AI大模型：开源大模型应用指南（2024年）

开源作为一种开放、无边界的新型协作模式，从开源软件到开源 硬件，再到开放数据、开源大模型，开源的应用范畴不断拓展，但开 放和可复制的核心原则始终未变。较之于闭源大模型，开源不仅重塑 了人工智能产业生态，开源大模型的发展和应用更为个人、企业、国 家提供了更为广阔的发展天地。

幻影视界今天分享的是人工智能AI行业研究报告：《2024开源大模型应用指南1.0（风险治理篇）》

研究报告内容摘要如下

开源大模型创新趋势

近年来，开源模式在语言大模型领域迎来了爆发式发展，开源语 言大模型量质齐升，形成百家争鸣之势。同时，自然语言处理技术的 快速进步为多模态大模型以及 Agent 的发展、成熟奠定坚实基础，并 且开源模式也在持续推动大模型技术的迭代创新和应用落地。

(一)开源语言大模型开启百家争鸣新纪元

语言大模型作为人工智能技术的重要分支，与开源模式深度融合 并得以广泛运用。语言大模型即基于大规模语料库训练的，可执行文 本总结、翻译、情感分析等广泛任务的人工智能模型，是专注于自然 语言处理的重要人工智能技术领域。语言大模型发展初期，大多数性 能强大的语言大模型仅能通过付费 API 访问，而其工作方式和工作原 理却鲜为人知。同时，语言大模型的预训练阶段需耗费大量资源和高 额成本。为促进模型健壮性的提升，处理偏见等有害生成内容，并推 动语言大模型创新，开源模式成为产业界的优选方案。早期的开源语 言大模型包括 GPT-NeoX-20B、开源预训练 Transformer“（OPT）语言 模型以及 BLOOM 等，这些开源语言大模型在性能上较之于闭源大模型仍有较大差距，但 LLaMA 等高质量开源预训练语言大模型的发布 则大力推动了开源语言大模型质量的飞跃和数量的激增。目前，国内 外开源语言大模型已形成百家争鸣之势，大量性能优越的开源大模型， 如 OpenAI 的 GPT、Mistral AI 的 Mixtral、Microsoft 的 Phi、Google 的 LaMDA 及 Gemini、DeepMind 的 Gopher、xAI 的 Grok、Meta 的 LLaMA 等以及智谱 AI 的 GLM、阿里巴巴的通义千问、科大讯飞的 星火、零一万物的 Yi 等得到快速发展和广泛应用。

（二） 开源多模态大模型注入 AI 生态新活力

Transformer 开源框架和 BERT 开源模型大力推动多模态模型发 展，开源多模态大模型渐成生态。多模态模型，也称作跨模态模型， 是指在模型的输入域、输出域涉及一种以上模态数据的人工智能模型， 可广泛应用于文本和图像的语义理解、图像描述、视觉定位、对话问 答、视觉问答、视频的分类和识别、音频的情感分析和语音识别等场 景。不同于单一模态，多模态学习旨在通过不同模态数据的有效整合， 实现全面、准确的决策。

（三）开源 Agent 引领人工智能发展新方向

大模型赋能 Agent 能力增效，开源模式加速 Agent 创新应用。Agent“（智能体）是一种能够感知环境、做出决策并采取行动的智能系 统，通常具备自主性、适应性、交互性和学习能力四大特征，即能够 在无人类干预的情况下独立完成任务、根据周围环境和用户反馈不断 调整自身行为、与其他智能体或人类进行沟通和协作，同时还能通过 持续学习提升自身性能。Agent 的发展历经符号规则、统计学习、深 度学习等阶段，并随着大模型技术的快速发展迎来了基于大模型的突 破式解决方案，越来越多的研发人员开始采用大语言模型作为 Agent 的认知核心，并借助多模态感知和多元工具应用等方式来拓展其感知 和行动空间。通过引入大语言模型深度学习新范式，思维链推理以及 先进的自然语言理解技术赋予了 Agent 强大的学习与知识迁移能力， 使得开发广泛适用且高效的 Agent 成为现实，推进人类不断接近通用 人工智能。

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