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一、大模型定義

狹義定義

特指ChatGPT等大語言模型（LLM），通過千億級參數(shù)訓練，具備文本生成、邏輯推理等通用能力。

廣義定義

涵蓋CV/語音等領域的通用模型范式，演進路徑：專用小模型 → 預訓練+微調(diào) → 大模型+人類對齊

核心價值

傳統(tǒng)AI需為每個任務單獨訓練模型（如翻譯模型、摘要模型），而大模型如同「瑞士軍刀」，單模型應對多任務。

二、AI技術分層架構

關鍵差異對比：

三、語言模型的五次進化

1. 統(tǒng)計語言模型（1950s）

基于詞頻預測，如同查字典寫作文

1. 神經(jīng)語言模型（2013）

RNN/LSTM網(wǎng)絡，實現(xiàn)上下文記憶

1. 預訓練模型（2018）

BERT/GPT-1開啟「預訓練+微調(diào)」范式

1. 大模型萌芽（2020）

GPT-3展現(xiàn)零樣本學習能力

1. 人類對齊時代（2022）

ChatGPT通過RLHF技術理解人類意圖

技術拐點：2017年Transformer架構問世，突破長文本處理瓶頸。

四、核心概念

生成式AI vs 決策式AI

AIGC三大特征：

1. 內(nèi)容原創(chuàng)性（非簡單拼接）
2. 多模態(tài)輸出（圖文/音視頻）
3. 可控生成（通過提示詞引導）

五、技術生態(tài)

中國大模型「三梯隊」格局：

通用底座

• 百度文心一言
• 阿里通義千問
• 深度求索DeepSeek
• 智譜AI（ChatGLM系列）

垂直領域

• 醫(yī)療：騰訊覓影、醫(yī)渡云
• 法律：冪律智能、華宇元典
• 金融：度小滿軒 轅、恒生LightGPT

大模型不是替代人類的「對手」，而是放大能力的「杠桿」