【精选报告】人工智能大语言模型发展技术研究2024（附PDF下载）

前言

2024年的《人工智能大语言模型技术发展研究报告》深入分析了大语言模型的技术进展、应用现状，并对其在多模态数据处理、自适应学习能力、可解释性算法、垂直行业定制及隐私保护等方面的未来发展趋势进行了展望。

第一章 大语言模型发展基石

• （一）软硬协同持续推动大模型能力提升
• （二）数据丰富度与质量塑造大模型知识深度与广度
• （三）算法优化与创新推动大模型能力升级

第二章 大语言模型发展现状

• （一）模型训练推理效率及性能明显提升
• （二）围绕中文生成与推理能力构筑比较优势
• （三）模型应用生态更加丰富多样
• （四）海量数据处理基础能力不断增强
• （五）采用多模型结合的路线加速应用落地

第三章 大语言模型的核心能力进阶

• （一）深层语境分析与知识融合强化语言理解应用
• （二）精确内容生成与增强搜索的融合
• （三）符号逻辑与神经网络的融合提升
• （四）上下文记忆能力的增强
• （五）更为可靠的内容安全与智能应答机制

第四章 大语言模型创新应用形态——智能体

• （一）智能体（AI Agent）
• （二）典型AI Agent案例

第五章 大语言模型应用发展趋势

• （一）大模型将更加注重多模态数据融合
• （二）大模型将提升自适应和迁移学习能力
• （三）采用可解释性算法提高模型透明度
• （四）垂直大模型产品研发需结合行业深度定制
• （五）大模型发展需妥善处理隐私保护与数据安全问题
• （六）大模型需更加注重能效比与绿色计算