OSCHINA&Gitee：2023大語言模型LLM技術報告pdf

核心觀點

大語言模型（LLM）技術正在重塑人工智能領域，其在自然語言處理和多模态融合應用中的突破性進展，預示着一個由智能代理主導的新計算時代的到來。

LLM技術，以Transformer架構和預訓練與微調政策為核心，通過分析海量文本資料，實作了對語言結構和用法的深入了解。GPT系列模型在文本生成、問答系統等領域表現卓越，而多模态融合的應用則進一步拓寬了LLM的應用範圍。此外，LLM在代碼生成、文本摘要、翻譯等任務中展現了強大的通用性。

LLM技術的基礎設施包括向量資料庫、大模型架構及微調、大模型訓練平台與工具等，這些基礎設施為LLM提供了高效的存儲和檢索能力，以及在不同硬體和環境中訓練模型的支援。LLM的應用現狀表明，無論是文本生成、圖檔生成，還是AI程式設計，LLM都在推動着技術的快速普及。然而，算力需求的激增和硬體供應的緊張，尤其是美國出口管制新規對高端晶片的限制，為LLM的發展帶來了新的挑戰。

報告來源

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