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語言大模型能力提升主要體現(xiàn)為四方面:上下文窗口,知識密度增強和強化學習等

來源:中國信息通信研究院      編輯:創(chuàng)澤      時間:2024/12/13      主題:其他   [加盟]

OpenAI 等基于大量工程實驗和反復驗 證提出縮放定律,揭示了模型能力與計算能力、參數(shù)量和數(shù)據(jù)量間 的定量關系,業(yè)界也遵循該定律指導資源要素投入、推動模型創(chuàng)新 發(fā)展,近年來在模型技術能力、通用泛化水平等方面取得一系列突 破性進展。目前,大模型支持模態(tài)已逐步從自然語言處理拓展到多 模態(tài)理解和生成等場景。

從 2023 年至今的基準測試結果來看,全球大模型能力已經(jīng)出現(xiàn) 階躍式提升。語言大模型能力提升主要體現(xiàn)為以下四方面。

一是上下文窗口長度擴展,提升全局能力。大模型的上下文窗口長度是指 模型在執(zhí)行文本生成任務時,能夠處理的前置文本的數(shù)量或長度, 決定了模型對信息的理解深度和廣度,對于理解和生成連貫、一致 且準確的文本具有重要意義。當前,國內(nèi)外主流大語言模型均具備 128k 以上的上下文長度處理能力,可一次性處理數(shù)十萬單詞或漢字。

二是知識密度增強,儲存更多知識。隨著數(shù)據(jù)、算力、算法協(xié)同發(fā) 展,大模型知識密度持續(xù)增強,平均每 8 個月翻一番。2020 年 6 月 發(fā)布的 GPT-3 大模型有 1750 億個參數(shù),2024 年 2 月面壁智能發(fā)布 MiniCPM-2.4B 模型在實現(xiàn)同等性能的同時,參數(shù)規(guī)模降至 24 億, 相當于知識密度提高了約 86 倍。

三是 MoE 混合專家架構能夠容納更多知識,精準刻畫任務。MoE 稀疏激活多個專家子模型支路,加權 融合多個子模型結果,實現(xiàn)更加準確的輸出,提高推理計算效率。 目前,谷歌的 Gemini-1.5 Pro、Mistral AI 的 8x7B 與 8x22B、阿里云 Qwen-1.5 MoE、階躍星辰 Step-2 等頭部大模型均采用 MoE 架構, 已 成 為 當 前 大 模 型 的 重 要 演 進 趨 勢 。

四 是通過強化學習 (Reinforcement Learning,RL)將思維鏈(Chain of Thought,CoT) 內(nèi)化進模型,提升復雜推理能力。2024 年 9 月 OpenAI 發(fā)布的 o1 系 列模型在后訓練(Post-Training)階段采用強化學習和思維鏈的技術方案,不僅在“慢思考”后回答復雜問題的表現(xiàn)優(yōu)異(尤其是在 STEM 領域的推理能力顯著增強),還具有了自我反思與錯誤修正能力, 使自博弈強化學習有望成為提升語言大模型邏輯推理能力的技術新范式。



人工智能產(chǎn)業(yè)穩(wěn)中有進迎來新動能:規(guī)模6233 億,增長21.5%

全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到 6233 億美元,同比增長 21.5%;超過 80%的企業(yè)將使用生成式人工智能 API,或部署生成 式人工智能的應用程序,全球人工智能投融資金額達316 億美元

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人工智能技術演進走向新范式:單任務智能到多任務智能

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人工智能發(fā)展報告 (2024 年):技術創(chuàng)新方向,產(chǎn)業(yè)升級重點,行業(yè)落地趨勢和安全治理進展,展望人工智能發(fā)展機遇

大模型,多模態(tài)模型,智能體和具身智能等領域不斷出現(xiàn)突破性創(chuàng)新,推動人工智能邁向通用智能初始階段,人工智能在實體經(jīng)濟中的應用場景將進一步拓展

全球人形機器人產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(2024 年):智元機器人 均勝集團 帕西尼感知科技 追覓科技 星動紀元

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2024全球人形機器人企業(yè)畫像與能力評估報告:企業(yè)總計超150家,任務級能力占40%,技能級能力占60%

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人本智能的產(chǎn)業(yè)實踐:經(jīng)歷了三個階段,原則爆發(fā),共識尋求,倫理實踐

原則爆發(fā)階段提出了自己的 AI 倫理原則;共識尋求階段強調(diào) AI 技術應該以人類的尊嚴和權利為核心;倫理實踐階段全面推進負責任 AI 的落地實施

人本智能的內(nèi)涵和原則:三個維度的升級,四個發(fā)展原則

在人與 AI 兩者之間的交互關系上構建一種人機共生的新關系、新范式; 在人與 AI 的目標工具屬性關系上共情智能及人機物和諧智能;在人與 AI 發(fā)展的價值導向上助力克服健康、環(huán)境、教育等領域的關鍵挑戰(zhàn)

構建新型“三線”人機關系:人機協(xié)作,人機共生,人在機器之上是底線

人類已經(jīng)進入一個“人機物”三元融合的萬物智能互聯(lián)時代,人與移動設備的交互方式更高階的智能體交互正在為人們創(chuàng)造全新的體驗,實現(xiàn)超能力替身

新一輪AI下的人機關系:人類社會治理和倫理中的AI

人工智能將被賦予以前只能由人類心智完成或嘗試的任務,產(chǎn)生接近乃至超越人類智能所能完成的結果;從“以人類理性為中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙匀祟愖饑篮妥灾餍詾橹行摹?

新一輪AI下的人機關系:人類生產(chǎn)中的AI

通過機器學習和大數(shù)據(jù)分析,AI 能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷;根據(jù)用戶的風險偏好,財務狀況以及市場動態(tài)進行資產(chǎn)配置和投資組合優(yōu)化;AI 使自動駕駛系統(tǒng)擁有超越人類的感知能力

新一輪AI下的人機關系:人類情感世界中的AI

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