OSCHINA&Gitee：2023大语言模型LLM技术报告pdf

核心观点

大语言模型（LLM）技术正在重塑人工智能领域，其在自然语言处理和多模态融合应用中的突破性进展，预示着一个由智能代理主导的新计算时代的到来。

LLM技术，以Transformer架构和预训练与微调策略为核心，通过分析海量文本数据，实现了对语言结构和用法的深入理解。GPT系列模型在文本生成、问答系统等领域表现卓越，而多模态融合的应用则进一步拓宽了LLM的应用范围。此外，LLM在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。

LLM技术的基础设施包括向量数据库、大模型框架及微调、大模型训练平台与工具等，这些基础设施为LLM提供了高效的存储和检索能力，以及在不同硬件和环境中训练模型的支持。LLM的应用现状表明，无论是文本生成、图片生成，还是AI编程，LLM都在推动着技术的快速普及。然而，算力需求的激增和硬件供应的紧张，尤其是美国出口管制新规对高端芯片的限制，为LLM的发展带来了新的挑战。

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