2022年以来大模型技术及生态发展汇总文档
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
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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)
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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)
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Meta(Facebook)系列
- LLaMA、LLaMA 2、LLaMA 3(开源大模型,社区广泛应用)
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Anthropic
- Claude 1/2/3(对话大模型,强调安全性和可控性)
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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
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开源社区
- MPT、RWKV、Qwen、Yi、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek等
2. 关键技术方向
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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。