2024大模型技術(shù)發(fā)展及治理實(shí)踐報(bào)告-阿里巴巴達(dá)摩院

里巴巴里巴巴一二三施四五六七結(jié)語(yǔ)附錄A：大模型各領(lǐng)域應(yīng)附錄C：人工智能開(kāi)源社區(qū)：魔搭模型技術(shù)的快速發(fā)展和通用化應(yīng)用潛力對(duì)人類社會(huì)和網(wǎng)絡(luò)文明帶來(lái)了新的挑大模型上下文窗口在過(guò)去一年不斷突破。得益于近一年大模型相關(guān)的算法架構(gòu)優(yōu)化顯存）的顯著提升，大模型處理長(zhǎng)序列的能力大幅提升。大模型上下文窗口已經(jīng)從的提升速度。隨著模型參數(shù)規(guī)模的快速增長(zhǎng)，以及模型應(yīng)用的泛化和深化，全球?qū)? 隨著大模型在多模態(tài)理解能力和原生多模態(tài)技術(shù)等方面的實(shí)內(nèi)容之間產(chǎn)生混淆，一方面增加了誤用、濫用的可能性，例如醫(yī)療咨詢場(chǎng)景中的），），以Llama3技術(shù)報(bào)告中披露的405B參數(shù)規(guī)模模型的信息為例。計(jì)算資源方面，），），以Llama3技術(shù)報(bào)告中披露的405B參數(shù)規(guī)模模型的信息為例。計(jì)算資源方面，公共云預(yù)置完備的工具提高工作效率。云計(jì)算平臺(tái)可以整合從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練到模型評(píng)測(cè)的全流程所需的工具，大幅度降低使用難度，提升工作效率。高效訓(xùn)解決高頻訪問(wèn)海量數(shù)據(jù)集的問(wèn)題。公共云預(yù)置的深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、通過(guò)分享算法、代碼和模型架構(gòu)，開(kāi)發(fā)者能夠快速、全面吸收前人的成果，加速創(chuàng)新步伐。例如，Transformer模型的開(kāi)源直接促成了后續(xù)一系列大模型的創(chuàng)新，如訓(xùn)練特性導(dǎo)致大模型開(kāi)源無(wú)法分?jǐn)偝杀?。大模型?xùn)練區(qū)分為預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）獲得了全球用戶的檢驗(yàn)，提升了品牌知名度，增強(qiáng)了在全球大模型產(chǎn)業(yè)的話語(yǔ)權(quán)和多模態(tài)能力，以構(gòu)建形態(tài)豐富的應(yīng)用。以通義千問(wèn)的開(kāi)源為例，提供了一系列不同），合成數(shù)據(jù)(SyntheticData)是通過(guò)算法和數(shù)學(xué)模型創(chuàng)建的新形態(tài)數(shù)據(jù)。首先建模真），部數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)伴隨著多樣化的用戶需求和持續(xù)性的人機(jī)交互形成了一個(gè)高度整部數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)伴隨著多樣化的用戶需求和持續(xù)性的人機(jī)交互形成了一個(gè)高度整備”。比如以金融、醫(yī)療、法律等專業(yè)領(lǐng)域問(wèn)答系統(tǒng)為代表的NLP類應(yīng)用中，通過(guò)●安全：在大模型提供服務(wù)的過(guò)程中，既要確保不侵犯用戶或他人的個(gè)人信息，又●可靠：確保大模型在面對(duì)各類惡意攻擊時(shí)仍能維持正常運(yùn)行，并輸出可靠且一致●可信賴：確保大模型的行為、決策及影響能夠被人類輕易理解和解釋，所生成的●可用：促進(jìn)大模型在開(kāi)放可控的環(huán)境下助力生產(chǎn)力提升和價(jià)值創(chuàng)造，為人類的生●法律法規(guī)具有強(qiáng)制約束力的社會(huì)規(guī)則，以責(zé)任懲戒威懾個(gè)體行為守法，對(duì)大模型絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》、《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》、《互聯(lián)網(wǎng)廣告管理辦法》、《互聯(lián)網(wǎng)廣告可識(shí)別性執(zhí)法指南》、《網(wǎng)絡(luò)反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)暫行規(guī)定》、《關(guān)于加強(qiáng)科技倫理治理的意見(jiàn)》、《科技倫理審查辦法（●標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范為大模型技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)的開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)、測(cè)試和應(yīng)用等場(chǎng)景提供具體●倫理道德原則基于道德觀念和社會(huì)責(zé)任感，關(guān)注大模型的道德正當(dāng)性、公平性和 ●數(shù)據(jù)源篩選。