北京邮电大学学报 ›› 2024, Vol. 47 ›› Issue (4): 20-28.
大语言模型时代的人工智能:技术内涵、行业应用与挑战
陈光,郭军
- 北京邮电大学 人工智能学院
Artificial Intelligence in the Era of Large Language Models: Technical Significance, Industry Applications, and Challenges
CHEN Guang, GUO Jun
- School of Artificial
Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications
摘要: 大语言模型(LLM)的出现标志着人工智能 LLM 时代的来临。基于海量数据集的预训练,LLM 展现出卓越的适应性和创造力,正在成为推动社会发展的关键驱动力,并将在体系化人工智能中扮演重要角色。鉴于既有综述在分析 LLM 面临的挑战、关键属性、工程实现等方面的不足,笔者从技术内涵、行业应用和主要挑战三个维度重新构建探讨框架。重点阐述了 LLM 在系统架构、训练策略、模型规模、压缩、多模态融合、提示与规划等技术层面的内涵,以及在教育、科研、医疗、金融、司法等领域的应用前景。同时,讨论了 LLM 可信性、可控性与安全性的研究现状,以及 LLM 在技术和社会层面所面临的双重挑战,展望了 LLM 在体系化人工智能中的角色定位和研究方向的契合点,以期为 LLM 的研究与应用提供新的视角和思路。
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