2022年11月，OpenAI推出的自然語言生成式模型ChatGPT宛如一顆重磅炸彈，在科技領域乃至整個社會引發了強烈的震動。ChatGPT交互體驗的流暢性、生成內容的邏輯性與豐富性，都達到了一個全新的高度，使得它迅速成為史上用戶增長速度最快的應用程序之一。

數據就是有力的證明，ChatGPT在推出后的短短五天內就吸引了超過一百萬用戶，到2023年11月，每周活躍用戶數更是達到了1億，而到2024年8月，這一數字已突破2億，月訪問量達到約31億次。

ChatGPT的爆火，在全球范圍內掀起了一場關于大模型研發與應用的熱潮。眾多科技企業、科研機構紛紛投身其中，眾多模型如雨后春筍般涌現。在國內，這股熱潮迅速升級，從“百模大戰”發展為“千模大戰”。

新概念層出不窮

經過近兩年的激烈競爭與發展，大模型領域成果豐碩。從技術層面來看，國內大模型在性能上取得了顯著提升。在自然語言處理的多項權威評測指標中，一些國內優秀大模型已能與國際先進水平比肩。與此同時，新概念也層出不窮。

1、具身智能(Embodied?AI)

具身智能強調人工智能系統與物理世界的交互能力，讓智能體不僅擁有智能決策能力，還能通過身體在真實環境中執行任務。這一概念打破了傳統大模型局限于虛擬數字空間的交互模式，開啟了人工智能與現實世界深度融合的新篇章，在工業制造、物流配送、智能家居等領域具有廣闊應用前景。

2、智能體(Agent)

智能體是指能夠自主感知環境、作出決策并執行任務的軟件或硬件實體。在大模型的背景下，智能體通常由感知模塊、決策模塊、執行模塊和記憶模塊構成。感知模塊負責接收外部環境的信息，如文本、圖像、聲音等;決策模塊基于大模型的推理能力，對感知到的信息進行分析和決策;執行模塊根據決策結果，執行相應的動作，如生成文本、控制機器人等;記憶模塊存儲智能體的歷史行為和知識，以便進行長期學習和推理。

3、模型即服務(MaaS,?Model?as?a?Service)

MaaS?模式下，模型開發者將訓練好的大模型封裝成服務，通過云平臺提供給用戶。用戶可根據自身需求，按使用量或訂閱方式調用模型功能，無需自行搭建復雜的訓練環境與團隊。例如，科研團隊在進行數據分析與預測時，可按需租用專業的大模型服務，節省時間與成本。與傳統軟件即服務(SaaS)不同，MaaS?更聚焦于模型能力的輸出，為不同行業的智能化轉型提供靈活高效的技術支撐，加速大模型在各行業的滲透。

4、自適應人工智能(Adaptive?AI)

自適應人工智能使大模型能夠根據不斷變化的任務需求、數據特征和環境條件自動調整自身行為與參數。例如，在自動駕駛場景中，模型可實時感知路況、天氣等環境變化，動態調整駕駛策略與決策邏輯;在智能客服領域，模型能依據用戶的反饋、對話上下文以及業務場景的變化，自適應地優化回答內容與交互方式。這種動態適應能力提升了大模型在復雜多變現實場景中的適用性與穩定性，確保其始終保持良好性能表現。

路徑爭議貫穿始終

在大模型的發展歷程中，諸多路徑爭議貫穿始終，這些爭議深刻影響著大模型的發展方向。

規模至上還是精巧求效：大模型發展初期，“越大越好”?的理念盛行。以?GPT?-?3?為代表，其?1750?億參數規模讓模型在自然語言處理任務中展現出卓越能力，促使眾多參與者認為擴大模型規模是提升性能的不二法門。然而，隨著競賽推進，這種路徑弊端漸顯。大規模模型訓練成本高昂，不僅算力設備購置與維護需巨額資金，電力消耗也極為驚人，且模型性能提升與規模增長并非完全正相關，達到一定程度后，規模擴張帶來的增益減小，還可能引發過擬合。

在此背景下，追求模型效率的呼聲漸高。一些研究團隊嘗試開發輕量級模型架構，通過優化算法和架構設計，以較小規模實現高效性能。如谷歌的?T5?模型，憑借統一文本到文本框架，在相對小的規模下，于多種自然語言處理任務中表現出色，證明了精巧設計的小模型在特定場景下的潛力。

通用模型與專用模型：通用大模型以廣泛適用性為目標，ChatGPT?便是典型代表，能處理多種領域和任務，從日常對話到專業知識問答皆能應對，吸引眾多資源投入研發。但通用模型在特定專業領域深度不足，難以與專業模型抗衡。

這促使部分參與者轉向專用大模型研發。專用模型聚焦特定領域，如金融、法律等，通過特定領域海量數據訓練，能提供更精準專業的解決方案。例如金融領域的專用模型，基于專業數據可更準確預測市場趨勢與風險。通用與專用模型路徑之爭，反映出對資源分配和應用場景需求的不同考量。

開源與閉源：開源策略支持者認為，開源可促進技術快速發展。通過開放模型代碼、數據與訓練方法，開發者能共同參與改進，如阿里的通義大模型。開源還能加速知識共享，降低研發門檻，激發創新活力。

閉源策略則強調保護核心技術與知識產權，企業借此保持競爭優勢，并通過商業化運營獲取收益，支持持續研發，百度文心一言便是如此。開源與閉源在數據安全和隱私方面也各有爭議，開源面臨數據泄露風險，閉源則可能因缺乏監督引發隱私擔憂。

寫在最后：未來展望

我們認為，大模型競賽將朝著更加深入、多元的方向發展。

具體來看，在技術創新方面，模型架構的創新仍將是重點方向。未來可能會出現更為高效、靈活的模型架構，能夠更好地適應不同的數據規模與應用場景。

在應用場景方面，將持續拓展與深化。隨著物聯網技術的不斷發展，大模型將與物聯網設備深度融合，實現智能化的萬物互聯。

在產業生態方面，將進一步強化協同合作。企業、科研機構、高校之間的合作將更加緊密，形成產學研用一體化的創新體系。通過共享數據、算力資源以及技術成果，加速大模型技術的創新與應用轉化。

此外，隨著大模型在社會各個領域的廣泛應用，相關的法律法規與監管政策也將不斷完善，確保大模型的研發與應用在合法、合規、安全的框架內進行，保護用戶權益。

毫無疑問，大模型競賽在過去兩年成績矚目?？梢灶A見，未來大模型技術將憑借強大創新力與影響力，持續改變我們的生活與社會，為人類發展帶來更多機遇與可能。