下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
通用语言模型的出现标志着人工智能的一个转折点。与以往的人工智能不同，生成式AI可以根据从类似非结构化数据格式中学到的信息，生成新的非结构化内容，如文本、音频、视频、图像、代码。而且，其核心技术——基础模型，可以适应各种任务。通用语言模型的出现、发展、变革和创新历程可以追溯到早期的机器翻译和自然语言处理研究，并可划分出几个里程碑事件：
统计机器翻译（SMT）的出现：在统计机器翻译时代，研究人员主要依赖于基于规则和统计模型的方法来处理语言翻译问题。这些模型基于大量平行语料库进行训练，但结果仍然受限于规则和特征的限制。
神经机器翻译（NMT）的兴起：随着深度学习技术的发展，神经机器翻译模型引入了基于神经网络的端到端翻译方法。NMT模型使用编码器-解码器架构，并通过大规模平行语料库进行训练。这种方法取得了显著的改进，并成为现代机器翻译系统的主流。
语言建模与序列到序列学习的产生：语言建模是训练语言模型的重要任务，它通过学习语言中的概率分布来预测下一个单词或字符。序列到序列学习引入了编码器-解码器模型，并将其应用于机器翻译、文本摘要、对话生成等任务。这种框架的出现使得语言模型的应用范围更加广泛。
Transformer模型的提出：Transformer模型是一个基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理任务。它的出现极大地改善了长距离依赖建模和并行计算的能力，成为许多语言模型的基础。
BERT的出现：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一个基于Transformer的预训练语言模型，采用了双向的语境信息来进行词汇表示学习。BERT的出现引领了预训练语言模型的新潮流，通过大规模的无标签数据预训练模型，在各种下游任务上取得了显著的性能提升。
GPT系列模型的问世：GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是OpenAI提出的一系列基于Transformer的预训练语言模型。GPT 4.0是该系列的最新版本，是迄今为止最大的语言模型之一。
目前，通用国内外语言模型在过去几年中取得了巨大的进展和创新。从传统的统计机器翻译到基于神经网络的模型，再到预训练语言模型的崛起，语言模型不断演化和改进，为机器翻译、文本生成、对话系统等自然语言处理任务带来了重大突破和提升。
国外方面，2023年3月，OpenAI发布大模型ChatGPT-4，直接升级ChatGPT识图能力、回答专业性、准确性以及风格变化能力，文字限制提升至2.5万字。在理解能力、结果准确性、识别非法与偏见能力上均能取得更优效果。ChatGPT-4不仅在日常对话、专业问题回答、信息检索、内容续写、文学创作、音乐创作等方面展现出强大的能力，还具有生成代码、调试代码、为代码生成注释的能力。
ChatGPT的出现促进了AIGC（AI-Generated Content）的发展。与此前Web 1.0、Web 2.0时代的UGC（用户生产内容）和PGC（专业生产内容）相比，代表人工智能构思内容的AIGC，是新一轮内容生产方式变革，而且AIGC内容在Web 3.0时代也将出现指数级增长。未来，与图形模态的AIGC相结合，有望打造从文字描述到图片生成的AI创作辅助工具，对AI产业上下游产生重大影响。
国内方面，目前我国已出现大量通用语言模型，包括百度发布的文心一言，阿里发布的通义千问，华为发布的盘古大模型、腾讯发布的混元大模型、京东发布的ChatJD等。
2023年3月16日，百度发布了“文心一言”产品，其模型采用了百度自然语言处理技术的ERNIE模型进行预训练。该模型具有很强的语言理解和表达能力，在多个NLP任务上表现出色。文心一言主要应用于文本分类、情感分析、命名实体识别、关键词提取、摘要生成、文本相似度匹配、问答系统和机器翻译等多种任务。百度还推出了基于文心一言的产品和服务，如“智能写作”、“智能客服”、“智能推荐”、“智能搜索”等，这些产品和服务都能够为用户提供更加智能化、个性化的体验。
阿里云大模型“通义千问”拥有超过1000亿个参数，是目前国内最大的中文预训练语言模型。阿里的通义千问模型采用了深度学习技术，具有强大的自然语言处理能力。该模型可以用于多种NLP任务，包括问答、文本分类、情感分析、命名实体识别和文本摘要等。通义千问主要应用于阿里的智能客服系统中，可以帮助用户更快速地解决问题。该模型还具有自学习能力，可以不断提高自己的准确性和效率。
华为的盘古大模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型。该模型可以应用于多种NLP任务，包括文本分类、情感分析、命名实体识别和关键词提取等。盘古大模型采用了多层Transformer结构，可以生成高质量的自然语言文本。华为还推出了基于盘古大模型的产品和服务，如智能客服、智能写作、智能推荐等，可以为用户提供更加智能化、个性化的服务体验。该模型在设计上，强调了可拓展性和高性能的特点。它不仅可以完成自然语言理解、问答、聊天等任务，还可以进行智能翻译、语音识别、语音合成等多种功能。华为的盘古大模型采用了类似于GPT的预训练和微调方法，在多个领域中进行了深度的训练和优化。它还通过自主学习的方式，不断提高自己的准确性和效率，并能够自适应不同的应用场景和行业需求。
