常見(jiàn)的人工智能大模型有 NLP(Natural Language Processing,自然語(yǔ)言處理) 大模型、CV(Computer Vision,計(jì)算機(jī)視覺(jué))大模型和多模態(tài)大模型等。
現(xiàn)狀
分別在語(yǔ)言理解與生成、智能創(chuàng)作、機(jī)器翻譯、智能對(duì)話、知識(shí)圖譜和定制化語(yǔ)言解決方案落地應(yīng)用,整體算法發(fā)展順利, 數(shù)據(jù)源可獲得性較強(qiáng),產(chǎn)品迭代速度較快。
挑戰(zhàn)
語(yǔ)言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難。
預(yù)期未來(lái)發(fā)展
以多個(gè)數(shù)據(jù)信息維度約束來(lái)驗(yàn)證情感分析及文本分析的準(zhǔn)確 性。
現(xiàn)狀
2D 數(shù)據(jù)工業(yè)質(zhì)檢、智慧城市 落地完善,應(yīng)用場(chǎng)景多、可商 業(yè)化市場(chǎng)大,擁有最佳實(shí)踐; 人臉、OCR 識(shí)別發(fā)展較為成 熟。
挑戰(zhàn)
3D/4D數(shù)據(jù)識(shí)別面臨變形、光照、遮擋等可以依靠大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型解決部分痛點(diǎn)的問(wèn)題;算法處理復(fù)雜。
預(yù)期未來(lái)發(fā)展
打通數(shù)據(jù)融合以突破 3D/4D 獲取瓶頸。
現(xiàn)狀
面臨數(shù)據(jù)成本高、模型開(kāi) 發(fā)難、算力資源不足等。
挑戰(zhàn)
融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標(biāo)識(shí)能力。
預(yù)期未來(lái)發(fā)展
多模態(tài)將持續(xù)拓展各行業(yè) 場(chǎng)景下的信息融合應(yīng)用。
從技術(shù)的角度來(lái)看,大模型發(fā)端于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域,繼語(yǔ)言模態(tài)之后,如視覺(jué)大模型 等其他模態(tài)的大模型研究,也開(kāi)始逐步受到重視。2023 年,是人工智能大模型快速發(fā)展的 一年,據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),國(guó)內(nèi)公開(kāi)的 AI 大模型數(shù)量已經(jīng)超過(guò) 200 個(gè),但國(guó)內(nèi)大模型的能力與 迭代速度距離國(guó)際先進(jìn)水平尚有差距。目前,人工智能技術(shù)的發(fā)展正面臨著大量跨模態(tài)任務(wù) 的挑戰(zhàn),跨多個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)融合問(wèn)題開(kāi)始變成行業(yè)探究的重點(diǎn)。隨著國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)和人 形機(jī)器人企業(yè)加大合作力度,未來(lái)在大模型的賦能下,機(jī)器人擁有了更加智慧的大腦,自主 學(xué)習(xí)能力大幅提升
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