大模型方向行业研究报告(2023)-HG.pdfVIP

2023

大模型方向行业研究报告

IndustryResearchReportonLargeModelDirection

目录

一、大模型行业概览1

(一)大模型的起源1

(二)大模型的定义1

(三)大模型的发展历程2

(四)大模型的发展现状2

(五)机遇与挑战9

(六)国内外大模型厂商总览10

二、大模型人才现状10

(一)人才发展现状11

(二)人才发展建议18

三、国内主要厂商20

(一)百度：20

(二)阿里：22

(三)腾讯：24

(四)字节跳动：25

(五)华为：26

(六)百川智能：27

四、结语28

一、大模型行业概览

(一)大模型的起源

大模型的起源可以追溯到年。当时，深度学习领域取得了两个重要的突破：

2012AlexNet

和的应用。是一个包含万个参数的深度卷积神经网络，它在

GPUAlexNet5000ImageNet

图像分类竞赛中取得了很好的成绩。同时，GPU的应用也为大模型的训练提供了强大

的计算能力。这两个突破为大模型的快速发展奠定了基础。

2017年，谷歌提出了Transformer结构，该结构成为了自然语言处理领域的重要里程

碑。Transformer结构包含亿级别的参数，具有强大的语言理解能力，为自然语言处理

领域带来了突破性的进展。

随着计算能力的提升和算法的优化，越来越多的公司和机构开始投入到大模型的研究

中。年，脸书推出了大模型（又称），该模型包含亿

2018FacebookAIERNIE-Health33

个参数，用于医疗健康领域的知识问答任务。2019年，谷歌推出了SwitchTransformer

模型，该模型包含万亿个参数，成为了目前最大的模型之一。

1.6NLP

(二)大模型的定义

1.大模型的概念

大模型是指具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模

型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。一般来讲，参数量超过亿、

10

具备泛化能力的模型，可以被称为大模型。

图1：大模型的概念

资料来源：百度：关于大模型的定义，海伯高斯研究团队整理

1

2023.11HyperGrowthManagementConsulting

2.大模型的特点

1)参数规模巨大：

大模型可以处理更加复杂、庞大的数据集，从而获得更好的性能。

缺点：大量的数据和参数会占用大量的内存空间。

2)深度结构复杂：

更好地捕捉数据中的复杂模式和特征，从而提高模型的准确性和性能。

缺点：更加复杂和细致的计算，提高了时间和计算成本。

3)泛化能力（通用能力）强：

大模型能够从已有知识中提取普适规律，并将其应用于新的情况和问题上。

4)语义理解与生成/自然性：

大模型能够更好地处理语言语义，生成更自然、连贯、富有逻辑的文本、图像、音频