近日，华为云、中国科学院和北京大学的研究人员最近提出了一种名为RRTF（Rank Responses to align Test&Teacher Feedback）的新框架，能够有效地提升预训练的大型语言模型（LLM）在代码生成方面的性能。
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据了解，RRTF框架通过自然语言LLM对齐技术和排名反馈的方式来改进代码生成LLM的表现。研究团队还引入了PanGu-Coder2模型，该模型在OpenAI HumanEval基准测试中取得了出色的62.20%的通过率。
大模型的优势在于，它们可以从海量的数据中学习到通用的知识和能力，从而在不同的任务和领域中表现出强大的泛化性能。例如，在自然语言处理领域，预训练大模型如BERT、GPT-4以及国内PLUG、盘古-α等，可以通过在大量的文本数据上进行自监督学习，学习到语言的基本规律和语义表示，然后通过微调或零样本学习的方式，应用到翻译、问答、文本生成等多种自然语言任务中。
大模型不仅可以提高人工智能的效率和性能，还可以拓展人工智能的应用范围和创新空间。通过简单的规则和相互作用，大模型能够有效集成自然语言处理等多项人工智能核心技术，并涌现出强大的智能表现，将人工智能的能力从感知提升至理解、推理，甚至近似人类“无中生有”的原创能力。
对此，大模型之家特别发布《人工智能大模型产业创新价值研究报告》。其中，根据大模型之家测算，预计到2023年，全球人工智能大模型市场规模将达到210亿美元，并且预计随着大模型的进一步发展和技术的不断创新，为企业和组织提将供了更强大的数据分析、预测能力和智能化解决方案，为人工智能领域带来更多商机和发展空间，持续为市场贡献增长动力。这一趋势将推动人工智能领域的快速增长，并在2028年使大模型市场规模达到1095亿美元。
图源：《人工智能大模型产业创新价值研究报告》
目前，人工智能大模型已经在各个行业和领域展现出了广泛的应用价值和潜力。例如，在教育领域，基于GPT-3等预训练大模型开发的教育机器人可以与学生进行自然对话，并根据学生的水平和兴趣提供个性化的教学内容和反馈；在医疗领域，基于BERT等预训练大模型开发的医疗问答系统可以根据患者的症状和历史记录提供专业的诊断建议和治疗方案；在娱乐领域，基于ChatGPT等预训练大模型开发的聊天机器人可以与用户进行有趣和富有情感的交流，并生成各种类型的文本内容如小说、诗歌、歌词等。
随着数据的积累和采集技术的进步，大模型所使用的数据集规模也不断扩大。以自然语言处理领域为例，过去十余年中，大型语言模型的数据量增长了数百万倍，这种指数级增长的趋势在其他领域的大模型中也同样存在。从2012年的AlexNet的百万级参数，到如今模型参数规模正在逐步进入万亿级时代。当大模型数据量的量变积累到一定程度，便会引发通用性的质变，使得大模型能够通过增量式学习和持续训练的方式不断吸收新的数据并更好地学习和理解不同领域的知识和规律，及时适应新的数据和场景变化，保持其性能的稳定和持续提升。
图源：《人工智能大模型产业创新价值研究报告》
人工智能大模型虽然带来了巨大的机遇和前景，但也面临着一些挑战和风险。例如，在技术层面，人工智能大模型需要消耗大量的计算资源和能源，对硬件和软件的要求很高，同时也需要考虑模型的可解释性、安全性、鲁棒性等问题；在伦理层面，人工智能大模型可能会产生一些偏见、歧视、误导等不良影响，对人类社会和文化造成一定的冲击和威胁，同时也需要考虑模型的责任、隐私、公平等问题。
因此，大模型之家认为人工智能大模型的发展需要多方面的合作和监督，包括政府、企业、学术机构、社会组织等。只有建立一个健康、开放、可持续的生态系统，才能让人工智能大模型真正造福于人类社会。
