2022年OpenAl发布ChatGPT,拉开了大语言模型和AIGC(生成式Al)时代的帷幕。时至今日，短短一年，大模型已家喻户晓，干模大战正在上演。生成式Al裹挟着人们对未来的兴奋与恐惧，迅速席卷了几乎所有行业。

一般来说，大模型是指包含超大规模参数的神经网络模型，具有卓越的泛化能力和表达能力，但相应的训练成本也极高。随着大模型的广泛应用，人们逐渐意识到，其在产业领域发挥真正的作用仍然任重道远。对于大多数企业而言，面向垂直场景、垂直行业、垂直领域探索基于大模型的应用创新，将成为现阶段的重要攻坚方向。大语言模型是生成式Al的一个重要应用领域，主要用于进行复杂的语言理解和文本生成任务。有观点认为，行业大模型是基于某个特定行业领域的数据进行训练和优化的模型，旨在更好地理解和处理该行业的专业术语、规范和语义，以满足该行业的需求。与通用大模型相比，行业大模型更加专注于某个特定行业，能够更好地适应该行业的特殊需求和场景。然而，具体到某个行业领域，大模型和生成式Al应用的方式会存在很大的差异。

有些行业，如医疗、法律或金融，需要专门训练或精调大量特定领域的文本数据，以实现专业领域的大模型，用于政务交互、专业问答等场景。而在交通、能源电力、生物、材料等领域，则会使用特殊模态的数据和算法进行训练。不过，在绝大多数领域，通过基础大模型以Embedding等方式外挂知识库，便足以解决大多数问题。随着基础大模型参数量的增加、算法的优化以及跨模态能力的提升，其解决问题的效率可能会很快超越微调等方式。例如，GPT4的升级与DALL·E3的融合，显示出读图、绘图等能力的显著提升，而GPT-4Turbo和GPTs的发布则大大降低了制作垂直应用的难度。最终，AGl(通用人工智能)有望独立解决各种场景问题。然而，在实现这一目标之前，我们仍需探讨大模型和生成式Al近期的行业应用模式问题。

来源：腾讯研究院

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