2023国产大模型发展现状、竞争格局、应用进展及未来发展方向分析报告（33页）.pdf

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1、2023 年深度行业分析研究报告 1/32 行业研究报告 慧博智能投研 目录 目录 一、大模型概述.1 二、国内外大模型发展现状及竞争格局.5 三、国内大模型竞争壁垒.9 四、国内主要大模型及应用端梳理.14 五、国内大模型未来发展方向.31 一、大模型概述一、大模型概述 1.什么是大模型？什么是大模型？大模型是大规模语言模型（大模型是大规模语言模型（Large Language Model）的简称）的简称。大模型主要指具有数十亿甚至上百亿参数的深度学习模型，其具备较大容量、海量参数、大算力等特点。大模型由早期的单语言预训练模型2/32 发展至多语言预训练模型，再到现阶段的多模态预训练模型，可

2、实现处理多任务的目标。大型语言模型是一种深度学习算法，可以使用非常大的数据集来识别、总结、翻译、预测和生成内容。大语言模型在很大程度上代表了一类称为 Transformer 网络的深度学习架构。Transformer 模型是一个神经网络，通过跟踪序列数据中的关系（像这句话中的词语）来学习上下文和含义。2.Transformer 架构的提出，开启了大语言模型快速发展的新时代架构的提出，开启了大语言模型快速发展的新时代谷歌的 BERT 首先证明了预训练模型的强大潜力；OpenAI 的 GPT 系列及 Anthropic 的 Claude 等继续探索语言模型技术的边界。越来越大规模的模型不断刷新自然

3、语言处理的技术状态。这些模型拥有数百亿或上千亿参数，可以捕捉语言的复杂语义关系，并进行人类级别的语言交互。解锁大模型时代的钥匙解锁大模型时代的钥匙Transformer 的注意力机制。的注意力机制。Transformer 模型最大的创新在于提出了注意力机制，这一机制极大地改进了模型学习远距离依赖关系的能力，突破了传统 RNN 和 CNN 在处理长序列数据时的局限。0UgVgYgVcZlXtPmQqN8O8Q7NoMoOpNnOlOpOmMlOpOnMbRnMnNwMmOmONZoPtO 3/32 在 Transformer 出现之前，自然语言处理一般使用 RNN 或 CNN 来建模语义信息。但

4、 RNN 和 CNN 均面临学习远距离依赖关系的困难：RNN 的序列处理结构使较早时刻的信息到后期会衰减；而 CNN 的局部感知也限制了捕捉全局语义信息。这使 RNN 和 CNN 在处理长序列时，往往难以充分学习词语之间的远距离依赖。Transformer 注意力机制突破了 RNN 和 CNN 处理长序列的固有局限，使语言模型能在大规模语料上得到丰富的语言知识预训练。该模块化、可扩展的模型结构也便于通过增加模块数量来扩大模型规模和表达能力，为实现超大参数量提供了可行路径。Transformer 解决了传统模型的长序列处理难题，并给出了可无限扩展的结构，奠定了大模型技术实现的双重基础。3.参数量

5、的倍数增长是大模型最根本的特点参数量的倍数增长是大模型最根本的特点 大模型代表了一种新的预训练-微调范式，其核心是先用大规模数据集预训练一个极大的参数模型，然后微调应用到具体任务。这与传统的单任务训练形成了对比，标志着方法论的重大变革。参数量的倍数增长是大模型最根本的特点，从早期模型的百万量级，发展到现在的十亿甚至百亿量级，实现了与以往数量级的突破。4/32 Transformer 架构的提出开启了 NLP 模型设计的新纪元，它引入了自注意力机制和并行计算思想，极大地提高了模型处理长距离依赖关系的能力，为后续大模型的发展奠定了基础。正是由于 Transformer 架构的成功，研究者们意识到模

6、型的架构设计在处理复杂任务和大规模数据中发挥着举足轻重的作用。这一认识激发了研究者进一步扩大模型参数量的兴趣。虽然之前也曾有过扩大参数量的尝试，但因受限于当时模型本身的记忆力等能力，提高参数数量后模型的改进并不明显。GPT-3 的成功充分验证了适度增大参数量能显著提升模型的泛化能力和适应性，由此掀起了大模型研究的热潮。它凭借过千亿参数量和强大的语言生成能力，成为参数化模型的典范。GPT-3 在许多 NLP 任务上表现亮眼，甚至在少样本或零样本学习中也能取得惊人的效果。4.大模型优势及应用前景大模型优势及应用前景 与早期的人工智能模型相比，大型模型在参数量上取得了质的飞跃，导致了在复杂任务的建模