2024年，无疑是AI大模型发展历程中浓墨重彩的一年，是技术突破与应用创新交相辉映的一年，更是AI行业走向成熟并迈向更广阔未来的关键转折之年。
GPT-4的超越与模型性能的飞跃
在2023年底，GPT-4还是AI领域一座高耸入云、难以逾越的山峰，令其他AI实验室望尘莫及，纷纷探寻OpenAI背后的独特技术奥秘。然而，仅仅一年之后，形势便发生了翻天覆地的变化。截至2024年底，据ChatbotArena排行榜显示，原始版本的GPT-4已跌至第70位左右，已有18家机构的70个模型在性能上成功超越了这个曾经的标杆。其中，谷歌的Gemini1.5Pro在2024年2月率先突破，不仅达到GPT-4水平，更是带来了两项重大创新，将输入上下文长度提升至100万token，后来又更新至200万，并首次实现了视频输入处理能力，为整个行业开辟了全新的可能性。Anthropic的Claude3系列也表现出色，Claude3Opus迅速成为业界新标杆，6月发布的Claude3.5Sonnet更是将性能推向新的高度，即使在10月获得重大升级后仍保持相同版本号。这一系列的突破充分展示了AI模型性能的飞速提升，如今，超越GPT-4已不再是罕见的成就，而是成为衡量顶级AI模型的基本门槛，标志着AI技术的快速发展和广泛突破。
模型成本的大幅降低与普及加速
2024年，AI大模型领域迎来了成本降低的重大利好。顶级大模型的训练成本大幅下降，例如DeepSeekv3仅需557万美元的训练成本，便可达到与Claude3.5Sonnet等模型比肩的性能。在模型运行成本方面，由于竞争加剧和效率提高，LLM的价格也出现了急剧下降。谷歌的Gemini1.5Flash8B比2023年的GPT-3.5Turbo便宜27倍，OpenAI的GPT-4o价格为2.50美元，GPT-4omini的价格为0.15美元/mTok，Anthropic的Claude3Haiku价格为0.25美元/mTok。更低的成本使得更多的企业和个人能够负担得起使用AI大模型，进一步推动了AI的普及和应用，让AI技术不再是少数企业和机构的专属，而是能够走进更多人的生活和工作中，为社会创造更多的价值。
多模态模型的崛起与应用拓展
2024年是多模态LLM蓬勃发展的一年，几乎所有主要的模型供应商都发布了多模态模型，能够处理图像、音频和视频输入。从3月Anthropic的Claude3系列，到4月谷歌的Gemini1.5Pro，再到9月的Qwen2-VL、Mistral的Pixtral12B以及Meta的Llama3.211B和90B视觉模型等，多模态模型如雨后春笋般涌现。10月，OpenAI也实现了音频输入和输出，11月HuggingFace发布了SmolVLM，12月AmazonNova展示了图像和视频模型。多模态的发展使得LLM能够处理更丰富的信息类型，极大地拓展了其应用领域。例如，在医疗领域，医生可以通过向模型输入患者的影像资料和病历文本，获得更准确的诊断建议；在教育领域，学生可以通过与多模态模型互动，获得更加生动、直观的学习体验。多模态模型的出现真正实现了让AI理解和处理多种形式的信息，使AI与现实世界的交互更加自然和深入。
语音和实时视频交互的突破与创新
2024年，语音和实时视频交互成为AI领域的一大亮点。5月13日发布的GPT-4o进行了全新语音模式的演示，该模型可以接受音频输入并输出逼真的语音，无需单独的TTS或STT模型。ChatGPT高级语音模式的推出更是令人惊艳，用户可以通过语音与模型进行自然流畅的对话。谷歌的Gemini也具备音频输入功能，其应用程序可以像ChatGPT一样说话，并且在12月份，ChatGPT和Google Gemini都展示了具有实时视频交互功能的预览版本，用户可以与模型分享摄像头，并实时讨论所看到的内容。这一系列的突破将科幻小说中的场景变为现实，为用户提供了更加自然、便捷、沉浸式的交互体验，使得AI真正成为人们生活和工作中的得力助手。例如，在远程办公场景中，用户可以通过语音和视频与AI助手互动，快速完成文档撰写、会议安排等任务；在智能家居领域，用户可以通过语音和视频指令控制家中的设备，实现更加智能化的家居生活。
