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【央视新闻客户端】
2024年03月24日 15时05分50秒

　　《科创板日报》3月24日讯（记者 黄心怡）在今日举行的“2024全球开发者先锋大会”大模型前沿论坛上，上海人工智能实验室领军科学家林达华总结了过去一年大模型的发展，并对未来趋势进行了前瞻分析。

　　他表示，GPT-4已经发布一周年，过去一年的成果超越了过去十年的积累。目前，上下文、推理能力、更高效的模型架构是技术探索的重点方向，轻量级模型崭露头角，开源模型快速发展。

　　林达华介绍，大模型时代，技术演进有两股主要的驱动力量：一是对AGI（通用人工智能）的追求，对尺度定律（Scaling Law）的信仰；二是对大模型带来新一次产业变革的憧憬。

　　在模型架构方面，业界从追求参数到追求更高效的规模。林达华以人脑为例，人脑的效率远高于主流大模型的架构，人脑包含60-100万亿个神经元突触连接，其运行功率仅20瓦，而千亿参数模型的推理功率是它的百倍以上，处理的信息更单一。

　　其中，MoE（Mixture of Experts）值得关注，经过良好训练的MoE可取得比同等激活参数量的稠密模型更好的性能。业界也在探索Mamba模型等，以低复杂度的注意力架构更高效地处理上下文。

　　在训练数据方面，从追求数量到寻求规模化构建高质量数据的路径。他表示，训练数据包括三要素：规模、质量、多样性。在规模方面，早在ChatGPT之前，DeepMind等研究报告已指出训练数据要和模型参数同步增长。

　　数据质量在大模型训练中扮演越来越重要的角色，训练数据的质量对模型水平影响很大，低质量数据对模型可能产生破坏性影响。增强数据的知识密度，能带来更高的训练效率。此外，好的数据集是非常多样化的，均衡分布在充分大的语义空间中。而互联网语料数据的分布极不均匀，存在大量低水平重复的语言模式，可能带来模型能力的塌缩，合理的resampling（重采样）策略能大幅度降低其负面影响。

　　多模态融合将成为重要趋势，相关技术探索仍在路上。另一趋势则是自2