大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下基于大语言模型的背景下，国内外的发展现状，以及百度的“文心一言”大模型。
一、自然语言处理模型的发展
自然语言处理(NLP)大模型的发展可以追溯到早期的简单的规则模型，再到后的机器学习，近十年崛起的神经网络和深度学习研究。直到2017年基于注意力机制的transformer模型的横空出世打开了自然语言处理的新篇章，Google的研究团队在2018年发布了名为BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的模型，在当时打破了自然语言处理11项任务的最好成绩，从此自然语言处理领域才真正迎来了巨大的变革。BERT采用了一种无监督的预训练方法，通过大规模的语料库学习文本表达，具有惊人的性能和通用性，成为自然语言处理领域里的里程碑式进展。
BERT之后，又陆续出现了GPT1、XLNet、RoBERTa等模型，它们在模型结构、预训练任务和微调方式上都有所创新，并且不断刷新了各类自然语言处理任务的最佳性能。到了2020年OpenAI公司发布了GPT-3模型，号称参数量高达1750亿个，在各类自然语言生成、理解、对话等任务上都有着非常出色的表现。
OpenAI在2022年11月发布了ChatGPT，以对话的形式与模型进行问答，真正颠覆了整个人工智能领域，大家都对他更加的关注。今日OpenAI又发布了GPT-4模型，有更多惊艳的功能。
在国外的AI热潮之前，国内也在加速开发中国版的ChatGPT,希望能够对标ChatGPT。国内大厂也是大量投资，大力发展AIGC领域，也有取得一些成绩。
2023年3月16日14:00，百度发布自然语言处理大模型“文心一言”（ERNIE Bot）。模型的推出有助于对公司核心产品搜索引擎带来全面升级，百度搜索今年在技术上重要的工作就是要把整个检索系统变成检索+生成双模系统。
二、“文心一言”大模型优势
文心大模型的基础底座：百度的文心大模型（2019 年推出）和Open AI的GPT模型类似，且“文心一言”所基于的ERNIE系列模型具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。此外，“文心一言”并非百度文心大模型的第一个产品，其AI作画平台“文心一格”和产业级搜索系统“文心百中”已经面相公众开放。
算力方面：百度拥有多个云计算可用区、庞大的超算集群，我们认为，百度智能云能为ERNIE大模型应用提供高并发、高弹性、高精度等不同计算需求。
数据方面：百度现有数据规模能够助力产品实现 0-1，且模型在用户、数据的良性循环下有望变得越来越聪明，形成马太效应。商业应用面向B端和C端两个延展方向。
三、“文心一言”大模型的应用方向
面向C端应用：“文心一言”植入在百度搜索中双引擎运作，一方面可以弥补搜索效率不高的问题，同时也可以弥补“文心一言”单一答案生成、用户信任度不够的短板；
面向B端应用：“文心一言”搭载在云计算产品上赋能各行各业创意生成、内容创作等，AI辅助工作有望帮助企业大幅降低成本，商业前景可期。公司整体基本面下行风险低，上行空间大。
“文心一言”大模型是基于文心大模型发展而来的，中间加了很技术，例如强化学习、知识增强等；
四、文心大模型全景图
大模型积累：
百度对于类似 GPT 的核心大模型早有积累。百度的文心大模型和 Open AI 的 GPT 模型类似，在2019 年就已经推出，并且已经迭代了多轮，已经从单一的自然语言理解延申到多模态包括视觉、文档、文图、语音等，因此“文心一言”所基于的 ERNIE 系列模型也已经具备较强泛化能力和性能。以最新发布的 ERNIE 3.0 Zeus 为例，该模型迭代于 ERNIE 3.0，拥有千亿级参数，其已经具备智能创作等各类自然语言理解和生成任务，且公开数据集上小样本学习、理解和生成任务效果皆好于业界其他模型。此外，本次“文心一言”并非是百度文心大模型的第一个产品，其 AI 作画平台“文心一格”和产业级搜索系统“文心百中”已经面相公众开放，由此可见百度大模型实用性较高。
算力支撑：
百度大模型的持续发展有强大算力支撑。百度拥有多个云计算可用区、庞大的超算集群，奠定大模型训练的基础设施。目前公司有阳泉、徐水、定兴三个云计算中心，其中，阳泉智能云数据中心仅一期就可承载 16 万台服务器。我们认为，百度智能云能为 ERNIE 大模型应用提供高并发、高弹性、高精度等不同计算需求。同时，百度自研 AI 芯片“昆仑”已在多场景实际部署几万片，在公司搜索业务中也已形成较强的工程化实践。
今天开始大家就可以试用“文心一言”大模型了，大家根据邀请码进行试用，百度根据大家使用过程的数据反馈，进行模型后续的优化与升级。