2024年AI大模型15大趋势，你准备好迎接未来了吗？

在2023年，AI大语言模型（LLMs）开始在各行业中得到应用，为重新构想工作流程、提升工作表现以及重新定义服务交付方式开辟了新的可能性。

到了2024年，企业对大语言模型的采用显著加速。虽然许多组织仍处于早期采用阶段，但其他一些企业已经进展到生成式AI工具的高级实施阶段。这一进展突显了人们对AI潜力的日益认可，众多业务功能中已经识别出大量用例，展示了其变革性影响。

此外，LLMs的应用不仅限于专业场景，还通过融入日常任务（如沟通、教育和个人助理）影响了个人生活。

本文探讨了塑造AI LLMs未来的最新趋势和创新，重点介绍了2024年的重大进展，这些进展也将推动2025年及以后的显著进步。

更高效架构的出现

2024年，轻量级AI语言模型架构的开发成为一大亮点。

这些架构的特点在于能够在显著减少计算需求（如内存使用和处理能力）的同时保持高性能。

这使得它们非常适合在资源受限的环境中部署，并增强了它们在更广泛应用中的可访问性。

像“TinyGPT”这样的模型提供了与大型系统相当的性能，但计算需求显著降低。

例如，TinyGPT-V 集成了 Phi-2语言模型和预训练的视觉编码器，推理时仅需8GB内存，同时保持高性能。

这些创新使得AI能够在资源受限的环境中部署，如移动应用、物联网设备以及网络访问有限的地区，从而普及AI访问并减少对云基础设施的依赖。

面向特定领域的AI LLMs

虽然LLMs作为通用任务解决者具有巨大潜力，但将其功能扩展到单纯的“聊天机器人”角色之外仍面临重大挑战。

这导致了“LLMs的领域专业化”的出现。具体来说，领域专业化指的是根据特定领域的上下文数据定制通用LLMs，并通过领域特定知识增强，优化领域目标，并受领域特定约束的调节。

领域专业化是使大语言模型具有颠覆性的关键：全面调查

领域特定的大语言模型（LLMs）代表了AI技术的重要演进，旨在满足特定行业的独特需求。

与通用LLMs不同，这些专用模型经过微调，能够处理明确定义的任务，利用反映行业特定术语、公司政策和产品细节的数据。

这些模型提高了运营效率，并提供了更准确、上下文感知的输出。

通过专注于各自领域的复杂性，这些模型克服了通用系统的局限性，为专业领域的创新和增长开辟了新机会。

多模态能力的增强

多模态能力在AI系统中的集成继续重新定义用户交互。2024年的一大里程碑是OpenAI于5月13日发布的 GPT-4o。

这一旗舰多模态模型代表了人机交互的重大飞跃。

GPT-4o（“o”代表“全能”）设计用于实时处理和生成文本、音频和视觉输入输出。GPT-4o在语言和视听理解方面表现出色。

其他多模态模型中最显著的进展包括：

Google DeepMind的Gemini 2.0：于12月发布，该模型扩展了AI的多模态潜力，无缝集成自主代理，适用于各个领域的多样化应用。
Meta的Llama 3.2：于10月发布，Llama 3.2引入了视觉能力和移动兼容性，使开发者能够利用智能手机摄像头和屏幕创建AI驱动的应用。
Anthropic的Claude 3.5 Sonnet：于6月发布，该聊天机器人在阅读、编码、数学和视觉任务中表现出色。专注于安全性和速度，它超越了其前身，推动了对话式AI的发展。

多模态能力在AI系统中的集成继续重新定义用户交互。通过综合文本和视觉数据，这些系统为创意表达和功能实用性开辟了新途径。

透明度和可解释性的增强

2024年，AI的透明度和可解释性成为关键焦点。

挑战包括解决深度学习模型的“黑箱”性质，这往往掩盖了决策过程。

为解决这一问题，研究人员开发了诸如 SHAP（Shapley Additive Explanations）和 LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）等模型解释工具。