基于Prompt的应用程序生成的繁荣与便捷
2024年，基于Prompt的应用程序生成成为AI行业的一大特色和常态。LLM现在可以根据Prompt生成完整的交互式应用程序，包括HTML、CSS和JavaScript代码。Anthropic的ClaudeArtifacts、GitHubSpark和MistralChat的Canvas等工具都提供了这项强大的功能。这一功能的出现极大地简化了应用程序开发流程，为非专业程序员提供了构建应用程序的便捷途径。在欧洲，许多小型创业公司利用这一技术快速开发出各种创新的应用程序，如个性化的旅游规划应用、智能健康管理应用等，大大降低了开发成本和时间。在美国，一些大型企业也在内部广泛应用这一技术，提高了工作效率和创新能力。例如，一家美国的广告公司利用基于Prompt的应用程序生成技术，快速为客户生成个性化的广告创意和宣传方案，赢得了客户的高度赞誉。开源项目如Streamlit和Gradio也为基于Prompt的应用程序生成提供了更多的可能性和支持，开发者可以利用这些开源框架快速搭建和部署自己的应用程序，进一步推动了这一技术的普及和发展。
推理模型的兴起与技术创新
2024年最后一个季度，推理模型的出现成为AI领域最有趣的发展之一。OpenAI的o1模型最初于9月12日作为o1-preview和o1-mini发布，其最大的创新在于开辟了一种扩展模型的新方法，即通过在推理上投入更多的计算来解决更难的问题，而不再仅仅依赖于训练时增加计算。o1的续集o3于12月20日发布，并在ARC-AGI基准测试中取得了令人瞩目的结果。谷歌也于12月19日发布了该类别的首款参赛者gemini-2.0-flash-thinking-exp。阿里巴巴Qwen团队于11月28日发布了他们的QwQ模型；DeepSeek于11月20日通过其聊天界面开放了DeepSeek-R1-Lite-Preview模型供试用。推理模型的兴起为AI技术的进一步发展提供了新的思路和方向，有望在未来实现更高效、更智能的模型性能提升。在欧洲，一些科研机构正在积极研究推理模型在自然语言处理和计算机视觉等领域的应用，取得了初步的成果；在美国，各大科技公司也纷纷加大对推理模型的研发投入，期待在这一新兴领域占据领先地位。
合成训练数据的应用与优化
2024年，越来越多的AI实验室开始使用合成数据来训练LLM，这一方法取得了良好的效果。合成数据可以克服真实数据的局限性，为LLM训练提供更灵活的选择。例如，DeepSeekv3使用了DeepSeek-R1创建的“推理”数据进行训练。同时，另一种常用技巧是使用较大的模型来帮助为较小、更便宜的替代方案创建训练数据，这种方法也越来越受到实验室的青睐。通过精心设计用于LLM的训练数据，模型的性能和效率得到了显著提高，避免了因互联网上充斥着人工智能生成的垃圾而导致模型退化的问题。在开源社区，有许多项目致力于提供高质量的合成训练数据和相关工具，如HuggingFace的Datasets库，为研究人员和开发者提供了丰富的资源和便捷的使用方法，进一步推动了合成训练数据在AI领域的应用和发展。
AI优势凸显与未来展望
2024年，AI大模型在各个方面都展现出了巨大的优势和潜力。模型性能的提升、成本的降低、多模态的发展、语音和视频交互的突破、应用程序生成的便捷以及推理模型的创新等，都为AI的广泛应用和深入发展奠定了坚实的基础。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在未来的社会和经济发展中发挥更加重要的作用，为人类创造更加美好的生活。然而，我们也应该清醒地认识到，AI的发展还面临着一些挑战，如模型的可信度、环境影响、使用难度等问题。但只要我们积极应对，不断探索和创新，相信这些问题都将逐步得到解决，AI的未来必将更加辉煌。
