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2022年以来大模型技术及生态发展汇总

1. 代表性大模型及开源模型

  • OpenAI 系列

    • GPT-3.5、GPT-4(ChatGPT背后的模型,持续迭代,能力大幅提升)
    • Whisper(语音识别)、DALL·E(图像生成)、Sora(视频生成)
  • Google 系列

    • PaLM、PaLM2、Gemini(多模态大模型,支持文本、图片、音频等)
    • Bard(对话产品)
  • Meta(Facebook)系列

    • LLaMA、LLaMA 2、LLaMA 3(开源大模型,社区广泛应用)
  • Anthropic

    • Claude 1/2/3(对话大模型,强调安全性和可控性)
  • 国内主流

    • 百度文心一言(ERNIE Bot)、阿里通义千问、讯飞星火、智谱GLM、商汤日日新、MiniMax、百川、月之暗面Kimi等
  • 开源社区

    • MPT、RWKV、Qwen、Yi、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek等

2. 关键技术方向

  • RAG(检索增强生成)
    结合大模型与知识库/数据库,提升事实性和可控性(如LangChain、LlamaIndex等框架)。

  • 多模态大模型
    支持文本、图片、音频、视频等多种输入输出(如GPT-4V、Gemini、Qwen-VL、Sora等)。

  • 模型微调与指令微调(Instruction Tuning)
    让大模型更好地理解和执行人类指令,适应特定业务场景。

  • Agent/智能体技术
    让大模型具备自主规划、调用工具、执行任务的能力(如AutoGPT、ChatDev、LangGraph等)。

  • 多智能体协作(Multi-Agent Collaboration)
    多个AI智能体协同工作,分工合作解决复杂任务。典型项目如 ChatDev、MetaGPT、CrewAI、OpenAgents 等,推动AI从单体智能向群体智能演进。

  • MCP协议(Multi-Agent Communication Protocol)
    一种用于多智能体间通信与协作的协议,旨在标准化智能体之间的信息交换和任务协作,提升多智能体系统的可扩展性和互操作性。

  • 向量数据库与知识检索
    Milvus、Qdrant、Weaviate、Pinecone等,支撑RAG和知识问答。

  • 模型压缩与本地部署
    量化、蒸馏、LoRA等技术,让大模型能在本地或边缘设备运行。

  • 安全与可控性
    包括内容过滤、对抗攻击防护、隐私保护等。


3. 生态与开发框架

  • LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel、RAGFlow、Haystack:用于快速开发RAG、对话、Agent等AI应用。
  • Dify:开源的低代码/无代码 LLM 应用开发平台,支持可视化编排、知识库、RAG、API集成,适合企业和个人快速搭建AI应用。
  • HuggingFace Transformers:模型下载、微调、推理的事实标准。
  • 向量数据库:Milvus、Qdrant、Weaviate、Pinecone等。

4. 典型应用场景

  • 智能问答/客服
  • 文档/知识库检索
  • 代码生成与辅助编程
  • 多模态内容生成(图像、音频、视频)
  • 智能体/自动化办公
  • 多智能体协作与自动化流程
  • 教育、医疗、金融等行业垂直应用

5. 资料推荐

  • OpenAI 官方博客
  • HuggingFace Model Hub
  • Papers With Code - LLM
  • 国内大模型导航(收录国内外主流大模型)
  • Dify 官网
  • LangChain 官网
  • LlamaIndex 官网

一句话总结

2022年以来,大模型技术飞速发展,涵盖了模型能力提升、多模态、RAG、Agent、多智能体协作、MCP协议、知识检索、模型压缩与安全等多个方向,生态和应用场景日益丰富,开源与商业化并进。

http://www.15wanjia.com/news/19770.html

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