「行业前瞻」2024-2029年全球及中国大语言模型行业发展分析

发布时间：2024-06-30 19:05:26 丨 浏览次数：

　　火狐电竞官方网站现阶段，我国大型语言模型可以分为四大竞争派系，分别为互联网公司、AI公司、学术及科研机构以及行业专家团队初创公司，其中，互联网公司主要是百度、阿里、腾讯、华为等互联网大厂，核心竞争优势是汇集了大量高端人才，同时，平台技术发展相对全面、快速。AI公司主要是澜舟科技、昆仑万维、商汤科技等以AI研发及利用为主的科技公司，其核心优势是主业专精于人工智能，相比互联网公司，技术优势更加明显。学术、科研机构包括清华、北大、复旦、中科院等国内一流高校以及智源研究院、IDEA研究院等科研机构，主要优势是学术氛围浓厚，通常行业第一手技术发源于此。行业专家品牌则是以一些AI专家带领的团队所研发出的产品为核心，通常，一个团队在短期内主攻一款产品，相比其他竞争派系，AI专家团队研发的产品在创新、突破方面做得更好，C端反馈好评度较高，盈利目的性就目前来看，略弱于互联网公司产品。

　　知识储备、长文本阅读能力均是大语言模型的核心竞争力之一，总体来看，在知识储备领域，百川3领先于全行业，单项评分高达82分;长文本阅读能力方面，通义千问以71.8评分领先于选行业。其他大模型中，讯飞星火代码能力突出、传统安全领域MiniMax-abab6.1得到较高评分。

　　大语言模型的迅猛发展为人工智能领域带来了革命性的进步，它们在自然语言理解、文本生成、机器翻译等方面展现出巨大的潜力和广泛的应用前景。这些模型能够提供个性化的用户体验，辅助决策制定，甚至在内容创作和教育等领域释放人类的创造力。然而，这种技术进步的同时也带来了双面性。一方面，大语言模型依赖于大量的数据进行训练，这可能涉及隐私泄露和数据安全问题;另一方面，模型可能会无意中学习并传播偏见和不当内容，对社会价值和伦理道德造成冲击。

　　人工智能系统的训练依赖于大量的数据集，而这些数据集往往来源于现实世界，可能带有社会中存在的不平等现象和偏见。这可能导致大语言模型在处理信息时反映出不公正的社会观念，甚至可能边缘化或煽动仇恨和暴力。例如，数据集中可能存在的偏见，如基于种族或社会经济地位的歧视，可能通过大语言模型的“技术中立”外衣被无意中强化和固化。为缓解这一问题，可采取的措施包括提升数据集的多样性和包容性、加入偏见检测与纠正机制、模型微调等，具体如下表所示：

　　恶意使用大型语言模型(LLMs)的风险随着技术的普及而增加，这些风险包括但不限于制造虚假信息、威胁网络安全、提高犯罪效率等。以下是一些潜在的恶意使用风险和相应的应对措施：

　　更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大模型产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

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