跨语言、跨模态、跨任务的大模型，驱动应用生态繁荣

现在，大模型技能的不断开展，促进了智能体系快速开展，进一步提高了运用作用和功率。而在交互进程中所发生的新数据，又不断驱动大模型技能升级，然后形成了技能、运用、数据的闭环正循环，极大提高出产力，促进生态昌盛，使人们日子愈加夸姣。

​大模型迭代闭环趋势

众所周知，大模型技能不断开展，已经从大模态开展到了多模态和跨模态，比方从Instruct GPT3技能开展到跨模态的DALLE-2技能，一起大模型在运用进程中也发生了非常好的轻量级运用技能，比方Prompt Turning技能。这些技能开展促进了运用昌盛，比方最近半年呈现的以AIGC运用为代表性事务的独角兽创企，到达了十亿美元以上估值。一起，大模型技能也促进了端到端智能体系的快速开展，进一步提高了运用作用和功率，而这些运用在与用户、环境的交互进程中发生了海量新数据，这些数据又不断驱动大模型技能升级，然后形成了技能、运用、数据的正循环。

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大模型技能日趋老练

在这个正循环里，大模型是根基。一起大模型不断开展，资深技能也日趋老练。

在自然言语处理范畴，大模型具有更强的小样本学习才能，比方根据思维链的Flan-PaLM，该模型已经具有根本推理才能；再如根据层次化多使命学习的文心ERNIE 3.0 Zeus。一起为了进一步下降落地门槛，呈现了功率高、泛化才能强的轻量级大模型，比方文心ERNIE 3.0 Tiny。

在计算机视觉范畴，百度提出了根据视觉掩码技能的文心VIMER-CAE，在图画分割使命中，该模型泛化才能较强。Google练习了一个模型参数规划高达170亿的多使命视觉学习模型PaLI，该模型在多使命学习上作用得到了显著提高。

在跨模态范畴，最近提出了扩散模型，该模型引发了文本到图画生成技能的变革，比方百度提出了文心ERNIE-ViLG 2.0，该模型可以生成语义更相关、质量更高的图片。一起这个技能浪潮也催生了文本到视频范畴的技能革新，比方当输入“正在画肖像的泰迪熊”这句话时，大模型可以直接生成一个正在画肖像的泰迪熊的视频，诸如此类的技能不断昌盛。

大模型的运用门槛进一步下降

大模型的作用有目共睹，但在运用进程中，研制者需要进一步下降其运用门槛，首要面临两个问题。

第一个问题是面临大模型学习的海量常识和技能，如安在运用中有用激起，到达最好作用。针对这个问题，百度提出了Prompt技能，该技能能在下流使命中，经过运用Prompt去运用相关常识，然后提高模型作用。当时大模型已经能自己写Prompt，且超越了人类水平。因此，大模型在下流使命中的门槛进一步下降。

第二个问题是在一些运用场景中，对速度、时延、存储都有严格要求，怎么使模型更轻量化也是大模型运用所面临的挑战。针对这个问题，百度推表演巨细模型协同促进的研制范式，一方面大模型将作用推到极致，让小模型向大模型学习；另一方面小模型运用已有常识辅助大模型进行常识选择，提高迭代作用，下降运用本钱，由此发生飞轮效应，促进巨细模型协同进化。

大模型渠道集约化加快运用立异

跟着大模型运用门槛的下降，大模型运用呈现出集约化加快运用立异的趋势。比方百度以大模型才能为中心，构建了文心大模型套件ERNIEKit。

根据该套件，用户可以完成数据处理、模型预练习、模型微调、模型快速部署等多维度才能运用，支撑40多个场景，由此衍生出来的才能可以经过开发渠道和服务渠道，进一步赋能开发者和生态，最终完成整个渠道掩盖大模型运用落地全周期，使得开发门槛进一步下降。

