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伴随人工智能技术的加速演进，AI 大模型已成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎，发展潜力大、应用前景广。近年来，我国高度重视人工智能的发展，将其上升为国家战略，出台一系列扶持政策和规划，为 AI 大模型产业发展创造了良好的环境。
**2024 年，多重利好因素将推动大模型快速发展，首先是“人工智能+”行动等来自政府层面的有力支持，其次用户提升生活、工作效率的需求激增，再加上科技公司加大对 AI 领域投入资金、人力、技术研发，各环节协同支撑大模型发展。
第一章 扬帆起航：中国 AI 大模型产业发展背景
1.1 中国 AI 大模型产业发展政策驱动力
2024 年《政府工作报告》中提出开展“人工智能+”行动。伴随人工智能领域中大模型技术的快速发展，我国各地方政府出台相关支持政策，加快大模型产业的持续发展。
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北京着力推动大模型相关技术创新，构建高效协同的大模型技术产业生态；
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上海强调打造具备国际竞争力的大模型；
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深圳重点支持打造基于国内外芯片和算法的开源通用大模型，支持重点企业持续研发和迭代商用通用大模型；
2023 年以来我国各地出台的大模型产业相关政策
1.2 AI 大模型产业发展技术驱动力
2022 年，OpenAI 推出 ChatGPT，其拥有强大的自然语言交互与生成能力。2023 年，OpenAI 多模态预训练大模型GPT-4 发布，其具备多模态理解与多类型内容生成能力。2024 年，OpenAI 发布视频生成大模型 Sora，提出时空碎片和扩散 Transformer 技术，大模型的多模态生成能力的进一步成熟。本部分将从经典 Transformer 架构出发，通过全面梳理基于人类反馈强化学习、指令微调、提示学习等相关大模型技术，体现技术对于产业发展的带动作用。
1.2.1 Transformer 架构
Transformer 架构是目前语言大模型采用的主流架构，于 2017 年由 Google提出，其主要思想是通过自注意力机制获取输入序列的全局信息，并将这些信息通过网络层进行传递，Transformer 架构的优势在于特征提取能力和并行计算效率。
Transformer 架构图
自注意力机制作为 Transformer 模型的核心组件，其允许模型在处理序列数据时，对每个词位置的输入进行加权求和，得到一个全局的上下文表示。
在计算自注意力和多头自注意力之后，Transformer 模型使用前馈神经网络对输入序列进行变换。前馈神经网络由多个全连接层组成，每个全连接层都使用 ReLU激活函数。前馈神经网络的作用是对输入序列进行非线性变换，以捕捉更复杂的特征。
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