此外，反事实解释和注意力可视化等框架也被用于提供对AI操作的更直观洞察，特别是在医疗和金融等敏感领域。

可解释AI（XAI）方法的研究取得了进展，使用户能够理解和信任AI生成的决策，特别是在医疗和金融等敏感领域。

这些进展促进了更大的问责制，确保AI应用符合道德标准并建立用户信任。

监管框架塑造AI和LLM的使用

2024年，全球各国政府加大了制定监管框架的力度，以解决AI中的伦理问题、数据隐私和问责制。

这些措施旨在确保AI应用的透明度、公平性和安全性，敦促组织与道德标准和社会期望保持一致。

欧盟人工智能法案（AI法案）

2024年8月1日，欧盟人工智能法案（AI法案）的实施成为AI监管的关键里程碑。

该法规为整个欧盟的AI建立了统一的法律框架，促进了道德和负责任的AI发展。

关键实施里程碑包括：

2025年2月2日：某些高风险或被禁止的AI实践将生效。
逐步推出：AI法案的条款将在6至36个月内分阶段实施，允许利益相关者适应新的监管环境。

这些监管进展突显了全球在平衡AI创新与伦理考虑方面的关注，确保AI技术的可持续和负责任发展。

LLM微调技术的显著进展

2024年，LLM微调通过零样本和少样本学习等技术取得了进展，使模型能够在极少或没有任务特定数据的情况下处理任务。尽管这些方法前景广阔，但它们仍面临过拟合和评估限制等挑战。

提示调优（Prompt Tuning）通过优化输入提示来增强模型响应，正逐渐受到关注。它越来越多地与传统的微调方法结合使用，以在性能和计算效率之间取得平衡。

混合方法将提示调优与参数高效方法结合，提供了更大的灵活性。
未来的研究预计将把这些方法与AutoML集成，自动创建更具适应性的模型。

AutoML通过自动化超参数选择和优化等任务，正在彻底改变LLM微调。这不仅加速了过程，还使其对更广泛的受众可访问。

LLM微调的日益普及带来了重要的伦理和社会考虑。事实上，微调方法可能会无意中将偏见引入模型。为了解决这些挑战，透明度、问责制和道德准则对于确保LLMs的负责任开发和部署至关重要。

AI和LLM的伦理保障与偏见缓解

随着AI越来越多地融入医疗、金融和法律等关键领域，解决AI-ML系统中的伦理影响和偏见至关重要。

这些系统在决策、预测分析和数据解释等领域展示了显著的能力，但偏见可能导致不公平或有害的结果。

偏见的来源可分为：

数据偏见：训练数据的质量或代表性存在问题。
开发偏见：算法或特征工程中的缺陷。
交互偏见：临床实践、报告或医学中的时间变化导致的差异。

2024年，大语言模型中的偏见问题成为热门话题，因为AI越来越多地融入医疗、法律和教育等关键决策过程。

人们越来越关注有偏见的训练数据和算法如何延续刻板印象、加剧不平等或导致不公平结果。

从模型开发到部署的全面评估过程对于确保公平性、透明性和积极结果至关重要。

解决这些偏见是确保AI系统在高风险应用中保持公平、可信和有益的必要条件。

2024年开源LLM的发展

2024年，开源大语言模型（LLMs）的发展取得了显著进展，得益于日益增长的协作、可访问性和创新。

开源LLMs为开发者和组织提供了可定制、经济高效的替代方案，以替代专有模型。

关键趋势

社区协作：开源LLM项目受益于广泛的贡献，改进了模型架构、数据集和微调技术。社区促进了共享学习和更快的创新周期。
效率提升：参数高效调优、量化和优化推理方法等技术使得开源LLMs在资源有限的设备上更易于部署。
领域特定模型：开发者正在为医疗、法律和金融等行业创建专门的LLMs，利用开源框架满足特定需求。
道德和透明AI：开源项目强调透明度，允许对模型设计、数据源和偏见进行更严格的审查，符合对负责任AI实践的日益增长的需求。

