本文回顾了过去十年机器学习在语言模型、计算机视觉、多模态和生成模型方面的进展，尤其强调了2022年的突破。大型语言模型如LaMDA和PaLM在自然语言处理、多步推理和跨语言翻译方面展现出强大的能力。计算机视觉领域见证了Transformer架构在图像处理中的成功，同时多模态模型的进步推动了跨模态理解和生成的融合。生成模型如扩散模型和自回归模型在图像和视频生成中取得显著成果，同时用户控制的生成过程为创意表达提供了新途径。最后，文章强调了负责任的人工智能原则和未来的发展方向，包括继续探索多模态模型的潜力，同时确保AI的安全和有益性。
一、简述
在过去的十年里，研究人员都在追求类似的愿景——帮助人们更好地了解周围的世界，并帮助人们更好地了解周围的世界。把事情做完。我们希望建造功能更强大的机器，与人们合作完成各种各样的任务。各种任务。复杂的信息搜寻任务。创造性任务，例如创作音乐、绘制新图片或创建视频。分析和综合任务，例如根据几句话的指导来制作新文档或电子邮件，或者与人们合作共同编写软件。我们想要解决复杂的数学或科学问题。转变模式，或将世界信息翻译成任何语言。诊断复杂的疾病，或了解物理世界。在虚拟软件世界和机器人物理世界中完成复杂的多步骤操作。
通过这篇文章，重点介绍人工智能领域在 2022 年取得的一些令人兴奋的进展，并展示我们对 2023 年及以后的愿景。主要涵盖语言、计算机视觉、多模态模型和生成机器学习模型。
二、语言模型
更大、更强大的语言模型的进展一直是过去十年机器学习 (ML) 研究最令人兴奋的领域之一。一路上的重要进展
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