常見的人工智能大模型有 NLP(Natural Language Processing,自然語言處理) 大模型、CV(Computer Vision,計算機視覺)大模型和多模態(tài)大模型等。
現狀
分別在語言理解與生成、智能創(chuàng)作、機器翻譯、智能對話、知識圖譜和定制化語言解決方案落地應用,整體算法發(fā)展順利, 數據源可獲得性較強,產品迭代速度較快。
挑戰(zhàn)
語言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難。
預期未來發(fā)展
以多個數據信息維度約束來驗證情感分析及文本分析的準確 性。
現狀
2D 數據工業(yè)質檢、智慧城市 落地完善,應用場景多、可商 業(yè)化市場大,擁有最佳實踐; 人臉、OCR 識別發(fā)展較為成 熟。
挑戰(zhàn)
3D/4D數據識別面臨變形、光照、遮擋等可以依靠大規(guī)模預訓練模型解決部分痛點的問題;算法處理復雜。
預期未來發(fā)展
打通數據融合以突破 3D/4D 獲取瓶頸。
現狀
面臨數據成本高、模型開 發(fā)難、算力資源不足等。
挑戰(zhàn)
融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標識能力。
預期未來發(fā)展
多模態(tài)將持續(xù)拓展各行業(yè) 場景下的信息融合應用。
從技術的角度來看,大模型發(fā)端于自然語言處理領域,繼語言模態(tài)之后,如視覺大模型 等其他模態(tài)的大模型研究,也開始逐步受到重視。2023 年,是人工智能大模型快速發(fā)展的 一年,據不完全統(tǒng)計,國內公開的 AI 大模型數量已經超過 200 個,但國內大模型的能力與 迭代速度距離國際先進水平尚有差距。目前,人工智能技術的發(fā)展正面臨著大量跨模態(tài)任務 的挑戰(zhàn),跨多個模態(tài)的數據融合問題開始變成行業(yè)探究的重點。隨著國內人工智能企業(yè)和人 形機器人企業(yè)加大合作力度,未來在大模型的賦能下,機器人擁有了更加智慧的大腦,自主 學習能力大幅提升
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