在2024年，大模型的技術(shù)發(fā)展將趨向多功能與小型化，同時(shí)產(chǎn)業(yè)端將強調自主研發(fā)和行業(yè)標準化

技術(shù)端

1 模型整合統一

未來(lái)的技術(shù)演進(jìn)方向是實(shí)現大模型底層框架的整合與標準化，從多樣的架構（如雙編碼器、 單邊解碼等）轉向統一的、效率優(yōu)化的開(kāi)源底層框架，提升模型的通用性和可維護性。

2 參數規模擴展

為確保模型質(zhì)量和性能，未來(lái)的大模型將采用更深層的網(wǎng)絡(luò )結構和更龐大的數據集進(jìn)行預 訓練，尤其在數據量和參數量上將迎來(lái)顯著(zhù)躍升。

3 多模態(tài)融合

大模型將逐漸融入圖片、音頻、視頻等多種模態(tài)信息，實(shí)現跨模態(tài)的交互與理解，從而拓 寬其應用場(chǎng)景和實(shí)用價(jià)值。

4 大模型小模型化

在產(chǎn)業(yè)應用層面，結合底層基礎大模型和針對特定行業(yè)的精簡(jiǎn)數據微調，將訓練出更為實(shí)用、更易于產(chǎn)業(yè)落地的小型化大模型。

產(chǎn)業(yè)端

1 國產(chǎn)AI芯片自主研發(fā)

為確保大模型的長(cháng)遠發(fā)展和避免外部制裁風(fēng)險，國內AI計算芯片的自主研發(fā)將成為關(guān) 鍵戰略方向。

2 數據產(chǎn)權標準深化

優(yōu)化和完善現有數據標準和規范，是 推動(dòng)大模型“燃料”質(zhì)量提升和數量增長(cháng)的重要驅動(dòng) 力，在2024年將作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要任務(wù)。

3 “套殼”微調策略

為滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)實(shí)際需求并適應中小企業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)，“套殼”微調（即在現有大模型基礎上 進(jìn)⾏針對性調整）將成為除行業(yè)巨頭外企業(yè)的主要發(fā)展策略。

4 人工智能倫理責任

隨著(zhù)大模型性能的飛速提升和實(shí)⽤性的增強，確保AI技術(shù)與社會(huì )倫理道德標準相⼀致將成 為⼤模型持續發(fā)展的關(guān)鍵考量因素。