1、132024.01隠梲呺咇隠蔠裮隠玈廬俋浧矇玜雲俋叧獿鰷蹺蔠裮羠牸焎俋叧嶼鱖醮斶懪呏瑪瑪蹺砎呺咇谨殃挤郎橙=扮芤岌阃刹愤2024懊犢賭跋AI尼璣谨殃挤聪艇4俋浧矇呏瑪醮愛絔蔠裮悞鶯2024飨麇AI媆俋浧矇攝昦訅酽覈 俋浧矇僨嗴獻1.1 俋浧矇錨桹醭讜鲋酛浧矇艊竑砎嶗獻1.2 俋浧矇恖梮鎢僨嗴甡媆昦艊AI噯1.3 趵鄽鉚俋浧矇艊僨嗴粷笶1.4 俋浧矇僨嗴艊恖梮昦誤謭訅鲈覈 俋浧矇酓呏瑪夃棾艊梽醮慙徔2.1 梽俋浧矇鮪呏瑪鄓獿夃棾昦艊姉羮嶗亱敱楇2.2 慙徔俋浧矇姉羮忞踮艊呏瑪慙徔 訅醑覈 俋浧矇呏瑪橅楯3.1 俋浧矇呏瑪橅楯艊熱僨砎3.2 俋浧矇呏瑪橅楯艊呺屒3.3 俋浧矇呏瑪橅楯艊恖梮醎姪01

2、0203060911121525262728唪柠1235363746495458596061656668訅蠐覈 俋浧矇呏瑪艊桭長呺會熴4.1 Prompt呏瑪牣4.2 俋浧矇鰤聶敜甡鄨4.3 俋浧矇瑧魍蔅呏瑪悜呺4.4 俋浧矇蕬昻甗爗呏瑪悜昷橉訅鲕覈 俋浧矇麽過唻艊嗴嶗獻5.1 俋浧矇呏瑪嶗唻彾踵瑪絑屟5.2 AI麟趵慁醁扢呏瑪嶗唻昷艊靕嬣扥昻5.3 俋浧矇麽過唻艊恖梮嶗熎絔昷橉5.4 俋浧麽過唻踮艊踽慙徔5.5 俋浧矇呏瑪嶗唻艊鲅嶗頌杛訅嗎覈 俋浧矇呏瑪嶗愛絔梥棾獻456011渚1泓 谨殃挤惰凌龔悼在当前快速发展的数字化时代，人工智能技术正在引领科技创新的浪潮，而其中的大模型技术被视为人工智

3、能的一项重大突破，让人工智能领域迎来发展的转折点。归功于深度学习的发展和硬件计算能力的提升，大模型能够在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出卓越的表现，随着大模型的不断演进和优化，它们在商业领域的应用也越来越广泛，金融、医疗、广告、营销等领域都能够通过大模型实现更精准的用户推荐和个性化服务。02俋浧矇呏瑪醮愛絔蔠裮悞鶯2024飨麇AI媆俋浧矇攝昦1.1 俋浧矇錨桹醭讜鲋酛浧矇艊竑砎嶗獻第一，大模型和传统模型在规模上存在差异。大模型是基于深度学习的方法，具有更多的参数和更复杂的模型结构，往往具有数十亿百亿千亿以上个参数。这样庞大的参数量使得大模型能够更好地捕捉数据中的复杂模式和特征，通

4、过多层次的神经元连接和权重调整，能够学习到更丰富的语义和特征表示，从而提升了模型的表现能力。第二，大模型和传统模型在训练数据上存在差异。大模型能够更好地捕捉数据中的统计规律和模式，提高模型的泛化能力和预测准确性。然而，海量训练数据中也可能包含着一些敏感数据和个人信息，这使得数据泄露和隐私侵犯的风险不可忽视。一旦这些敏感信息遭受泄露，个人隐私权益可能会遭受严重损害，甚至被用于恶意行为，这些恶性事件的发生不仅会给受害者带来经济损失，还可能引发社会的恐慌和对大模型的信任危机。第三，大模型和传统模型在计算资源上存在差异。由于大模型具有更多的参数和更复杂的模型结构，因此需要更多的计算资源进行训练和推理。

5、传统模型通常可以在较低的计算资源下进行训练和推理，而大模型则需要更强大的计算设备和算力支持。因此，大模型的发展进步与深度学习和硬件计算能力的提升密不可分，硬件计算能力的提升也为大模型的训练和推理提供了强大的计算支持。第四，大模型和传统模型在任务表现上存在差异。由于大模型具有更强大的表达能力和更多的参数，因此在许多任务上展现出更好的性能。而传统模型通常只能在一些简单的任务上表现良好，但在复杂的任务上往往无法达到大型模型的水平。而大模型的强大能力也是一把双刃剑，它也可能被用于进行各种形式的恶意攻击。恶意使用者制造的虚假信息，借用大模型的能力，可能放大危害结果，例如在社交媒体平台上传播误导性信息，从

6、而扰乱社会秩序。此外，大型模型的使用往往涉及到社会伦理和法律问题。例如，算法的歧视性问题，即模型在处理数据时产生的不公平或偏见，可能引发社会的不满和争议。第五，大模型和传统模型在可解释性上存在差异。传统模型通常具有较好的可解释性，可以清晰地解释模型的决策过程和特征权重。而大模型由于参数数量庞大和模型结构复杂，往往难以直观地解释其决策过程。此外，大模型本身也很容易成为攻击者的目标。模型参数和权重的泄露可能导致知识产权的损失，甚至使恶意使用者能够复制或修改模型，进一步加剧风险。对模型03的针对性攻击，如投毒攻击，可能会导致模型输出产生不良影响，从而影响到正常的业务运营。综上所述，建立可靠的大型模型