大模型驱动的工业运用立异

跟着大模型才能不断强大，根据大模型的智能体系驱动运用端对端立异，使传统使命体系架构大幅简化，一起提高了运用作用和功率，然后加快数据和模型运用闭环建设。如百度文心百中端对端查找体系，可以完成端到端的文本、图画、语音不同模态之间的查找使命，比较以前级联的查找体系，该体系可以更好运用用户模型和数据之间、端到端地优化作用简化整个流程，不只取得更好作用，并且节省定制本钱。

此外，在进行文档了解时，以前针对文档里的无结构化文本、表格、图画，分别需要一个模型，而现在可以运用一致的模型处理文本、表格、图画等多种格式和模态，完成运用一个模型处理多个使命，并且在揭露数据集上已取得SOTA作用，使文档了解体系到达商业要求。

跟着大模型技能不断开展，大模型也推动了AIGC的昌盛。现在，人们运用数据或许互联网内容，首要经过普通用户或许专家发生，也即UGC和PGC内容出产形式。但现在AI也可以出产内容，其优势是既能提高内容出产功率，也能创造出独特价值和视角。

最近几年，很多国内外头部公司和创企公司都涌入AIGC赛道，一起，开展较快的AI作画、AI营销等运用都呈现出蓬勃开展趋势。围绕大模型AIGC才能，市场发生了很多运用，比方AI作画、AI营销等。AIGC除了出产文本和图画外，还可以出产视频和代码，出产代码首要是为了提高开发功率。

跟着AIGC内容不断丰富，用户可以进一步探究运用作用，一起大模型也显著提高了交互体会。比方在多模态拟人作用上，根据大模型的数字人，借助形象、语音与表情更好地沟通表达、传递信息，然后大幅提高人和机器之间的交互体会。

大模型还可以进行人物扮演，用户可以自定义机器人人物，比方定义为诗人、画家、政治家等，这样用户就可以在与机器交互进程中发生不同体会。

此外，机器人可以扮演常识大百科人物，比方一位博大精深的学者，这背面首要根据文心PLATO-K大模型。作为首个中文可主动查询运用外部常识的对话大模型，文心PLATO-K可以主动学习常识，提高用户体会。

与此一起，大模型也促进了传统职业向智能化开展，加快工业落地。比方在生物计算范畴，Google推出了AlphaFold2，发布了2.2亿蛋白结构猜测结果，处理了生物范畴50年的难题。一起，百度也推出了HelixFold-Single模型，它是在AlphaFold2基础上提高猜测作用，可以进行秒等级的蛋白结构猜测，并且在抗体蛋白结构猜测上，比AlphaFold2更优。

此外，大模型也可以跟职业大数据结合，在金融、电力、航天、汽车、媒体等职业里，大幅提高作用和功率。

大模型继续学习运用反应数据

人们普遍认为人在学习进程中，如果想成为某个范畴专家，存在“一万小时定律”，一起在学习进程中的反应也非常重要。这个理论对大模型同样适用，即大模型需要向大数据学习，并在学习进程中不断取得反应信息。因此，大模型可以继续学习运用中的反应数据，尤其在环境和用户交互进程中，经过反应不断提高模型作用，使大模型继续学习，然后到达更好作用。比方在查找问答场景里，经过用户反应，模型运用作用得到进一步提高。

一致大模型进一步促进生态昌盛

跟着技能、运用、数据闭环的不断开展，模型开始趋向于跨言语、跨模态、跨使命的一致大模型。

以前不同言语、不同模态和不同使命，都是单独模型；跟着技能不断开展，现在可以对多个使命运用一致模型学习，比方模型能一起学习文本、语音、图画、视频等数据。并且模型在运用进程中可以与用户和环境进行交互，学习到用户行为和环境信息，比方时空数据和感知数据。而这些数据之间彼此作用、彼此弥补，得以进一步提高模型作用，促进生态昌盛。

在大模型开展进程中，首先将现有数据学习到模型中，并运用在各行各业的使命中。一起这些运用又可以发生新的数据，并且在模型里运用，逐渐循环形成了闭环。这个闭环可以极大提高出产力，使人们的日子愈加夸姣。

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