1.2.3　技術(shù)突破：從全球競(jìng)速到本土創(chuàng)新

2018年6月，GPT-1的誕生標(biāo)志著自然語(yǔ)言處理進(jìn)入預(yù)訓(xùn)練時(shí)代。基于Transformer架構(gòu)、具有117M參數(shù)的GPT-1模型首次展示了遷移學(xué)習(xí)的驚人潛力。OpenAI團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造性地采用“無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練 +有監(jiān)督微調(diào)”的兩階段范式，在文本生成、問(wèn)答等任務(wù)中展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)RNN（Recurrent Neural Network，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型的性能。這種模式突破了特征工程的局限，使模型能夠自主捕捉語(yǔ)言的內(nèi)在規(guī)律。

技術(shù)突破在GPT-3迎來(lái)了質(zhì)變節(jié)點(diǎn)。1750億參數(shù)的龐然大物在少樣本學(xué)習(xí)（Few-shot Learning）中展現(xiàn)出令人震撼的泛化能力，其生成的文本在流暢性、邏輯性方面接近人類水平。更關(guān)鍵的是，GPT-3模型開(kāi)始展現(xiàn)出知識(shí)涌現(xiàn)特征，在數(shù)學(xué)推導(dǎo)、代碼生成等復(fù)雜任務(wù)中表現(xiàn)出超出訓(xùn)練數(shù)據(jù)范疇的能力。這預(yù)示著大模型已突破單純模式匹配的局限，開(kāi)始構(gòu)建某種程度的概念化認(rèn)知。2023年，GPT-4引入了多模態(tài)理解能力，將語(yǔ)言模型的感知維度擴(kuò)展至視覺(jué)領(lǐng)域，標(biāo)志著通用人工智能的重要里程碑。

而DeepSeek模型的出現(xiàn)打破了GPT原本絕對(duì)領(lǐng)先的地位。DeepSeek通過(guò)創(chuàng)新的混合架構(gòu)設(shè)計(jì)（如動(dòng)態(tài)稀疏激活和分階段訓(xùn)練），顯著降低了訓(xùn)練成本。這一突破打破了“算力至上”的固有范式，為中小型企業(yè)部署人工智能模型提供了可能。