在2024年，大模型的技術發(fā)展將趨向多功能與小型化，同時產業(yè)端將強調自主研發(fā)和行業(yè)標準化

技術端

1 模型整合統(tǒng)一

未來的技術演進方向是實現大模型底層框架的整合與標準化，從多樣的架構（如雙編碼器、 單邊解碼等）轉向統(tǒng)一的、效率最優(yōu)化的開源底層框架，提升模型的通用性和可維護性。

2 參數規(guī)模擴展

為確保模型質量和性能，未來的大模型將采用更深層的網絡結構和更龐大的數據集進行預 訓練，尤其在數據量和參數量上將迎來顯著躍升。

3 多模態(tài)融合

大模型將逐漸融入圖片、音頻、視頻等多種模態(tài)信息，實現跨模態(tài)的交互與理解，從而拓 寬其應用場景和實用價值。

4 大模型小模型化

在產業(yè)應用層面，結合底層基礎大模型和針對特定行業(yè)的精簡數據微調，將訓練出更為實用、更易于產業(yè)落地的小型化大模型。

產業(yè)端

1 國產AI芯片自主研發(fā)

為確保中國大模型的長遠發(fā)展和避免外部制裁風險，國內AI計算芯片的自主研發(fā)將成為關 鍵戰(zhàn)略方向。

2 數據產權標準深化

優(yōu)化和完善現有數據標準和規(guī)范，是 推動大模型“燃料”質量提升和數量增長的重要驅動 力，在2024年將作為產業(yè)發(fā)展的首要任務。

3 “套殼”微調策略

為滿足產業(yè)實際需求并適應中小企業(yè)的發(fā)展特點，“套殼”微調（即在現有大模型基礎上 進⾏針對性調整）將成為除行業(yè)巨頭外企業(yè)的主要發(fā)展策略。

4 人工智能倫理責任

隨著大模型性能的飛速提升和實⽤性的增強，確保AI技術與社會倫理道德標準相⼀致將成 為⼤模型持續(xù)發(fā)展的關鍵考量因素。