人工智能专题：2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养研究报告

本次分享围绕AI领域 的深入探讨，《AI前沿话题：2024人工智能大模型的技术方向及人才需求研究报告 》为我们提供了详细解析。

（报告出品方：广发证券 ）

报告共计：43 页

来源：人工智能学派

大模型的概念与发展过程

Generative Pre-trained Transformer（GPT）系统是由美国 OpenAI 开发的一种聊天机器人软件, 自 2022 年 11 月 30 日投入使用以来就受到了社会各界对于人工智能技术和大数据分析领域的广泛关注和热烈讨论。该系统作为全球首个投入商业运营的大数据分析平台, 在发布后的短短时间内就引发了人工智能技术发展与应用领域的革命性突破, 推动了人工智能技术和大数据分析领域的快速发展。

参考《中国大模型发展白皮书》中的相关内容，在就相关研究及概念界定问题上达成共识后经对公司对于大_model的理解作出总结认为 AI 大型 模型是一种基于海量多源数据打造的预训练技术体系它通过经过原有算法技术升级及产品的不断优化使用户可通过开源或开放式的 API 及工具链进行小样本学习从而实现识别能力更强、理解_精准度更高以及决策效率提升的同时具备生成效果优化的能力这一创新模式不仅提升了性能也显著降低了开发部署成本

大模型的主要功能是解决数据标注难题。通过利用海量无标签数据进行预训练的大模型，在早期学习阶段扩大了知识广度和深度。这不仅增强了大model的知识储备，并且为后续多样化下游任务提供了高效低成本的应用基础。

在实践中，在处理过程中（处理过程），大模型首先通过基于大量数据的自主学习机制完成了通用知识储备阶段的学习。接着，在共享参数的前提下（前提下），采用预训练优化微调策略（策略），根据实际应用场景的特点（特点），针对不同场景进行少量数据的针对性微调。这种方式使得大模型能够出色地执行任务（任务），从而为各领域提供了更为精确且高效的方法论框架。

国内大模型的发展现状

由我国领先的信息技术机构发布的《中国人工智能模型发展报告》指出，在当前大模型领域的发展格局中，美国与中国的总量占比已经超过八成。其中，在具体分布情况中可以看出，在这一总量中美国占据绝对主导地位。此外，在这一规模庞大的数据集中仅拥有1亿参数以上规模的智能体就已登记了79个实例。

《报告》表明我国涉及14个省市及地区的范围正在推进大模型的研发工作。处于领先地位的是一线城市如北京、广东、浙江和上海这几个地区的优势明显。值得注意的是，在这些城市中特别突出的是北京市推出了多达38个大模型项目。就当前研究热点而言，在人工智能领域的布局中自然语言处理技术占据主导地位随后是多模态领域的研究也在持续发展相比之下，在计算机视觉以及智能语音等其他相关技术领域的研究则相对滞后

《报告》指出国内通用类大模型不断拓展应用场景，并列举了文心-言等一批新兴的通用大模型正持续发展当中构建了一个涵盖多个行业的智能技术平台与此同时垂直领域内的专业型大模型也在不断深化其应用场景特别是在生物制药遥感气象等多个关键领域为特定业务需求提供精准的专业化解决方案

大模型面临的挑战与发展趋势

伴随着人工智能（AI）快速发展的趋势，在技术领域以及行业应用方面也带来了革命性的突破。然而，在推理机制方面的深入理解仍待提升。人们仅能认识到结果的表面现象而不了解背后的逻辑原因。此外，在系统可解释性方面还存在明显缺陷：当不确定性与不可知因素结合时就会产生不可控的风险后果：这种风险不仅可能引发机器人的异常行为（即所谓的"变态"），还可能导致伦理失范以及行为失控的问题

AI 大模型自诞生以来至引发广泛关注所经历的时间远超预期；然而从引发广泛关注至完全主导一切仅用了短短几个月；围绕着大模型的技术发展及在各行业的应用仍有许多未知因素和不确定性；尽管被赋予"第五次工业革命"使命的AI 大模型必将推动未来产业及技术的进步

大模型相关的技术岗位图谱与知识技能

大模型提升了AI技术的通用性,使开发者以较低的成本及更容易的方式,面向各类场景研发更为先进的AI模型,从而促进应用型AI的发展.然而,大模型作为连接人工智能应用落地"关键经脉"的关键技术.其涉及的技术领域十分广泛,知识体系与技术创新相互交织融合,相关 Positions间存在较高的重叠性和可复用性.会上,专业委员会根据整理与归纳的信息,提出了关于大模型相关的关键技术、Position图谱及其所需的知识储备和技术能力

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来源：人工智能学派