这些模型的重要性

灵活性：开源模型允许开发者根据特定需求调整架构。
成本效益：免费使用和修改，降低了小型组织的进入门槛。
透明度和道德：开源框架促进了设计和使用的透明度，解决了偏见和问责制方面的担忧。

尽管开源LLMs提供了灵活性和创新，但在确保安全性、管理滥用风险和保持质量标准方面仍面临挑战。

展望未来，开源LLMs生态系统可能在民主化AI的同时，促进道德和高效的发展中发挥关键作用。

注意：将开放权重模型误标为开源模型

尽管一些AI模型常被标记为“开源”，但它们实际上是开放权重模型。

这一区别很重要，因为开放权重模型仅提供对训练参数的访问，而真正的开源模型则提供对开发所有方面的完全透明和访问，包括算法、训练过程和数据集。

开放权重与开源AI模型的关键区别

组件可访问性：

开放权重模型：主要提供对训练权重的访问，允许社区在兼容架构中使用这些权重。然而，训练算法或使用的特定数据集通常不可用。
开源模型：提供对所有组件的完全可见性和访问，包括模型的构建、训练和分发方式。

2. 共享目的：

开放权重模型：主要是为了让他人利用预训练网络，这些网络在计算上昂贵且耗时。
开源模型：为了更广泛的协作、透明度和创新，允许他人理解并改进基础工作。

3. 社区参与：

开放权重模型：通过提供进一步开发的起点来促进社区参与。
开源模型：鼓励更广泛的协作，使社区能够贡献于模型性能、效率、可扩展性和跨平台可用性。

2024年顶级开源LLMs概览

Mistral

2024年2月26日，Mistral Large 在Mistral研究许可下成为处理高复杂性任务的领先模型。最新版本于2024年11月发布，具有128k上下文窗口，增强了推理能力，使其成为需要广泛上下文理解的任务的理想选择。该模型为开放权重。

LLaMA（Meta AI）

LLaMA 3.2：推进多模态AI

2024年9月发布的LLaMA 3.2 引入了多模态能力，成为该公司首个能够处理文本和图像的开源AI模型。这一突破使得增强现实、视觉搜索和文档分析等新应用成为可能。

LLaMA 3.2的视觉能力标志着AI创新的重大飞跃，扩展了其用例，并强化了Meta在推进开源AI研究方面的承诺。开放权重可访问性：模型权重公开可用，支持多样应用的定制和适应。

DeepSeek

DeepSeek-V3在推理速度上取得了显著突破。它在开源模型中名列前茅，并与全球最先进的闭源模型相媲美。该模型于2024年12月26日发布，完全开源。

🚀 介绍DeepSeek-V3 | DeepSeek API文档

开源模型列表

GitHub — eugeneyan/open-llms: 📋 可用于商业用途的开源LLMs列表

通过长期记忆（LTM）实现AI自我进化

大语言模型（LLMs）在理解、推理和规划方面表现出色，通常在复杂任务中与人类表现相当。传统上，进步的重点是通过越来越大的数据集训练这些模型，以创建更强大的基础模型。

然而，AI自我进化的概念，即模型通过迭代交互在推理过程中改进，提出了一种变革性的方法。

关键见解：

AI自我进化：受人类大脑皮层的启发，AI模型可以通过与环境互动而不是仅仅依赖大规模训练数据来发展出认知能力。
长期记忆（LTM）的作用：LTM存储和管理来自现实世界交互的数据，支持终身学习和自我进化。它促进了个性化模型的构建，增强了对长尾个体数据的表示，并支持适应多样化环境。
OMNE框架的成功：利用LTM，多代理框架OMNE在GAIA基准测试中获得了第一名，展示了LTM在解决现实问题中的潜力。

研究亮点：

LTM结构：设计有效的高质量数据获取、保留和表示系统。
个性化方法：使用LTM构建基于交互和经验演变的定制模型。
未来方向：推进LTM研究以提高AI的适应性和实际应用。