采集時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行審核，一是充分考慮數(shù)據(jù)源的合規(guī)性，如：使 ），DPO是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，但是并不直接對(duì)模型的輸出 然而，這類靜態(tài)或者半動(dòng)態(tài)、非持續(xù)的評(píng)測(cè)往往只能片面地評(píng)估大模型的安全性。VL等多個(gè)模型服務(wù)作為靶標(biāo)，包含交互頁(yè)面和漏洞2.紅隊(duì)召集：面向阿里集團(tuán)內(nèi)部有安全相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的員工進(jìn)行了定向召集，開(kāi)發(fā)攻防●不安全輸出處理：指大模型輸出未做驗(yàn)證和處理，導(dǎo)致XSS（跨站腳本攻擊）、●供應(yīng)鏈漏洞：指供應(yīng)鏈組件導(dǎo)致應(yīng)用存在風(fēng)險(xiǎn)，組件類型包括三方軟件包，脆弱（2）數(shù)據(jù)隔離：確保不同用戶的數(shù)據(jù)在物理或●應(yīng)用使用安全（詳情見(jiàn)六、2.2）化學(xué)習(xí)，從而讓模型和憲法準(zhǔn)則進(jìn)行對(duì)齊，該技術(shù)最先由Anthropic提出并用于基●小模型蒸餾訓(xùn)練：利用上一步微調(diào)好的大模型打標(biāo)百萬(wàn)級(jí)別數(shù)據(jù)來(lái)蒸餾訓(xùn)練小?！駌esponse：好的，大樂(lè)透是一種隨機(jī)性的游戲，選擇號(hào)碼全憑個(gè)人喜好和運(yùn)●response：好的，大樂(lè)透是一種隨機(jī)性的游戲，選擇號(hào)碼全憑個(gè)人喜好和運(yùn)●舉報(bào)、應(yīng)急處置、辟謠機(jī)制：內(nèi)容傳播平臺(tái)建立健全的用戶舉報(bào)機(jī)制，鼓勵(lì)用戶），●用戶協(xié)議與隱私政策：用戶協(xié)議明確服務(wù)規(guī)則和條件，包括服務(wù)描述、用戶行為●用戶身份驗(yàn)證與權(quán)限分級(jí)：建立嚴(yán)格的用戶身份驗(yàn)證機(jī)制，確保每位使用者的身●行為監(jiān)測(cè)與異常檢測(cè)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析工具，識(shí)別異常登錄、請(qǐng)求模式●中斷服務(wù)：對(duì)用戶的惡意行為及時(shí)發(fā)現(xiàn)并拒絕或中斷服務(wù)，以避免生成風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容●多方協(xié)同治理可以提出順應(yīng)技術(shù)發(fā)展的治理思路和方案。大模型技術(shù)創(chuàng)新有較大●多方協(xié)同治理可以動(dòng)態(tài)管控風(fēng)險(xiǎn)。大模型技術(shù)快速迭代，應(yīng)用迅速發(fā)展，關(guān)注安●迭代改進(jìn)與持續(xù)優(yōu)化：通過(guò)短周期的迭代和反饋循環(huán)，不斷試驗(yàn)、學(xué)習(xí)和改進(jìn)風(fēng)●廣泛參與和責(zé)任共擔(dān)：大模型治理涉及多學(xué)科交叉、多部門協(xié)作，強(qiáng)調(diào)團(tuán)隊(duì)的自●治理技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，會(huì)顯著提高行業(yè)發(fā)展與治理水平，例如數(shù)據(jù)匿名化機(jī)制 ●安全機(jī)制：大模型進(jìn)入爆發(fā)期以來(lái)，科技企業(yè)都積極參與治理，我國(guó)大模型企業(yè)●生態(tài)管理：開(kāi)閉源模型都需要對(duì)模型研發(fā)應(yīng)用生態(tài)進(jìn)行有效管理。近一年來(lái)，大 ●素養(yǎng)提升●產(chǎn)學(xué)聯(lián)訓(xùn)（1）在生成式人工智能發(fā)展大浪潮中，人才培養(yǎng)是抓住時(shí)代機(jī)遇的（2）實(shí)踐案例：阿里巴巴聯(lián)合多所高校開(kāi)展面向本科生和智能治理中國(guó)方案首次人工智能安全峰會(huì)上，28國(guó)及地區(qū)簽署的《布萊切利宣言》分析能力，打造了專屬的BI智能體，進(jìn)一步提升了銷售額圖表生成和國(guó)企業(yè)歡迎的大模型。通義通過(guò)阿里云服務(wù)企業(yè)超過(guò)9萬(wàn)、通過(guò)釘釘服務(wù)企業(yè)超過(guò)的“芯片”，傳統(tǒng)育種方式成本高、工作量大進(jìn)行胰腺癌早篩的研究成果被國(guó)際醫(yī)學(xué)期刊《自然·醫(yī)學(xué)》收錄，并收獲各種模態(tài)的模型：為了應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的多樣性和任務(wù)的復(fù)雜性，提高模型的性能和RAG效果提升：RAG是企業(yè)基于大模