狂飙一年 引领科技新时代 AI带来的新变革

2024 年人工智能大模型：务实、聚焦、小 [导言] 大模型的横空出世引发了一场智能革命，重塑了各行各业。本文回顾了 2024 年人工智能大模型的发展概况，重点关注技术、应用和市场方面的关键词，总结这一高速发展的一年。 [关键词 1：务实] 2023 年的生成式 AI 投资热潮后，2024 年行业转向务实。研究人员和企业更加关注大模型的实际应用和成本效益。 [关键词 2：聚焦] 重点从大模型的规模转移到强化学习、知识计算和推理等新路径，尤其是在金融、医疗、教育等领域。 [关键词 3：小] 小模型应运而生，在保持性能的同时降低规模和成本，与大模型协作而不是竞争。 [技术领域] 1. 底层架构优化 大模型对算力的需求持续飙升，推动了底层架构的优化。 2. 多模态融合 大模型的文本、图像、音频和视频处理能力不断增强，促进多模态应用的开发。 3. 端云协同 大模型在端侧部署变得更加现实，端云协同协同技术不断完善。 [资本层面] 1. 多元化投资 资本投资从单纯的大模型研发转向包括数据治理、云计算和边缘计算等相关领域。 2. 投资热度趋缓 随着行业转向务实，投资热度有所趋缓，但关键词领域仍吸引大量资金。 [市场生态] 1. 长文本处理 生成式 AI 在长文本处理领域取得重大进展，例如文本总结、文章生成和对话式问答。 2. 多模态融合 大模型在多模态处理方面的潜力得到挖掘，例如图像生成、视频创作和情感分析。 3. 价格竞争 国内模型厂商掀起大模型降价潮，试图通过降低成本获取市场份额。 4. 智能体发展 智能体技术加速发展，与大模型融合，探索更复杂的任务和决策。 5. 落地应用和商业化探索 大模型在各行业落地应用不断拓展，商业化探索仍在进行，例如智能客服、内容创作和医疗诊断。 [案例] 华为盘古大模型 盘古大模型迭代至 5.0 版，覆盖多个行业，从通用转向有用。 阿里巴巴 Qwen 模型 更小规模的 Qwen-1.5-7B 性能显著提升，表明训练技术和数据质量的优化潜力。 vivo 蓝心端侧模型 参数量仅 30 亿的蓝心端侧模型，性能大幅提升且功耗更低。 微软 Phi 模型 Phi 系列模型允许针对不同用例优化性能，同时缩小模型规模和降低训练成本。 [总结] 2024 年人工智能大模型呈现出更清晰的市场格局。技术优化、资本多元化和市场竞争共同推动了行业的务实发展，关注聚焦、小模型协作和大模型落地应用。未来，大模型的创新和应用将持续推动人工智能的变革，为各行各业带来新的机遇。