大模型方向行业研究报告-2023

HG海伯高斯管理咨询大模型方向行业研究报告大模型行业概览(一）大模型的起源大模型的起源可以追溯到2012年。当时，深度学习领域取得了两个重要的突破：AlexNet和GPU的应用.AlexNet是一个包含S000万个参数的深度卷积神经网络，它在ImageNet图像分类竞赛中取得了很好的成绩。同时，GPU的应用也为大模型的训练提供了强大的计算能力。这两个突破为大模型的快速发展奠定了基础。2017年，谷歌提出了Transformer结构，该结构成为了自然语言处理领域的重要里程碑。Transformer结构包含亿级别的参数，具有强大的语言理解能力，为自然语言处理领域带来了突破性的进展。随着计算能力的提升和算法的优化，越来越多的公司和机构开始投入到大模型的研究中。2018年，脸书推出了Facebook Al大模型（又称ERNIE-Health),该模型包含33亿个参数，用于医疗健康领域的知识问答任务。2019年，谷歌推出了Switch Transformer模型，该模型包含1.6万亿个参数，成为了目前最大的NLP模型之一。(二)大模型的定义1.大模型的概念大模型是指具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。一般来讲，参数量超过10亿、具备泛化能力的模型，可以被称为大模型。图1：大模型的概念Google人工智能深度学习横型Ba公a预训练模型机器学习预练大语言模型GPT-4.DALLE2预训练大横型ChatGPTCodexLaMDA、PaLM LLaMA,MMSPaLM-E.T5 OPT-1758Imagen、Flan LIMA-65B深度学习鞋文心一言通义千问混元大横型孟子百业灵犀星火认知inseer资料来源：百度：关于大模型的定义，海伯高斯研究团队整理12023.11Hyper GrowthManagementConsultingwww.hyper-g.com.cn