一、大模型Scaling仍在持续，推动大规模并行计算
(一)GPU与深度学习相辅相成，开启新一轮AI浓湘
深度学习开启新一轮AI浓湖，大模型接续发力。2006年图灵奖得主Hinton在《Science》
提出了深度神经网络，批起了基于深度学习的断一轮AI浪潮，奠定了大模型发展的基础。深度学习兴起的背景是计算能力的提高和大数据时代的到临，能够让机器自动地从原始数据中学习。从原始数据中提取高层次、抽象的特征是非常困难的。深度学习另辟蹊径，让计算机通过比较简单概念来构建复杂的概念，能够让计算机从经验和数据中得到提高的技术，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了一定的成果。深度学习早期主要用于解决机器学习中的表示学习的问题，但是由于其强大的能力，逐渐被用于解决一些通用人工智能的问题，如推理、决策等，当前主流的大模型技术本质上是由深度学习的延伸发展而来的。
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