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大模型特點

從海量數據中自動學習知識

Big-data Driven，模型基于大規模語料訓練而成；

Multi-tasks Adaptive，支持多種任務，包括自然語言生成NLG和自然語言理解NLU類的任務;

Few-shot(Zero-shot)，在少甚至無標注樣本的條件下支持推理(自監督學習)。

AI大模型的發展歷程

2017 年，Googlc提出Transformcr 框架在機器翻譯中取得顯著進步，其分布式學習和強大編碼能力受到廣泛關注。

2018年 Google 和 OpcnAl基于Transformer 提出了預訓練語言模型 BERT和 GPT，顯著提高了NLP 任務的性能，并展示出廣泛的通用性

眾多預訓練模型相繼涌現，0penAI以 GPT2、GPT-3、ChatGPT 等系列模型為代表，持續引領大模型時代的浪潮

AI大模型是算力、算法與數據共同演進的結果

大模型參數規模不斷增長，推動 AIGC技術升級。AIGC技術發展的背后是大模型 (Foundation Modcls)技術的持續選代。從2017年Tansformcr 結構的提出，加速了深度學習模型的參數學習能力。另一方面，GPU算力也在指數級增長。

在高端算力芯片進口受限的約束下，一定程度上制約著國內科技大廠的算力投資和價格內卷

英偉達每2年推出一個微架構，對產品線進行升級，6月2日，英偉達在Computex 2024大會上發布了至2027年的芯片路線圖，GPU選代周期由 2年縮短到1年，走類似英持爾的Tick-Tock 模式(一年工藝一年架構)。同時，英偉達踐行“Buy More Save More”讓算力成本指數級下降。

我國高端GPU芯片進口從2019年以來就一直有被限制，只是之前主要針對的廠商是AMD，在應用場景上又以超算中心為主;

2023年10月17日，美國加強了面向中國市場的A1態片禁令。其中明確將性能、密度作為出口管制標準，將單芯片超過300terafops算力，以及性能密度超過每平方毫米370 gigafops的芯片都納入了禁止出口行列。禁令涉及A100、H100等主流AI訓練用英偉達GPU。