预训练大模型
  白皮书
 01


               高文
               中国工程院院士 鹏城实验室主任
               北京大学博雅讲席教授


     自 1956 年人工智能在达特茅斯会议上被提出，人工智能领域的学者一直致力于提
     升算法的通用性能力，即希望人工智能方法能够像人类一样，快速灵活地适应各种
     实际应用问题，提升人类社会的生产效率。然而，在人工智能发展的前半个世纪，
     学者们始终没有找到合适的方法论，而包括符号计算、专家系统等精心设计的模型，
     都只能用于少数限定场景，无法拓展到以计算机视觉、自然语言处理为代表的复杂
PREFACE


     系统中去。

     21 世纪初，随着硬件性能的演进和大数据的兴起，情况发生了根本性的变化。
     2010 年开始，深度学习以席卷之势，占领了人工智能的大部分领域，在许多公测
     数据上取得了前所未有的精确度。深度学习的本质是统计学习，即通过在大量数据
     上拟合复杂函数，使得该函数具有泛化能力。时至今日，这种范式已经取得了 ...