礎(chǔ)。

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心載體（如本書采用的Paddle框架，以及文心一言），為大模型的算法開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、部署提供了保障。大模型加上深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，貫通了從硬件配置、模型訓(xùn)練、推理部署到場(chǎng)景應(yīng)用的人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈，夯實(shí)產(chǎn)業(yè)智能化基礎(chǔ)，將加速產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)改造。3）大模型在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)中已表現(xiàn)出巨大潛力

大模型目前的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用包括面向企業(yè)提供人工智能中臺(tái)基座、深度定制支持產(chǎn)品或生產(chǎn)的優(yōu)化與創(chuàng)新、開(kāi)放模型服務(wù)等。大模型已經(jīng)在搜索、推薦、智能交互、AIGC、生產(chǎn)流程變革、產(chǎn)業(yè)提效等場(chǎng)景變現(xiàn)出巨大的潛力，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始關(guān)注、使用大模型，極大提高了工作效率，大模型展示出了超強(qiáng)的應(yīng)用潛力。4）未來(lái)大模型與真實(shí)場(chǎng)景需求匹配將更加緊密

目前中國(guó)大模型廠商在模型布局方面較為完善，圍繞行業(yè)賦能的廣度和深度將持續(xù)推進(jìn)，基于大模型的產(chǎn)品建設(shè)將不斷夯實(shí)，大模型技術(shù)將走向?qū)嶋H大規(guī)模落地。思考題：你覺(jué)得大模型還有哪些特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)？7.4大語(yǔ)言模型未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

1）大小模型協(xié)同進(jìn)化，推動(dòng)端側(cè)化發(fā)展

對(duì)于具體應(yīng)用而言，小模型更加精準(zhǔn)高效，利用大模型“泛化、計(jì)算”能力，小模型向大模型輸入數(shù)據(jù)，小模型可以更專注于業(yè)務(wù)，大模型更專注于模型性能，可以達(dá)到優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、提高精度的效果。2）大模型通用性持續(xù)加強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)人工智能開(kāi)發(fā)統(tǒng)一模式

大模型由于其泛化性、通用性，為人工智能帶來(lái)了新機(jī)遇。通過(guò)無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，從而降低標(biāo)注數(shù)據(jù)的人力要求。同時(shí)，多模態(tài)大模型也逐漸興起，數(shù)據(jù)形式差異化問(wèn)題也將得到解決。未來(lái)大模型將進(jìn)一步致力于構(gòu)建通用的人工智能底層算法框架，融合多領(lǐng)域模型能力，在不同場(chǎng)景中“自我學(xué)習(xí)”，通過(guò)一個(gè)大模型解決產(chǎn)業(yè)中各種問(wèn)題。

3）大模型從科研創(chuàng)新走向產(chǎn)業(yè)落地，通過(guò)開(kāi)放的生態(tài)持續(xù)釋放紅利

大模型僅需要零樣本、小樣本學(xué)習(xí)就可以達(dá)到很好的效果，從而降低了人工高智能開(kāi)發(fā)成本，其優(yōu)勢(shì)已經(jīng)越來(lái)越受到眾多行業(yè)的重視，為產(chǎn)業(yè)落地帶來(lái)更多機(jī)遇。通過(guò)開(kāi)放、開(kāi)源的形式，在打造算法、平臺(tái)、數(shù)據(jù)開(kāi)放生態(tài)的同時(shí)，必將為技術(shù)開(kāi)發(fā)者、企業(yè)、社會(huì)帶來(lái)更多紅利，推動(dòng)社會(huì)不斷進(jìn)步。

從技術(shù)角度講，大模型發(fā)端于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，為了實(shí)現(xiàn)“一個(gè)模型、多個(gè)場(chǎng)景”的目標(biāo)，訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模從幾億、幾十億上升到了上千億、萬(wàn)億，用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量也不斷增加、呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

當(dāng)前，大模型憑借其