受ChatGPT带动，2023年国内大模型如雨后春笋般密集发布，其中不乏性能优异者，如科大讯飞星火大模型，在各评测机构给出的评测结果中综合性能稳居国内主流大模型第一，10月24日迭代升级的星火3.0综合性能更是超越了ChatGPT，尤其是在法律、医疗、教育领域，性能表现甚至超越了GPT-4。
不过，2023年发布的大模型虽多，而且有不少朋友已经将其应用到了自己的工作、学习、生活中，但与大模型相关的技术你真的了解么？
深度学习（DL，Deep Learning）
深度学习是AI大模型的核心技术之一。大模型深度学习是指使用庞大的神经网络模型进行深度学习任务。通常情况下，大模型深度学习需要大量的训练数据和计算资源，以及复杂的模型架构和参数调优。这种方法在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了很大的成功，能够处理复杂的任务和大规模的数据。
大模型深度学习的优势在于可以更好地捕捉数据之间的复杂关系和特征，从而提高模型的性能和泛化能力。然而，由于模型规模较大，训练时间和计算资源消耗也会相对较高，需要在硬件设备和算法优化方面进行一定的投入和考量。
目前，国内一部分人工智能头部厂商，如科大讯飞、腾讯、阿里和华为等，都在大模型深度学习方面有良好的储备。
以科大讯飞为例。
科大讯飞是于2009年开始算力基础设施建设的，在总部自建有业界一流的数据中心，目前已建成4城7中心深度学习计算平台。
科大讯飞的算力不仅完全满足AI算法模型训练，还面向开放平台数百万开发者和其他行业伙伴提供相关AI服务的需求。
同时，科大讯飞算力平台还在工程技术方面实现了百亿参数大模型推理效率的近千倍加速，通过对海量数据的学习和训练，讯飞星火大模型可以不断提高自己的预测和推理能力，从而为在各种任务中取得更好的表现打下了坚实基础。
自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）
NLP是AI大模型的另一个重要技术。NLP致力于让计算机理解、处理和生成人类语言。在AI大模型中，NLP技术可以被用于解决机器翻译、文本摘要、情感分析和问答系统等任务。
通过使用深度学习和大规模语料库，AI大模型可以学会如何理解和产生语言，从而实现更精准的文本处理和生成。
近几年，国内人工智能企业在NLP技术方面进展迅速。
2019年，百度PaddlePaddle开源语义表示模型ERNIE，在多个中文NLP任务上表现超越了谷歌的BERT。
同年，在斯坦福大学发起的国际著名的SQuAD机器阅读理解比赛中，科大讯飞让机器在英文阅读理解中首次超过了人类平均水平；随后又在2022年艾伦研究院组织的OpenBookQA科学常识推理比赛中，让单模型首次超过了人类平均水平，正式开启了国内NLP全球领先的新篇章。
神经网络（NN，Neural Network）
神经网络架构也是AI大模型的重要组成部分。神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型。
AI大模型通常使用多层神经网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来处理图像和序列数据。卷积神经网络广泛应用于图像识别和图像生成，而循环神经网络则常用于自然语言处理和语音识别。
通过使用不同的神经网络架构，AI大模型可以更好地适应不同的任务需求，从而提升性能和效果。
近年来，大数据驱动的深度神经网络模型已在国内多个领域取得了重要进展。
2016年，科大讯飞开始使用最新的Attention神经网络模型，用于认知智能。
2018年，针对当时最好的语音识别系统所采用双向长短时记忆网络（LSTM）存在训练复杂度高、解码时延高，在工业界的实时识别系统中很难应用等问题。科大讯飞提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN），并推出全新的 DFCNN 语音识别系统。
DFCNN使用大量的卷积层直接对整句语音信号进行建模，从而极大地保证了出色表达语音的长时相关性，相比RNN网络结构在鲁棒性上更加出色，同时可以实现短延时的准在线解码，使得DFCNN可轻松用于工业系统中。
Transformer架构
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。
与传统的循环神经网络和卷积神经网络不同，Transformer仅使用自注意力机制来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，同时处理不同类型的数据，极大地提高了计算效率，特别是对于多模态数据来说，意义重大。
多模态数据是指同时包含不同类型数据（如图像、文本、音频等）的数据。这种数据形式在现实生活中非常常见，例如视频、社交媒体和医学图像等。处理多模态数据可以获得更丰富的信息，从而提高任务的效果和准确性。
Transformer在多模态数据处理中有着广泛的应用。例如，在视频分类任务中，可以将视频的不同帧作为不同的数据类型，然后将它们输入到Transformer模型中进行处理。
在社交媒体分析任务中，可以将文本、图像和视频等不同类型的数据进行编码和整合，以获得更准确和全面的分析结果。
在医学图像分析任务中，可以将不同类型的图像数据（如MRI、CT等）进行编码和整合，以实现更精准的诊断和治疗。
现在发布的和正在酝酿的大模型均基于Transformer框架，如OpenAI 的 GPT、谷歌的 Bert、科大讯飞的星火、百度的文心一言、华为云的盘古和商汤的商量等。
基于Transformer框架，科大讯飞的语音识别、图文识别、机器翻译都达到了较高的水平，公司的开源预训练模型在 Github 上比第二名超出一倍，体现出算法长期积累优化的优势，同时基于讯飞星火大模型多模态能力的“讯飞智作2.0”一经推出，便受到了市场的广泛欢迎。
据了解，“讯飞智作2.0 ”主打视频制作，无论是视频后期处理还是创意视频生产，只需输入简单的文本就能搞定，极大地降低了短视频制作的门槛和成本，很好地满足了市场对多元视频的制作需求。
