2024汽车AI大模型TOP10分析报告.pptx

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大模型特点

从海量数据中自动学习知识

Big-dataDriven,模型基于大规模语料训练而成；

Multi-tasksAdaptive,支持多种任务，包括自然语言生成NLG和自然语言理解NLU类的任务；

Few-shot(Zero-shot),在少甚至无标注样本的条件下支持推理(自监督学习)。

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AI大模型的发展历程

2017年，Google提出Transformer框架在机器翻译中取得显著进步，其分布式学习和强大编码能力受到广泛关注。

2018年Google和OpenAI基于Transformer提出了预训练语言模型BERT和GPT,显著提高了NLP任务的性能，并展示出广泛的通用性。

众多预训练模型相继涌现，OpenAI以GPT2、GPT-3、ChatGPT等系列模型为代表，持续引领大模型时代的浪潮;

图1:2018-2023年模型参数规模变化图

SwitchTransformerM6-10J

10000

Pa(uB)GaLM(1.2T)

1000

edatroPTarMin(g540B)

100

CPM-2-MoE

(198B)

10

(11B)

(11日)

1

0.1

(340M)

0.01

20192020202120222023

来源：中国人工智能系列白皮书;

在高端算力芯片进口受限的约束下，一定程度上制约着国内科技大厂的算力投资和价格内卷

英伟达每2年推出一个微架构，对产品线进行升级，6月2日，英伟达在Computex2024大会上发布了至2027年的芯片路线图，GPU迭代周期由2年缩短到1年，走类似英特尔的Tick-Tock模式(一年工艺一年架构)。同时，英伟达践行“BuyMoreSaveMore”让算力成本指数级下降。

图3:英伟达GPU架构演进图图4:训练芯片算力成本呈下降趋势;

尽管在数据语料和人才方面也存在明显挑战，但此两方面是国内通用大模型公司打造领先优势的关键;

科技大厂

文心一言讯飞星火

通义千问华为云

HUAWEI

火山引擎BlueLM蓝心大模型

36O智脑天工AI

HIKVISION小爱同学

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大模型测评方法论

综合各测评平台的方法论来看，在基础能力的测评维度基本相同，仅测评数据集和评估权重占比不同；而在基础能力之外，各测评平台侧重点不同

OpenCompass2.0司南IDC沙利文;

例如，IDC的测评方法兼顾了基础能力与应用能力，比较有代表性

IDC测试题目分为基础能力和应用能力两个大类共7个维度

IDC采取实测的方式，成立产品测试团队，通过多个维度对基础大模型及相关产品进行评测，并邀请外部专家团队深入分析各个产品答案准确性、合理性等，在审核委员会的监督下，最终得出各厂商的评估结果，供用户选型参考。;

本报告不直接测评通用大模型，而是综合各方测评结果，并结合大模型在汽车行业的应用

我们跟踪研究了多个通用大模型，其中包括：;

产业端

国产AI芯片自主研发

为确保中国大模型的长远发展和避免外部制裁风险，国内Al计算芯片的自主研发将成为关键战略方向。

数据产权标准深化

优化和完善现有数据标准和规范，是推动大模型“燃料”质量提升和数量增长的重要驱动力，在2024年将作为产业发展的首要任务。

“套壳”微调策略

为满足产业实际需求并适应中小企业的发展特点，“套壳”微调(即在现有大模型基础上进行针对性调整)将成为除行业巨头外企业的主要发展策略。;

过去四年大语言模型在MMLU榜单(评估大模型知识能力)上的性能表现

Gopher280

250

150

100;

多模态模型参数量正在逐渐缩减

modelsize

Gem

GPT

.16)

OpenCompassScore

GPT-4Vlevelperform

end-sidecomputation

OwonVLMax