LTM在AI自我进化中的作用至关重要，需要进一步探索以释放其全部潜力，激发自适应和自我改进AI系统的创新。

长期记忆：AI自我进化的基础

代理AI和自主系统：新兴趋势与挑战

代理AI使系统能够做出自主决策、采取独立行动并与其他系统无缝交互，已成为技术创新的核心焦点。

代理AI最明显的应用之一是自动驾驶汽车，它们依赖于实时导航和决策能力。这些系统分析动态环境，做出瞬间决策，并适应不可预见的挑战。

LLMs在自主系统中的作用

随着大语言模型（LLMs）能力的扩展，它们与自主系统的集成变得越来越有吸引力。

LLMs展示了自然语言理解、推理和问题解决等涌现能力，使其成为代理系统的强大基础模型。

然而，它们固有的不可预测性带来了重大挑战，特别是在高风险或资源敏感的应用中。

LLM研究与实际实施之间的差距源于将其随机行为与现实场景需求对齐的困难。

弥合差距：实际实施的框架

为了应对这些挑战，研究界提出了一个基于四个关键支柱的可操作框架：规划、记忆、工具和控制流。

这些类别为设计和部署LLM驱动的自主代理提供了结构化方法。

规划：需要有效的策略来进行目标导向的行动排序，同时减轻LLM响应的不可预测性。
记忆：结合长期记忆系统使代理能够保留和应用过去交互的上下文知识，增强决策和适应性。
工具：为代理配备专门的工具和API扩展了其功能，使其能够与外部系统无缝交互。
控制流：管理决策和任务流的强大框架确保了资源的高效分配和错误缓解。

未来展望与挑战

到2028年，33%的企业软件应用将包含代理AI，高于2024年的不到1%，使15%的日常决策能够自主进行。 (Gartner)

然而，实现这一潜力需要克服诸如处理随机性、确保道德决策和高效管理计算资源等障碍。

这些挑战要求研究人员和行业从业者共同努力，完善支撑代理AI的框架和方法。

随着代理AI继续获得关注，其对关键领域的影响只会增长。通过解决LLMs的当前局限性并将其与实际应用范式对齐，研究界可以释放自主系统的全部潜力，推动创新，同时确保可靠性和问责制。

代理AI：为什么它是AI研究的下一件大事

代理LLM系统的实际考虑

AI LLMs在创意产业中的应用

AI已经改变了创意产业，提供了强大的工具，增强了艺术表达并简化了工作流程。

像OpenAI的ChatGPT这样的模型支持内容生成，而Google的DeepDream和Synthesia等工具则促进了艺术探索和AI驱动的视频制作。

例如，Synthesia 允许用户使用AI生成的虚拟形象创建高质量视频，使专业视频制作对非专家也变得可访问。

在音乐领域，Suno 和 Udio 等平台使作曲民主化，使没有正式培训的个人也能创作原创作品。

同样，在视频创作中，Sora 和 Google VEO-2 等工具能够生成复杂的AI驱动动画和场景。

Google VEO-2 利用先进的多模态能力，从基于文本的提示中制作逼真的视频，为创作者提供了前所未有的视觉叙事控制。

这些创新模糊了人类创造力与机器辅助之间的界限，重新定义了艺术工作流程，并扩展了跨行业的创意可能性。

前沿LLM模型：OpenAI o1

OpenAI的o1是一款尖端的大语言模型（LLM），旨在通过详细响应和链式思维推理增强生成式AI能力。

2024年9月12日作为预览版发布，完整版于12月5日发布。o1被定位为GPT-4o的补充而非继任者，提供了使其在AI LLM模型中脱颖而出的专门能力。

关键特性与创新：

优化训练：

使用专门为模型设计的新优化算法。
结合强化学习以优化其决策和生成过程。
在增强上下文理解和推理的精选数据集上进行训练。

2. 链式思维推理：

强调生成详细的、逐步的解释和解决方案。
提高了需要逻辑推进和详细阐述的任务的表现。

3. 学术级能力：

在物理、化学和生物学的基准测试中达到了**博士