文章目录
- 前言
- 一、大模型简介
- 二、大模型主要功能
- 1、自然语言理解和生成
- 2、文本总结和翻译
- 3、文本分类和信息检索
- 4、多模态处理
- 三、大模型的技术特性
- 1、深度学习架构
- 2、大规模预训练
- 3、自适应能力
前言
随着技术的进步，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）已经成为推动创新的关键驱动力。各个行业有高度规范的数据积累、扎实领先的数字化基础，并且拥有丰富的理解、感知、认知、决策需求场景。
大语言模型（以下简称“大模型”）的代表GPT（Generative Pre-trained Transformer），因强大的数据处理能力和对复杂语言的理解能力，有效提升现有业务效率，助力现有业务数字化转型。
一、大模型简介
大模型泛指能够理解、生成自然语言的大规模语言模型，借助深度学习技术，通过对大规模的文本乃至多模态数据进行预训练与微调，获得语言的理解与生成能力。GPT是目前最广为人知的大模型之一，能够处理以前难以解决的复杂语言任务，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）于2022年推出了ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer），其一经发布就很快受到广大用户追捧，且被称为近20年来用户增长速度最快的消费者应用程序。
从最初的GPT模型到当前最新推出的GPT-4o，参数数量从数百万增加到数千亿，反映出该模型在语言理解和生成能力方面的显著提升;在金融领域，彭博社也凭借自身的金融数据优势推出了针对金融领域的大模型—BloombergGPT
