2023年及以后语言、视觉和生成模型的发展和展望

一、简述

        在过去的十年里，研究人员都在追求类似的愿景——帮助人们更好地了解周围的世界，并帮助人们更好地了解周围的世界。把事情做完。我们希望建造功能更强大的机器，与人们合作完成各种各样的任务。各种任务。复杂的信息搜寻任务。创造性任务，例如创作音乐、绘制新图片或创建视频。分析和综合任务，例如根据几句话的指导来制作新文档或电子邮件，或者与人们合作共同编写软件。我们想要解决复杂的数学或科学问题。转变模式，或将世界信息翻译成任何语言。诊断复杂的疾病，或了解物理世界。在虚拟软件世界和机器人物理世界中完成复杂的多步骤操作。

        通过这篇文章，重点介绍人工智能领域在 2022 年取得的一些令人兴奋的进展，并展示我们对 2023 年及以后的愿景。主要涵盖语言、计算机视觉、多模态模型和生成机器学习模型。

二、语言模型

        更大、更强大的语言模型的进展一直是过去十年机器学习 (ML) 研究最令人兴奋的领域之一。一路上的重要进展包括序列到序列学习等新方法以及我们对Transformer的开发模型，它是过去几年该领域大部分进步的基础。尽管语言模型的训练目标非常简单，例如在给定前面的标记的情况下预测文本序列中的下一个标记，但当大型模型在足够大且多样化的文本语料库上进行训练时，模型可以生成连贯的、上下文相关的、听起来自然的语言响应，可用于广泛的任务，例如生成创意内容、语言之间的翻译、帮助完成编码任务以及以有用且信息丰富的方式回答问题。我们正在