大模型专题：2023年大模型时代的危与机报告

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今天分享的是：大模型专题：2023年大模型时代的危与机报告

报告共计：38页

该报告主要探讨大模型时代的相关情况。在大模型认知方面，语言模型预训练后仍需大量标注数据，所谓能力涌现可能是评价指标问题，不能迷信任务能力涌现，大模型推理能力有待讨论，且并非所有场景都需千亿大模型。ChatGPT通过预训练语言模型、大量对话文本及人类反馈等进行概率计算，展现出超强文本建模、多任务统一学习范式及任务泛化等能力。

大模型时代工作流程、任务范式发生变化，具有新任务训练快、低成本产品化等优势，可应用于银行信贷辅助决策、智能客服等多个场景。其研究重点包括领域大模型、可控文本生成等多方面，不同业务类型对大模型需求不同，多数情况仍依赖训练数据。大模型构建需好的基础语言模型、足够任务训练数据和合适训练方法，可通过基础语言模型选择、任务数据构造和类人回答优化等方面着手，如InstructUIE在命名实体识别任务中的应用。同时要正确认识大模型，它仍属统计机器学习范畴，C端和B端可分别应用大模型和“小”模型。

以下为报告节选内容