自然语言处理(NLP)大模型利用深度学习技术理解、解释和生成人类语言，通过三个主要部分：将文本转化为输入向量，通过注意力机制捕捉依赖关系，并生成输出向量来完成诸如机器翻译、文本摘要、情感分析和问答系统等特定语言任务。
中国州P大模型的市场规模在2019年开始出现，智源的成立标志着行业进入了萌芽期。2020年9月，NLP大模型悟道3.0正式公开发布，开启NP大模型行业商业化落地的开端。2022年
6月，GPT3.5的发布开始带动行业的高速发展，行业规模在202年达到子668亿元。NLP太模型正快速渗囊语音与NP行亚，很多下商已嵌入智能客服和文本军成中，五年内渗透率预计超90%。OPENAI推出GPT3.5后，3个月用户超20亿，一成为新增用户最快应用。人工智能在搜索、推荐等领域康现巨大潜力，推动行业血速增长至千亿美金。中国NLP大模型预计CAGR将
以20.7%的增长速度高速发展。
■ 算法技术和数据质量构建了模型的竞争壁垒
算法技术和数据质量构建了模型的竞争壁垒。构建NLP大模型的关键技术集中在提示学习和强化学习算法上。底层数据的质量取决于生态、数据标准等多方面因素，在代码撰写数据方面，中国与海外差距明显。
NLP大模型在消费端的发展潜力巨大，■是众多厂商的重要战略方向
通过智能交互，NLP大模型具备将多购物端口集中在单一购物端口的能力，展现了改变消费端线上购物生态的潜力。未来的购物场景可能是消费者通过以NLP大模型为端口的软件进行购物推荐、旅游行程制定、食品外卖以及商品外送等，只需发送指令，NLP大模型便可智能化帮助完成任务，从而获得大量端口流量，为企业带来巨额营收。因此，NLP大模型在C端的发展潜力极大，成为众多NLP大模型厂商的重点战略方向。
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