国内大模型发展

国内AI市场迅速发展，数据量增速或将全球第一

国内应用层面的需求推动AI产业的加速发展，或将带来市场的爆发性增长。 根据IDC数据预测，2021年中国人工智能及应用市场规模为51亿美元，预计2026年将会达到211亿美元。 数据、算法、算力是AI发展的驱动力，其中数据是AI发展的基石，中国数据规模增速或排名全球第 一。 据IDC统计，中国数据规模将从2021年的18.51ZB增长至2026年的56.16ZB，年均增长速度CAGR为24.9%，增速位居全球第一。

国内各大科技企业纷纷入局AI大模型

大模型增强了AI技术的通用性，助力普惠AI的实现。未来，大模型有望于场景深度融合，配合专业工 具和支持应用落地，开放的生态来激发创新，形成良性循环。 头部企业均采取“模型++生态” 三层共建模式，有助于业务的良性循环，也更容易借助长 期积累形成竞争壁垒。 大模型厂商主要包括百度、腾讯、阿里、商汤、华为等企业，也有智源研究院、中科院自动化所等研究机构，同时英伟达等芯片 厂商也纷纷入局。

百度：文心大模型

百度文心大模型：模型++产品构成全套体系

估计是可以的，如果就是你的这个手机的这个语音助手还可以的话，应该是可以直接就是叫这个手机助手的。下面是一些无关紧要的，你可以不看，来源于！！！指协助他人办事的人 助 zhù 字从且从力，且亦声。“且”。

百度文心构建了文心大模型层、层、产品与社区三层体系。 产品能力：文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习，满足市场大规模落地需求。 应用能力：百度已在金融、能源、制造、城市、传媒、互联网等行业拥有实际落地的标杆案例。 生态能力：在社区用户的基础上，可以实现与开发者、行业用户、上下游产业的正向互动。

百度飞桨：深度学习为大模型研发基石

飞桨（Paddle-Paddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和 推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的组件于一体，是国内功能丰富、开源开放的产 业级深度学习。截止2022年底，共服务企事业单位20万家，创建模型67万个。 飞桨深度学习解决大模型研发和部署的各类问题，文心大模型是飞桨模型库的重要组成部分，与飞桨共享生态， 包含产业级知识增强大模型体系，以及、API和创意社区助力大模型的高效应用。

文心大模型在市场格局中处于第一梯队

百度率先在2019年3月发布预训练模型ERNIE1.0，文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系，基础大模 型支撑任务与行业大模型的建设，任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化，目前已有36个大模型。 基础大模型：聚焦技术挑战、通用性、泛化性探索，包括含NLP大模型、CV大模型和跨模态大模型。 任务大模型：包含对话、搜索、信息抽取、生物计算等多个典型任务。 行业大模型：包含与来自8个行业的头部企业或机构共建的11个行业大模型。 IDC评估结果显示，百度文心大模型处于第一梯队，产品能力、生态能力达到L4水平，应用能力达到L3水平。

4.盘古精神的核心是什么?阅读在下面天和地分开以后,盘古怕它们还要合拢,就头顶天、脚踏地,站在天地的当中,随着它们的变化而变化。 天每天升高一丈,地每天加厚一丈,盘古的身子也每天增长一丈。这样又过了十万八千年,天升得极高了,地。

基础大模型：聚焦技术挑战、通用性、泛化性探索

任务大模型：面向多个经典下游任务推出的模型

任务大模型包括，对话大模型PLATO、搜索大模型ERNIE-Search、信息抽取大模型ERNIE-UIE、代码生成大模型 ERNIE-Code、生物计算大模型等。 PLATO：基于隐变量的生成式开放域对话大模型，具备接近真人水平的多轮流畅对话能力，开放域对话效果达到世界领先水平。 ERNIE-UIE：支持多种类型的开放抽取任务，用户可以使用自然语言自定义抽取目标，无需训练即可抽取输入文本中的对应信息。 ERNIE-Code：基于海量代码和文本数据进行预训练，盘古1技能语音，引入联合学习，具备跨多种自然语言和编程语言的语义理解和生成能力。 文心生物计算大模型构建面向化合物分子、蛋白分子的生物计算领域预训练模型，赋能生物医药行业，包括单序列蛋白质结构预 测模型HelixFold、蛋白质结构预测模型HelixFold-Single、化和表征学习模型HelixGEM-2。

行业大模型：深入产业落地的重要举措

应用：及产品面向B端C端齐发力

百度文心围绕大模型产业应用的不同研发环节，面向各阶段不同技术、业务背景的开发者或用户，打造系列 与场景化产品。 面向开发者：拥有面向NLP工程师的大模型套件ERNIEKit，包括数据标注与处理、大模型精调、大模型压缩、高性能部署、场景 化五大模块能力；AI开发，包括零门槛AI开放EasyDL，和面向AI算法开发者提供全功能AI开发BML。 面向下游应用：文心开放了API接口，包括NLP大模型ERNIE3.0、跨模态大模型ERNIE-ViLG、对话大模型PLATO。 面向用户：推出了基于大模型驱动的新一代产业级搜索文心百中，以及AI艺术与创意辅助文心一格。

腾讯：混元大模型

腾讯HunYuan大模型：深入产业落地的重要举措

2022年4月，腾讯首次对外披露HunYuan大模型，协同了腾讯预训练研发力量，完整覆盖NLP大模型、 CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。 HunYuan-NLP：万亿级别中文NLP预训练模型，参数量达1T，排名CLUE1.1总排行榜第一。 HunYuan-vcr：排名VCR（Visual Commonsense Reasoning）榜单第一。 HunYuan_tvr：跨模态文字-检索AI大模型。

