大语言模型通识 课件 第14章 大模型的健康未来.pptx

;;从ChatGPT到Sora，大模型呈现出来的智慧涌现能力已经成为社会焦点。如今，大模型在越来越多的垂直场景落地，展现出了改变产业形态和竞争格局的能力。在此背景下，2024年中国政府工作报告指出，要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力，并强调要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。;大语言模型的发展已经成为各大互联网科技巨头争相追逐的焦点。大模型的发展趋势和应用领域非常广泛，从智能助理到物流供应链等，都有深入的探索和应用。大模型这种经过海量文本数据训练的深度学习模型，开始具备文生文、文生图、文生音频、文生视频等的强大能力。作为一种能够处理多种自然语言任务的模型，大模型成为了通往人工智能领域的关键路径。;大模型的发展也面临着一些风险，包括技术壁垒、高昂成本以及隐私泄露等问题，需要警惕盲目跟风、低端泛化等问题。同时，还需要重视数据资源集聚所带来的风险，确保大模型的规范健康发展，实现智能助理的爆发，未来的发展形势令人期待。;;PART01;人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，对人们的生产生活产生了深远影响。比如人工智能在研发新材料、预测蛋白质结构等方面具有优势，有望进一步重塑科学研究范式；智能驾驶的普及，将改变城市规划和交通管理方式……各行各业对人工智能的需求日趋增大的同时，经济社会的方方面面正受到人工智能的多重影响。;新质生产力是2023年9月习近平总书记在黑龙江考察调研期间首次提到的新词汇。作为先进生产力的具体体现形式，新质生产力强调整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业。新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力，它以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的质变为基本内涵，以全要素生产率提升为核心标志。;新质生产力是生产力现代化的具体体现，即新的高水平现代化生产力（新类型、新结构、高技术水平、高质量、高效率、可持续的生产力），相比于传统生产力，其技术水平更高???质量更好、效率更高、更可持续。

有别于传统生产力，涉及领域新、技术含量高，依靠创新驱动是其中关键，新质生产力代表一种生产力的跃迁，它是科技创新在其中发挥主导作用的生产力。新质生产力的提出，不仅意味着以科技创新推动产业创新，更体现了以产业升级构筑新竞争优势、赢得发展的主动权。;打造新的经济增长点需要发展新质生产力，而不断取得进展的人工智能技术将成为形成新质生产力的重要引擎。“人工智能+”主要是基于大模型、大数据、大算力技术，实现人工智能在各行各业的落地应用，从而提升产业自动化水平，降本增效，促使数字经济再上新台阶。

“人工智能+”上升为一种行动，意味着国家将加强顶层设计，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。以大模型为代表的通用人工智能竞争中，各家厂商的产品仍有进步空间。;在一般认知里，自动驾驶技术的好坏应该取决于激光雷达、毫米波雷达以及摄像头硬件的性能是否足够强大。但事实上，自动驾驶的运转是一个复杂系统，其中的雷达只是起到了眼睛收集信息，与外界环境进行信息交互的作用（见图14-1），甚至就连车载芯片也无法决定自动驾驶系统的好与坏。雷达只是加快了信息的收集速度，芯片只是加快了信息的处理速度，它们并不能起到分析、决策的作用。

图14-1自动驾驶中

雷达的作用;真正拉开自动驾驶系统差距的是“智能化”程度。要实现自动，就必须让汽车系统足够聪明，能够自己做决策，而人工智能很好地扮演这一角色。基于人工智能打造的大模型训练水平，决定着自动驾驶水平的高低（见图14-2）。

图14-2大模型训练决定自动驾驶水平;基于大模型是机器学习的一个模式，它可能是对目标进行检测或者人脸进行识别，也可能是针对语言的识别处理。此外，大模型还具有模态特点，可以依靠多种信息方式，语音、文字、视觉等信息都可以被机器接收学习，这对于驾驶来说有着很大的意义。对自动驾驶而言，人工智能真正的价值在于，它可以在短时间内分析处理海量的数据，并做出相对正确的驾驶决定。人类通过训练使自动驾驶系统具备接近于人类的驾驶能力，这只需要通过大量的信息数据告诉它什么时候该踩刹车、什么时候该加速，这是传统驾驶程序所无法做到的事。;通常传统的自动驾驶程序只能设定个别固定的驾驶场景，比如高速上的车道保持、前车跟随，或者城市道路中的自动泊车，但即便如此，复杂的自动驾驶程序编写依然让程序员头痛不已。更麻烦的是，死板的程序无法模拟出驾驶环境的复杂性，比如汽车该如何在路上避开突然掉落的障碍或者其他不太常见的场景。

机器学习不仅效率高，而且对海量数据的理解也更加准确。就目前而言，自动驾驶领域的人工智能应用