大模型技术是当前AIGC波术发展的校心驱动力。从2020年GPT-3发布以来，0pem/等国内外的科技企业和研究视构通过导禅本学习(Zerp-—Shot Lcanming )、混示词工程(Prompt Engjineering)、指令微调(SFT)、人粪反馈强化学习(RLHF)等诸多技术创新，找到了有效便用大模型的技术范式。2022年应发布的ChatGPT成功引爆了公众对于生成式人工智能的热情。2023年以来，国内外针对生威式A的投资激增，微款、谷歌等众多科技公司都在开发生成式A模型。截止到2023年7月，国内发布的生成式AI
模型已经超过了100个。
另一方面，大模型的开源开旅进一步激发
了学界和社区的热情。Mea在2023年3月开源的IaMA(羊驼)大模型在短短的几个月时间内就演化出了跨轴发展的一个大模型社区，基于LaMA进行衍生开发的大模理包括Apaca、RELLE、Wicuna、Koala、Onca等。此外，Fadoon、MPT等众多模型的开源进一步丰高了社区生森，促
进了业界对AGC的血用蒋地探家。
当前，基于大檬型技术构创新血用已经开
大模型的应用落地面临诸多挑战，而其核心是不断是高模
型本身的认知、泛化、逻辑思维等各方面的基础能力，从而提高AGC应用的智能化水平。大模型能力的提州和其训练报入的算力当量(PD,PctaFlop/s-day)正桐关。根据公开资料分析，GPT-4、PaLM-2等基础模型的算力当量已经达到了GPT-3的数十倍，相当于上万颗业界他能领先的MMIDAHopp架构的GPU芯片组成的A集患训统超过1个月的时间。对规模庞大的算力基础设施的需求成为了大
模型研发的最大挑战。
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