前言：

2023 年随着 ChatGPT 和 Stable Diffusion 等大模型爆火以来，生成式 AI 备受瞩目。在数字媒体、游戏、动画、电影、广告、社交、短视频、软件开发等领域，我们都可以看到 AIGC 的身影。AI 浪潮的席卷，各行各业都积极借助 AIGC 的能力对其进行赋能，提升生产效率。博主是一名有着 6 年开发经验的全栈开发工程师，但我依旧对新技术非常感兴趣，对于 GPT 等大模型也非常好奇。其次，企业越来越需要复合型人才，而各种 AIGC 工具能够帮助我快速学习和成长。因此，在 2023 这一年里我在学习掌握的基础上尝试着借助各大厂商的种 AIGC 大模型的能力来开发一些好玩的应用，接下来博主就给大家来介绍一下这一年以来的 AI 之旅。

一、2023 年中国人工智能大模型地图研究报告解析

近期，由中国科学技术信息研究所、科技部新一代人工智能发展研究中心联合相关研究机构编写的《中国人工智能大模型地图研究报告》正式发布。博主在这借助这份报告给大家分享一下国内大模型阶段性发展特征，让大家对这百模大战的时代有一个宏观上的了解。

1、从数量来看,目前我国大模型发展与美国保持同步增长态势

目前我国大模型发展与美国保持同步增长态势。在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展，涌现出盘古、悟道、文心一言、通义千问、星火认知等一批具有行业影响力的预训练大模型，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。

2、从领域分布来看，自然语言处理仍是目前大模型研发最为活跃的重点领域，其次是多模态领域

在计算机视觉和智能语音等领域的大模型还较少。国内大学、科研机构、企业等不同创新主体都在积极参与大模型研发，学术界与产业界之间的联合开发还不充分

3、从产业落地来看：《报告》分析发现，目前中国大模型产业化应用大致出现两种并行的发展路径

文心一言、通义千问、紫东太初等中国一批通用化大模型正在快速发展，打造跨行业通用化人工智能能力平台，其应用行业正在从办公、生活、娱乐向医疗、工业、教育等加速渗透。

4、国内大模型列表

这里列举出 40 个国内的一些大模型列表，大家可以看看有没有熟悉的。另外序号不代表排名（排名不分先后，仅做统计用途）

二、如何借助大模型的能力，对我们的开发者的工作进行赋能

大模型的能力毋庸置疑，如何借助大模型的能力来对我们开发者的工作进行赋能呢，博主在 2023 这一年里面分别从游戏开发、AI 智能办公、数据分析等三个方向进行了尝试，也做了一些小小的成果，这里大家且听我一一分享道来：

1、从 0 到 1 使用腾讯云高性能应用服务 HAI ，部署了 StableDiffusion 和 ChatGLM2-6B 模型来辅助我开发【看图识成语】益智游戏

AIGC 拥有这么多的能力，那么我们才能独立部署体验呢？首先我们需要部署这些这些大模型，大模型处理的数据量巨大无比，整个处理过程可以分为训练（train）、微调（fine-tune）和推理(inference)。从算力消耗上来说，是训练>微调>推理，训练要比推理的算力消耗高至少 3 个数量级以上，训练和微调大型语言模型对于硬件资源的要求非常高，对于只是短期使用，自己购买硬件资源价格昂贵显然是不划算的。

博主这里使用腾讯云推出的一款“高性能应用服务 HAI”，它基于腾讯云 GPU 云服务器底层算力，提供即插即用的高性能云服务。以应用为中心，匹配 GPU 云算力资源，助力中小企业及开发者快速部署 LLM、AI 作画、数据科学等高性能应用，部署起来非常省心！！！博主亲自体验了一番，从 0 到 1 使用腾讯云高性能应用服务 HAI ，部署了 StableDiffusion 和 ChatGLM2-6B 模型来辅助我开发【看图识成语】益智游戏，游戏的 UI 和素材基于 StableDiffusion 画图生成，游戏需要的成语及其释义基于 ChatGLM2-6B 生成，部分代码也基于 AI 生成，工作效率提升很多，不到一天时间就完成了全部开发，这里也给大家先看看博主开发的作品成果。

（1）设计游戏设计大纲

（2）使用 StableDiffusion 描述"对牛弹琴"成语的生成几个示例及参数配置，感觉能符合大致需求，要是一次生成不准确的可以多生成几张，择优选择即可：

不到一会我就生成了游戏需要的全部成语图片素材，择优选取了最终的 10 张图片~

（3）使用 ChatGLM2-6B 模型对话式批量生成成语释义素材

（4）将素材集成到项目代码中

（5）游戏成品展示

（6）总结

以博主开发的这款【看图识成语】益智游戏为例，大模型 AI 绘图+AI 生成文案的能力，使的博主可以直接更加专注在应用开发上，开发效能大幅提升，不到一天即可完成全部工作，相比而且开发效率提升明显。

2、基于 ChatGLM2-6B 模型，我给公司人事开发了 AI 办公助手

这里开发过程和上述类似，博主将成果进行展示一番，给大家看一下

（1）场景 1：智能生成 sql，自主查询考勤机中考勤记录

 （2）场景 2：智能生成 excel，自主计算统计复杂报表

（3）场景 3：英文助手，辅助英文文案撰写

3、使用大公司 AI 产品体验零代码数据分析，人人都是数据分析师

在数字化时代，数据分析已经成为了商业决策、产品优化、运营提升等方面的基础。无论是大型企业还是创业公司，都需要通过数据分析来了解市场需求、优化业务流程、提升客户体验等等。我分别使用了 tableAgent 公司的产品和 Amazon 云科技的产品体验了零代码进行数据分析。它们为用户提供了从数据准备到模型部署的一站式解决方案，极大地简化了机器学习的过程，帮助用户轻松地迈入机器学习的世界。

（1）使用 Amazon SageMaker Canvas 零代码来构建模型预测高危糖尿病患者是否有可能在 30 天内、30 天后或根本不入院

（2）通过全球高校评价数据集，对 TableAgent 进行如下五个维度的提问，挖掘出数据背后的价值，为寻求考研/博选择学校和分析学校就业前景等帮助的朋友或者企业等提供决策帮助

三、总结

以上就是博主在 2023 这一年里面分别从游戏开发、AI 智能办公、数据分析等三个方向对 AI 大模型进行的尝试和做的一些小成果。

自 2010 年代初深度学习问世以来，人工智能进入到第三次高潮，而 2017 年出现的 Transformer 算法，又将深度学习推向了大模型时代。以 ChatGPT 为代表的大语言模型，展现出来的推理、思维链等能力，让人类感到惊讶，尤其是 GPT4 在多种能力测试中达到人类顶级水平，更是让人类看到了 AGI 的曙光。未来真正的 AGI 可以自然地处理多种类型信息，会进一步的朝着高效多模态信息处理机制方向演化。随着科技的发展，未来也是充满机遇和挑战，作为开发者的我们，应该也及时的拥抱变化，掌握更多的技能，以梦为马，不负年华，进一步的提升自己，在时代的浪潮下才能立于不败之地。