2024大模型技术发展及治理实践报告-阿里巴巴达摩院

里巴巴里巴巴一二三施四五六七结语附录A：大模型各领域应附录C：人工智能开源社区：魔搭模型技术的快速发展和通用化应用潜力对人类社会和网络文明带来了新的挑大模型上下文窗口在过去一年不断突破。得益于近一年大模型相关的算法架构优化显存）的显著提升，大模型处理长序列的能力大幅提升。大模型上下文窗口已经从的提升速度。随着模型参数规模的快速增长，以及模型应用的泛化和深化，全球对 随着大模型在多模态理解能力和原生多模态技术等方面的实内容之间产生混淆，一方面增加了误用、滥用的可能性，例如医疗咨询场景中的），），以Llama3技术报告中披露的405B参数规模模型的信息为例。计算资源方面，），），以Llama3技术报告中披露的405B参数规模模型的信息为例。计算资源方面，公共云预置完备的工具提高工作效率。云计算平台可以整合从数据预处理、模型训练到模型评测的全流程所需的工具，大幅度降低使用难度，提升工作效率。高效训解决高频访问海量数据集的问题。公共云预置的深度学习框架（如TensorFlow、通过分享算法、代码和模型架构，开发者能够快速、全面吸收前人的成果，加速创新步伐。例如，Transformer模型的开源直接促成了后续一系列大模型的创新，如训练特性导致大模型开源无法分摊成本。大模型训练区分为预训练（Pre-training）获得了全球用户的检验，提升了品牌知名度，增强了在全球大模型产业的话语权和多模态能力，以构建形态丰富的应用。以通义千问的开源为例，提供了一系列不同），合成数据(SyntheticData)是通过算法和数学模型创建的新形态数据。首先建模真），部数据和模型数据伴随着多样化的用户需求和持续性的人机交互形成了一个高度整部数据和模型数据伴随着多样化的用户需求和持续性的人机交互形成了一个高度整备”。比如以金融、医疗、法律等专业领域问答系统为代表的NLP类应用中，通过●安全：在大模型提供服务的过程中，既要确保不侵犯用户或他人的个人信息，又●可靠：确保大模型在面对各类恶意攻击时仍能维持正常运行，并输出可靠且一致●可信赖：确保大模型的行为、决策及影响能够被人类轻易理解和解释，所生成的●可用：促进大模型在开放可控的环境下助力生产力提升和价值创造，为人类的生●法律法规具有强制约束力的社会规则，以责任惩戒威慑个体行为守法，对大模型络信息内容生态治理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《互联网广告管理办法》、《互联网广告可识别性执法指南》、《网络反不正当竞争暂行规定》、《关于加强科技伦理治理的意见》、《科技伦理审查办法（●标准规范为大模型技术、产品和服务的开发、生产、测试和应用等场景提供具体●伦理道德原则基于道德观念和社会责任感，关注大模型的道德正当性、公平性和 ●数据源筛选。采集时对数据源进行审核，一是充分考虑数据源的合规性，如：使 ），DPO是一种强化学习技术，但是并不直接对模型的输出 然而，这类静态或者半动态、非持续的评测往往只能片面地评估大模型的安全性。VL等多个模型服务作为靶标，包含交互页面和漏洞2.红队召集：面向阿里集团内部有安全相关经验的员工进行了定向召集，开发攻防●不安全输出处理：指大模型输出未做验证和处理，导致XSS（跨站脚本攻击）、●供应链漏洞：指供应链组件导致应用存在风险，组件类型包括三方软件包，脆弱（2）数据隔离：确保不同用户的数据在物理或●应用使用安全（详情见六、2.2）化学习，从而让模型和宪法准则进行对齐，该技术最先由Anthropic提出并用于基●小模型蒸馏训练：利用上一步微调好的大模型打标百万级别数据来蒸馏训练小模●response：好的，大乐透是一种随机性的游戏，选择号码全凭个人喜好和运●response：好的，大乐透是一种随机性的游戏，选择号码全凭个人喜好和运●举报、应急处置、辟谣机制：内容传播平台建立健全的用户举报机制，鼓励用户），●用户协议与隐私政策：用户协议明确服务规则和条件，包括服务描述、用户行为●用户身份验证与权限分级：建立严格的用户身份验证机制，确保每位使用者的身●行为监测与异常检测：利用机器学习和数据分析工具，识别异常登录、请求模式●中断服务：对用户的恶意行为及时发现并拒绝或中断服务，以避免生成风险内容●多方协同治理可以提出顺应技术发展的治理思路和方案。大模型技术创新有较大●多方协同治理可以动态管控风险。大模型技术快速迭代，应用迅速发展，关注安●迭代改进与持续优化：通过短周期的迭代和反馈循环，不断试验、学习和改进风●广泛参与和责任共担：大模型治理涉及多学科交叉、多部门协作，强调团队的自●治理技术的研发和应用，会显著提高行业发展与治理水平，例如数据匿名化机制 ●安全机制：大模型进入爆发期以来，科技企业都积极参与治理，我国大模型企业●生态管理：开闭源模型都需要对模型研发应用生态进行有效管理。近一年来，大 ●素养提升●产学联训（1）在生成式人工智能发展大浪潮中，人才培养是抓住时代机遇的（2）实践案例：阿里巴巴联合多所高校开展面向本科生和智能治理中国方案首次人工智能安全峰会上，28国及地区签署的《布莱切利宣言》分析能力，打造了专属的BI智能体，进一步提升了销售额图表生成和国企业欢迎的大模型。通义通过阿里云服务企业超过9万、通过钉钉服务企业超过的“芯片”，传统育种方式成本高、工作量大进行胰腺癌早筛的研究成果被国际医学期刊《自然·医学》收录，并收获各种模态的模型：为了应对现实世界的多样性和任务的复杂性，提高模型的性能和RAG效果提升：RAG是企业基于大模