太极机器学习：HunYuan大模型的底层支持

太极是腾讯自主研发的一站式机器学习生态服务，为AI工程师打造从数据预处理、模型训练、模型评估到模型服 务的全流程高效开发，为大模型的训练提供了有力保障。 太极AngelPTM：预训练加速组件，单机最大可容纳55B模型，需要192张卡就可以训练万亿模型。 太极-HCF ToolKit：大模型压缩和分布式推理组件，包含了从模型蒸馏、压缩量化到模型加速的完整能力。 太极 - HCF distributed为大模型分布式推理组件，使得HunYuan-NLP 1T大模型推理只需 96张A100(4G) 卡，相比于“威震天”资源设 备占用减少了 40%。 太极 – SNIP为大模型压缩组件，从蒸馏框架和压缩加速算法两方面，实现了迭代更快，效果更好，成本更低的大模型压缩。

应用：为腾讯生态降本增效，广告类应用表现出色

阿里：通义大模型

通义大模型：让AI更通用

2022年9月，在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上，发布 “通义”大模型系 列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。 阿里达摩院基于其 AI 统一底座构建了通用模型与专业模型协同的层次化人工智能体系。 统一底座层：M6-OFA模型作为单一模型，在不引入新增结构的情况下，可处理超过30种跨模态任务。 通用模型层：NLP模型“通义 – AliceMind”；CV模型“通义 - 视觉”；多模态模型“通义 - M6”。 专业模型层：深入电商、医疗、娱乐、设计、金融、工业、制造业等行业。

底座层：实现模态表示、任务表示、模型结构统一

通义大模型背后的核心技术为统一学习范式OFA，使其具备了多种任务的“大一统”能力。 单一模型即可同时处理图像描述、视觉定位、文生图、视觉蕴含、文档摘要等10余项单模态和跨模态任务；升级后更 是可以处理超过包括语音和动作在内的30多种跨模态任务。 架构统一：使用Transformer架构，统一进行预训练和微调，无需在应对不同任务时，增加任何特定的模型层。 模态统一：不管是NLP、CV这种单模态，还是图文等多模态任务，全都采用同一个框架和训练思路。 任务统一：将所有单模态、多模态任务统一表达成序列到序列（Seq2seq）生成的形式，同类任务的输入几乎就是 “一个模子里刻出来的”。

进入小欧界面--设置--启动方式 ,这里面有几种开启方式,你需要先打开开启方式的相应开关,然后可以长按菜单键启用小欧助手,在锁屏界面说小欧助手,在该应用主界面开始语音对话。Gianfranco Ferre（吉安弗兰可 发莱）是享誉全球的。

通用模型层：趋向于统一大模型的演化

通义 - M6为多模态大模型， 已经从 2020 年 6 月的 3 亿参数基础模型发展到 2021 年 10 月的 10 万 亿参数全球最大预训练模型到 2022 年 1 月的业界首个通用统一大模型 M6-OFA。 2021年3月，发布通义 – AliceMind，为达摩院开源的深度语言模型体系，CLUE1.1总排行榜第二。 AliceMind生态体系包括：通用语言模型 StructBERT、多模态语言模型 StructVBERT 、多语言模型VECO 、生成式模 型 PALM、文档图像理解模型Structural LM、表格理解模型SDCUP、超大中文理解与生成模型PLUG（24层 StructBERT编码器+“24-6”层的PALM编码器-解码器）、超大图像-文本模型mPLUG等。

华为：盘古大模型

华为盘古大模型：深耕大模型的行业应用

华为云团队于2020 年立项AI 大模型，并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。受益于华为的全栈式AI 解决方案，大 模型与昇腾（Ascend）芯片、昇思（MindSpore）语言、ModelArts 深度结合。盘古大模型已经发展出包括基础大模型（L0）、行业大模型（L1）、行业细分场景模型（L2）三大阶段的成熟体系。 2022年11月，在华为全联接大会2022中国站上，华为云进一步迭代盘古大模型的技术能力，扩展盘古大模型的服务范围，发布 盘古气象大模型、盘古矿山大模型、盘古OCR大模型三项重磅服务。

ModelArts：大模型研发的支持

ModelArts 是面向开发者的一站式AI，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能 标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部 署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts的主要能力包括数据处理、算法开发、模型训练、AI应用管理和部署；功能模块涵盖了强化学习、天筹(OptVerse)AI求 解器、盘古大模型、AI Gallery（人工智能知识与实训专区）、IDE（云原生 Notebook）等。

基础大模型：将Transformer应用于各模态

盘古语音语义大模型：语义模型是业界首个千亿中文大模型；语音模型拥有超过4 亿参数，是当前最大的中文语音模型之一。 语义部分，基于Transformer搭建基础架构，针对理解能力，使用类似BERT的MLM方式训练；针对生成能力，使用回归语言模型作为训练目标，即给定一句 话的上半部分，让模型预测下半部分。2022年，华为在鹏城云脑Ⅱ上训练了全球首个全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型——鹏程·盘古。

语音部分，使用卷积与Transformer 结合的网络结构，解码器与文本类似；音频编码器部分，预训练时采取将音频中挖掉一个片段，再随机采样一些片段作为 负例，让模型从中找出正确的被挖掉的片段。

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盘古视觉大模型：最大拥有30亿参数，兼顾判别与生成能力；在小样本学习性能领先。 融合了卷积网络和Transformer 架构，分开或按需结合达到更好效果；业界首创基于等级化语义聚集的对比度自监督学习，以减少样本选取过程中的噪声影响。

报告节选：

精选报告来源：【未来智库】。

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