24、预训练基础模型的未来趋势

预训练基础模型的未来趋势

在科技领域，通用技术的一些原则始终不变，例如速度、简易性、灵活性和低成本。在基础模型方面，客户明显更倾向于可解释性和值得信赖的模型。这就要求应用设计师和开发者要应对这些长期的消费者偏好，选择能最大化满足这些需求的解决方案和系统。

除了设计和构建成功应用的核心技能外，在大语言模型（LLM）的新时代，我们还能做些什么来保持竞争力呢？关键在于定制你的数据。要让你的数据和数据集具有独特性，在目的、广度、深度和完整性上做到独一无二。尽可能利用优质资源对数据进行标注，并将其作为整个应用工作流程的核心部分。这就引出了持续学习的概念，即模型能够根据终端用户的反馈不断改进。

其他生成模态

自2022年ChatGPT出现以来，技术界对生成新颖内容的兴趣大增。高性能基础模型与媒体对其能力的大量报道，以及后疫情时代人们对错过机会的极度恐惧，共同引发了全球对生成式AI的关注热潮。

以下是目前生成式AI应用中常见的一些非视觉和语言类的内容生成类型：
- 代码生成
- 音乐生成
- 生成PowerPoint幻灯片、广告和视觉素材
- 生成产品文档
- 生成建筑设计并构建应用
- 生成电影、电视剧和娱乐内容
- 生成网站、游戏和移动应用

代码生成并不令人意外，因为它与语言生成有核心相似之处。微调大语言模型以输出你所选语言的代码相对容易。例如，2019年就有项目利用SageMaker示例笔记本实现了这一点。如今，许多现代代码生成模型表现出色，Hugging Face和ServiceNow合作推出的开源模型StarCoder就是一个很好的例子，可在