在2024年，大模(mo)型的技術發(fa)展將(jiang)趨向多(duo)功(gong)能與(yu)小型化(hua)(hua)，同(tong)時產業端將(jiang)強調(diao)自主研發(fa)和行業標準(zhun)化(hua)(hua)

技術端

1 模型整合統一

未來的(de)技術演進方向是實現大模(mo)型(xing)底(di)層框(kuang)架(jia)的(de)整合與標準化，從多(duo)樣(yang)的(de)架(jia)構（如雙編(bian)碼器、 單邊(bian)解(jie)碼等）轉(zhuan)向統一的(de)、效(xiao)率最優化的(de)開源底(di)層框(kuang)架(jia)，提升模(mo)型(xing)的(de)通用性和可維護性。

2 參數規模擴展

 為確保模型質量(liang)和性能，未來的大模型將采用更(geng)深(shen)層(ceng)的網絡(luo)結(jie)構和更(geng)龐(pang)大的數據(ju)集進行預 訓練，尤其在數據(ju)量(liang)和參數量(liang)上將迎來顯著躍升。

3 多模態融合

大模(mo)型將逐漸融入圖片(pian)、音頻(pin)、視頻(pin)等多種(zhong)模(mo)態信息，實現跨模(mo)態的(de)交互與理解，從而拓 寬其應用場景和(he)實用價(jia)值(zhi)。

4 大模型小模型化

在產業(ye)應用(yong)層(ceng)面(mian)，結合底層(ceng)基礎大模(mo)型(xing)(xing)和針對特定行(xing)業(ye)的精簡數據微調，將(jiang)訓(xun)練出(chu)更(geng)為實用(yong)、更(geng)易(yi)于產業(ye)落地的小型(xing)(xing)化大模(mo)型(xing)(xing)。

產業端

1 國產AI芯片自主研發

為確(que)保中國大模型的長遠發展(zhan)和避免外部制裁風險(xian)，國內AI計算(suan)芯片的自主研發將成為關 鍵戰略方向(xiang)。

2 數據產權標準深化

優化和完善現有數(shu)據標準(zhun)和規范，是(shi) 推動大模型(xing)“燃料”質(zhi)量提升和數(shu)量增長的重要(yao)驅動 力，在2024年將作為(wei)產業發展(zhan)的首(shou)要(yao)任務。

3 “套殼”微調策略

為滿足(zu)產業(ye)實際(ji)需求并適(shi)應中小(xiao)企業(ye)的發展特點，“套殼(ke)”微調(diao)（即在(zai)現有大(da)模型(xing)基礎上 進⾏針(zhen)對性調(diao)整）將(jiang)成為除(chu)行業(ye)巨(ju)頭外企業(ye)的主要發展策略。

4 人工智能倫理責任

隨著大模型(xing)性(xing)能的飛(fei)速提升和實⽤性(xing)的增強(qiang)，確保AI技術(shu)與社會倫理(li)道(dao)德標準相⼀致將成 為⼤模型(xing)持續發展的關鍵(jian)考量因素。