大语言模型(LLM)演化树 原图定位 算力:推理需求加速释放,大模型加速传统场景渗透 大模型或将向更大参数的方向不断演化。我们看到从 GPT-1 到 GPT-4 模型、从 PaLM 到Gemini 模型,每一代模型的能力在不断强化,在各项测试中取得的成绩也越来越好。而模 型背后的 能力来源,我们认为参数和数据集是最重要的 两个变量。从十亿规模,到百亿、千亿、万亿,模型参数量的增加类似人类神经突触数量的增加,带来模型感知能力、推理能力、记忆能力的不断提升。数据集的增加则类似人类学习知识的过程,不断强化模型对现实世界的理解能力。因此,我们认为下一代模型或仍将延续更大体量参数的路线,演化出更加智能的多模态能力。