国内大模型领域进入乱战时代

2023.4.12
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什么是大模型

大模型，又称为预训练模型、基础模型等，是指模型参数数量很大，需要大量计算资源才能训练的深度学习模型。这些模型通常包括数千万甚至数百亿、数千亿个参数，其中常见的大模型包括BERT、GPT、ResNet等。

大模型的优点在于它们可以更好地学习数据中的复杂特征，从而提高模型的准确性和泛化能力。然而，由于这些模型需要大量计算资源来训练，因此它们的训练时间往往非常长，需要使用大量的计算资源，如GPU或TPU。

为了训练大模型，需要使用高性能计算机或云计算平台。这些平台可以提供大量的计算资源，从而加速训练过程。此外，还需要使用优化算法和技术，如分布式训练、混合精度训练、梯度累积等，以提高训练效率和准确性。

国内大模型的现状

截止2023年4月上旬，国内已有很多家公司发布/或预发布大模型。我搜集了大部分数据，根据宣布时间排序，大致情况如下：

OpenAI的GPT-3.5/4（国外）
Google的Bard（国外）
百度的文心一言
华为的大模型盘古
清华大学发布大模型ChatGLM，开启内侧
阿里发布大模型通义千问
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于此同时

郭嘉对擅自提供ChatGPT访问服务的公司和个人进行了打击。

一些预测

一拥而上的大模型，带来的结果会是：伴随用户试用过程中的嘲笑/调侃而慢慢退出市场（有ChatGPT行业标杆的衬托），丢人丢面。
垂直行业类的大模型在专门的领域内有超越ChatGPT的可能（专业vs通用），满足行业用户的需求而长期存在。
随着资本的涌入，追赶OpenAI的步伐会加快，但中短期内缩小不了差距*（年底GPT-5就会发布）。
乱战时代存活下来的头部企业能喝汤，其它公司的投入打水漂。

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