人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对
01
通用大模型的近期进展
目录
03
通用大模型的治理风险评估
04
通用大模型的风险应对策略
02
各国通用大模型的能力比较
通用大模型
01
的近期进展
1
通用大模型的近期进展
1 通用大模型的近期进展
大模型的内涵与特征
大模型的发展历程
运行机制
三大特征
预训练模型的发展历程
多模态预训练模型
“大模型”和“小模型”协进
平台化与简易化并进
通用化与专用化并行
大模型的发展趋势
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1.1
大模型的内涵与特征
•大模型是指容量较大，用于深度学习任务的模型，通常具有海量的参数和复杂的架构。
•大模型具有更好的通用性、精度和效率，可以通过预训练或其他方式在大型数据集上进行学习，再通过微调
高效地处理计算机视觉、自然语言处理等复杂任务。
预训练模型的运行机制
1 通用大模型的近期进展
Transformer（主
要）、GAN、
CNN以及RNN
等架构
通过海量数据进
行预训练（通才）
微调以应用不同
场景（专家）
解决各种复杂任务
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