华为预训练大模型白皮书：革新AI技术与应用前景

预训练大模型白皮书深入探讨了人工智能领域的一个重要转折点，自1956年达特茅斯会议以来，人工智能的目标一直是提升算法的通用性，使其能够适应广泛的实际应用。早期的努力如符号计算和专家系统主要局限于特定场景，受限于技术和数据条件。然而，21世纪初，随着硬件性能的提升和大数据的爆发，深度学习引领了一场革命，特别是2010年后，深度学习通过深度神经网络在图像识别、自然语言处理等领域实现了前所未有的精度。 预训练大模型的概念应运而生，它通过收集海量数据进行预训练，将其中的知识嵌入大规模神经网络中，形成具有高度泛化能力的基础模型。这种模型的优势在于可以进行简单微调就能应用于各种任务，显著降低了研发成本和对大数据与算力的依赖。过去的五年里，预训练大模型在多个行业，如工业质检、智慧交通和时尚设计等取得了显著的成功，并在华为等企业得到了实际应用。 然而，尽管预训练大模型带来了显著的进步，它并非完美的解决方案。模型的可解释性和安全性等问题仍然是挑战，大模型的能耗远超人脑，可能不是最节能的方式。人工智能的发展正处于关键时期，预训练大模型作为一种突破，正面临着如何进一步提升模型理解力、透明度和安全性的抉择。华为发布的这份白皮书正是在这个背景下，对预训练大模型的现状、优势、局限以及未来发展趋势进行了全面分析，为业界提供了宝贵的指导，以期推动人工智能行业的持续进步和健康发展。