2022年11月，OpenAI推出的自然语言生成式模型ChatGPT宛如一颗重磅炸弹，在科技领域乃至整个社会引发了强烈的震动。ChatGPT交互体验的流畅性、生成内容的逻辑性与丰富性，都达到了一个全新的高度，使得它迅速成为史上用户增长速度最快的应用程序之一。

 

  数据就是有力的证明，ChatGPT在推出后的短短五天内就吸引了超过一百万用户，到2023年11月，每周活跃用户数更是达到了1亿，而到2024年8月，这一数字已突破2亿，月访问量达到约31亿次。

  ChatGPT的爆火，在全球范围内掀起了一场关于大模型研发与应用的热潮。众多科技企业、科研机构纷纷投身其中，众多模型如雨后春笋般涌现。在国内，这股热潮迅速升级，从“百模大战”发展为“千模大战”。

新概念层出不穷

  经过近两年的激烈竞争与发展，大模型领域成果丰硕。从技术层面来看，国内大模型在性能上取得了显著提升。在自然语言处理的多项权威评测指标中，一些国内优秀大模型已能与国际先进水平比肩。与此同时，新概念也层出不穷。

  1、具身智能(Embodied AI)

  具身智能强调人工智能系统与物理世界的交互能力，让智能体不仅拥有智能决策能力，还能通过身体在真实环境中执行任务。这一概念打破了传统大模型局限于虚拟数字空间的交互模式，开启了人工智能与现实世界深度融合的新篇章，在工业制造、物流配送、智能家居等领域具有广阔应用前景。

  2、智能体(Agent)

  智能体是指能够自主感知环境、作出决策并执行任务的软件或硬件实体。在大模型的背景下，智能体通常由感知模块、决策模块、执行模块和记忆模块构成。感知模块负责接收外部环境的信息，如文本、图像、声音等;决策模块基于大模型的推理能力，对感知到的信息进行分析和决策;执行模块根据决策结果，执行相应的动作，如生成文本、控制机器人等;记忆模块存储智能体的历史行为和知识，以便进行长期学习和推理。

  3、模型即服务(MaaS, Model as a Service)

  MaaS 模式下，模型开发者将训练好的大模型封装成服务，通过云平台提供给用户。用户可根据自身需求，按使用量或订阅方式调用模型功能，无需自行搭建复杂的训练环境与团队。例如，科研团队在进行数据分析与预测时，可按需租用专业的大模型服务，节省时间与成本。与传统软件即服务(SaaS)不同，MaaS 更聚焦于模型能力的输出，为不同行业的智能化转型提供灵活高效的技术支撑，加速大模型在各行业的渗透。

  4、自适应人工智能(Adaptive AI)

  自适应人工智能使大模型能够根据不断变化的任务需求、数据特征和环境条件自动调整自身行为与参数。例如，在自动驾驶场景中，模型可实时感知路况、天气等环境变化，动态调整驾驶策略与决策逻辑;在智能客服领域，模型能依据用户的反馈、对话上下文以及业务场景的变化，自适应地优化回答内容与交互方式。这种动态适应能力提升了大模型在复杂多变现实场景中的适用性与稳定性，确保其始终保持良好性能表现。

路径争议贯穿始终

  在大模型的发展历程中，诸多路径争议贯穿始终，这些争议深刻影响着大模型的发展方向。

  规模至上还是精巧求效：大模型发展初期，“越大越好” 的理念盛行。以 GPT - 3 为代表，其 1750 亿参数规模让模型在自然语言处理任务中展现出卓越能力，促使众多参与者认为扩大模型规模是提升性能的不二法门。然而，随着竞赛推进，这种路径弊端渐显。大规模模型训练成本高昂，不仅算力设备购置与维护需巨额资金，电力消耗也极为惊人，且模型性能提升与规模增长并非完全正相关，达到一定程度后，规模扩张带来的增益减小，还可能引发过拟合。

  在此背景下，追求模型效率的呼声渐高。一些研究团队尝试开发轻量级模型架构，通过优化算法和架构设计，以较小规模实现高效性能。如谷歌的 T5 模型，凭借统一文本到文本框架，在相对小的规模下，于多种自然语言处理任务中表现出色，证明了精巧设计的小模型在特定场景下的潜力。

  通用模型与专用模型：通用大模型以广泛适用性为目标，ChatGPT 便是典型代表，能处理多种领域和任务，从日常对话到专业知识问答皆能应对，吸引众多资源投入研发。但通用模型在特定专业领域深度不足，难以与专业模型抗衡。

  这促使部分参与者转向专用大模型研发。专用模型聚焦特定领域，如金融、法律等，通过特定领域海量数据训练，能提供更精准专业的解决方案。例如金融领域的专用模型，基于专业数据可更准确预测市场趋势与风险。通用与专用模型路径之争，反映出对资源分配和应用场景需求的不同考量。

  开源与闭源：开源策略支持者认为，开源可促进技术快速发展。通过开放模型代码、数据与训练方法，开发者能共同参与改进，如阿里的通义大模型。开源还能加速知识共享，降低研发门槛，激发创新活力。

  闭源策略则强调保护核心技术与知识产权，企业借此保持竞争优势，并通过商业化运营获取收益，支持持续研发，百度文心一言便是如此。开源与闭源在数据安全和隐私方面也各有争议，开源面临数据泄露风险，闭源则可能因缺乏监督引发隐私担忧。

写在最后：未来展望

  我们认为，大模型竞赛将朝着更加深入、多元的方向发展。

  具体来看，在技术创新方面，模型架构的创新仍将是重点方向。未来可能会出现更为高效、灵活的模型架构，能够更好地适应不同的数据规模与应用场景。

  在应用场景方面，将持续拓展与深化。随着物联网技术的不断发展，大模型将与物联网设备深度融合，实现智能化的万物互联。

  在产业生态方面，将进一步强化协同合作。企业、科研机构、高校之间的合作将更加紧密，形成产学研用一体化的创新体系。通过共享数据、算力资源以及技术成果，加速大模型技术的创新与应用转化。

  此外，随着大模型在社会各个领域的广泛应用，相关的法律法规与监管政策也将不断完善，确保大模型的研发与应用在合法、合规、安全的框架内进行，保护用户权益。

  毫无疑问，大模型竞赛在过去两年成绩瞩目。可以预见，未来大模型技术将凭借强大创新力与影响力，持续改变我们的生活与社会，为人类发展带来更多机遇与可能。