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第一节AIGC的技术趋势AIGC起源于技术，也因为技术的高速演进得到了迅狐的发展，迎来了全面商业化落地的今天。忆十而思今，回望AIGC的技术演进脉络，发掘其中潜藏的未来趋势，可以让我们更好地建设明天。一、大模型的广泛应用人工智能的发展经历过多次春天与寒冬，每一次春天与寒冬的区织都与“通用化”和“专用化”的分上芒姑相关。一方面，“通用化”人工智能代表人类对于未来的美好畅想，但在每个阶段都会遇到不可路越的瓶颈，夯一方面，“专业化”人工智能可以带来更好的应用落地，但从技术演进的发展周期来看它只是帮助科技开术散叶的加速问，并非科技应该奔赴的未来。在“通用化”与“专业化”了巴盾交织的过程中，人工镶能的技术一直进步而当我们将眼光收束到20世纪的前二十年，我们不难发现相似的演进趋势。为了推动人工乔能快速落地，各类人工智能企业都齐循类似的应用范式:基于特定的应用场景收集特定的数据，再利用这些数据训练算法模型，最终解决特定的任务。茂然，这样的应用范陈在初期确实取得了显著的应用效果，但随着越来越多复杂场景的出现，尤其是与生成内容相关的应用场景，这种范陈束会显得力不从心。在这种情况下，人工智能陷入了

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“手工作坊却”的应用怪圈，人任务训练什么模型，复杂的任务束拆分成多个简单任务进行拼合接。这虽然符合一般的工程思想，但也越来越侦让人工御能的机下这种专业化、雁片化的下洲应用严重阻碍了人工智能产业化的步伐。在这样的情况下，主打“通用化”的大模型在时代的恨测下孕育而生。通过“预训练大模型+下游任务微调”的方式，人们可以让模型从大量标记和未标记的数据中捕获知识，并在微调后将模型的能力迁移到各类任务场景中，极大地扩展了模型的通用能力。如果说这和“预训练+微调”的模型训练方式使大模型的广泛使用成为可能，那模型规模的增长则让这些大模型变得强大无比。现在，这些大模型通常都有着数以百万妃至数千亿为单位的参数量，这些模型在接受了海量数据的训练后，能够捕获数据中更加深层次的复杂规则和关系，从而能够胜任各种半型的复杂任务。有三大因素促使了这半大模型的产生，D。计算机硬件的改进，以及GPU等处理器算力的增加令如此规模的大模型训练成为可磋台已月5。卉\"Transformer等重要模型架构的出现让人们可以利用硬件的并行性去训练比以前更具表现力的模型。“互联网与大数据的高速发展提供了丰富的数据，可以文撑大模型

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的规模化训练。如今，正是这些大模型的快速发展让AIGC变成现实，并且逐渐深入我们的日常生活。正如前文所言，大模型通过在数据中捕捉更广泛、更精细的规律和关系，生成更多样化且更真实的输出。这种技术的应用使得AIGC在很多情况下能够生成与人类相媚美且无法辨别出不同的优质内容，也使得本书中所谈到的众多行业应用成为可能。大模型使得AIGC变成现实的例子比比此是。由OpenAT所发布的GPT_3就是个1750亿参数量的大模型，能够生成大量被广泛应用的文本内容，可六用于创作文章、话歌和代码等。除此之外，国内不少公司也纷维出了自己研制的各类大模型。百度文心大模型系列就是典型的例子，这类由百度研发的产业级知识增强大模型，涵盖自然语言处理、机器视觉、跨模块任务、生物计算、行业应用等多种AI应用场景，不少模型参数量可以达到百亿乃至数千亿规模，得到了许多企业的广泛应用。大模型之“大”除了体现在参数规模上，同样也体现在数据量上。过去，数据一直是机器学习模型的重要瓶颈，因为针对特定的任务场景，需要人工进行大量数据的标注才能让机需完成学习，许多业内专家将这种现象戏称为“人工智能就是大量人工才能换来的智

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