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人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对
目录
01通用大模型的近期进展
02各国通用大模型的能力比较
03通用大模型的治理风险估
04通用大模型的风险应对策略
通用大模型
01的近期进展
1通用大模型的近期进展
大模型的内涵与特征大模型的发展历程大模型的发展趋势
运行机制预训练模型的发展历程“大模型”和“小模型”协进
三大特征多模态预训练模型通用化与专用化并行
平台化与简易化并进
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1.1大模型的内涵与特征
•大模型是指容量较大，用于深度学习任务的模型，通常具有海量的数和复杂的架构。
•大模型具有更好的通用性、精度和效率，可以通过预训练或其他方式在大型数据集上进行学习，再通过微调
高效地处理计算机视觉、自然语言处理等复杂任务。
Transformer（主
要）、GAN、通过海量数据进微调以应用不同
解决各种复杂任务
CNN以及RNN行预训练（通才）场景（专家）
等架构
预训练模型的运行机制
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1.1大模型的内涵与特征
涌现性扩展性复合性
强化技术的融合解决传统AI的问题增强AI的能力
有效集成自然语言处大模型能够有效支在海量通用数据上预训
理等多个人工智能核撑智能终端、平台、练以具备多种基础能力，
心研究领域的多项技系统等产品应用落摆脱传统人工智能能力
术，实现1+12的融地，解决壁垒多、碎片化、作坊式开发的
合式涌现。部署难等问题。局限。
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1.2大模型的发展历程
单语言预训练模型多语言预训练模型多模态预训
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