腾讯混元大模型是腾讯AI Lab开发的自然语言处理模型，是以腾讯太极平台为基础，配合强大的底层算力与低成本的高速网络基础设施，打造的首个可在工业界海量业务场景直接落地，并投入应用的万亿NLP大模型。该模型在预训练中使用了Transformer技术，具有较强的语言理解和表达能力，可应用于文本分类、情感分析、命名实体识别、关键词提取、文本相似度匹配和机器翻译等多种NLP任务。腾讯AI Lab语言模型还推出了基于该模型的智能客服、智能问答和智能写作等产品和服务，为用户提供更加智能化、个性化的服务体验。
京东的ChatJD模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型。该模型可以用于文本分类、情感分析、关键词提取、命名实体识别和文本摘要等多种NLP任务。京东还推出了基于ChatJD的智能客服系统和商品推荐系统，可以为用户提供更加智能化、个性化的服务体验。ChatJD模型的优势在于其在电商领域的应用，通过对用户的历史购买记录和行为进行分析，可以为用户提供更加精准的商品推荐和购物建议，进一步提高用户的购物体验。
从整体上看，国内外各家公司都在使用深度学习技术来构建产业级的大型模型，这些模型具备强大的自然语言处理能力，可应用于多种自然语言处理任务。举例来说，百度的文心一言模型在多个NLP任务上表现出色，能够提供更智能化、个性化的体验给用户；阿里的通义千问模型则具备自学习能力，能不断提高准确性和效率；华为的盘古大模型则擅长生成高质量的自然语言文本；京东的ChatJD模型在电商领域的应用也表现出色，能够为用户提供更精准的商品推荐和购物建议。此外，腾讯AI Lab的语言模型适用于多种自然语言处理任务，并推出了多种基于该模型的智能产品和服务，为用户提供更智能化、个性化的服务体验。
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，通用语言模型技术展现出长足进步和发展潜力。尤其是在大语言模型（LLMs）方面，不同于以往的预训练语言模型（PLMs），当参数规模超过一定水平时，展现出了显著的性能提升、上下文学习和指令遵循等小语言模型不具备的能力。从2013年谷歌的Word2Vec模型到2019年的T5模型，再到现象级的OpenAI GPT系列出现，大语言模型（LLMs）的技术创新发展对整个人工智能领域都产生了深刻的影响，并将彻底改变人们开发和使用人工智能算法的方式。总的来看，通用语言模型主要呈现出以下几种发展趋势。
2019年发布的GPT-2模型最大版本只有14亿个参数，而GPT-3模型具有1750亿个参数，相比之下，最新的GPT-4模型则具有约1万亿个参数。更大规模的模型可以提供更准确、更丰富的语言表达能力，有助于解决更复杂的自然语言处理（NLP）任务。
预训练是通用语言模型成功的关键，预训练阶段的优化改进包括更好的预训练目标、更高效的训练算法和更有效的参数初始化等方面。此外，微调阶段的优化也将是重要的研究方向，以进一步提高模型在特定任务上的适应能力。
目前，通用语言模型的应用范围正在不断扩展，未来将更加注重如文本、图像、语音等多模态信息的融合，以及如医疗、法律、金融等多领域知识的整合。通过将多模态和多领域的信息结合起来，可以实现更全面、更智能的自然语言处理能力。
通用语言模型在工业制造、商业服务、文化旅游、医疗健康等应用领域的不断拓展，用户对于通用语言模型的可解释性逐渐重视，对人工智能产品的个性化需求逐步提升。随着通用语言模型技术发展，人工智能产业将更加关注如何根据个体的特征和需求进行模型定制化，并提升对模型决策的可解释性，增强用户对模型的信任和接受度。
随着数据隐私的重要性不断凸显，联邦学习等隐私保护技术在通用语言模型中的应用也将得到关注。联邦学习可以在保护数据隐私的前提下进行模型训练和推理，使得多方共享的数据能够为模型提供更多的信息，同时确保用户数据的隐私不被泄露。
随着应用场景的不断拓展，通用语言模型还被广泛应用于多种语言之间的互译、跨文化的文本生成和情感表达等任务，因此，对于通用语言模型的跨语言和跨文化研究也成为重要的研究方向，推动实现更广泛、更精确的语言交流和理解。
总的来看，基于中国在算力、芯片、数据和应用场景等方面的优势，我国应在通用语言模型领域进行前瞻性规划和布局。通过加大研发投入、优化数据资源、加强政策支持和拓展产业应用，我国有望在通用语言模型技术的发展中取得更大的突破，促进人工智能领域的创新和产业升级。
目前，通用语言模型已经为金融行业带来了显著的影响，能够提高金融数据的处理效率和准确性，提供更好的客户服务和体验，改善投资决策和风险管理能力，推动金融创新和发展。然而，随着技术的不断发展和应用的扩大，也需要关注安全性和隐私保护等方面的问题，确保通用语言模型在金融行业的应用能够得到可持续和健康的发展。通用语言模型具体对银行金融业带来的影响可能包括以下几个方面：
一是智能客服机器人。通用语言模型可以用于构建智能客服和聊天机器人系统，提供24小时全天候的客户服务。在金融行业，此类应用可以有效地处理日常的客户查询、账户管理和产品推荐等任务，提高客户满意度和响应效率。
二是投资分析和预测。通用语言模型可以用于分析和预测金融市场趋势，帮助投资者做出更准确的决策。通过对大量的新闻、财报、社交媒体和其他金融数据进行语义分析和情感挖掘，通用语言模型可以提供关键的市场洞察和预测，帮助投资者识别投资机会和降低风险。
三是智能风控和反欺诈。通用语言模型可以用于金融机构的风险管理和反欺诈工作。通过分析客户的交流记录、信用评估报告和其他相关数据，通用语言模型可以帮助金融机构自动识别风险因素、异常行为和欺诈行为，提高风险控制和防范能力。
四是个性化推荐和财务规划。通用语言模型可以通过客户基本资料、投资目标和风险承受能力，提供个性化的金融产品推荐和财务规划建议。通过深入理解客户需求和偏好，通用语言模型可以帮助金融机构提供更加精准和个性化的服务，增强客户黏性和满意度。