大型语言模型（Large Language Model，LLM）是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够根据输入的语言序列生成相应的输出语言序列。LLM 被广泛应用于机器翻译、文本摘要、语音识别、对话系统等领域，是目前人工智能领域的热门研究方向之一。

然而，LLM 的发展也面临着很多技术难点。首先，LLM 需要处理的语言数据非常大，通常需要使用海量的语料库进行训练，因此数据处理和存储是一个重要的技术难点。其次，LLM 的训练过程需要大量的计算资源和时间，需要使用高性能计算设备和并行计算技术来加速训练过程。此外，LLM 的模型结构也非常复杂，需要对深度学习模型进行优化和调参，以提高模型的精度和效率。

中国在人工智能领域的发展虽然取得了一定的进展，但相对于美国来说仍然存在一定的落后。这主要是因为以下几个方面的原因：首先，美国在人工智能领域拥有雄厚的技术实力和丰富的研究经验，同时也拥有更加完善的技术生态系统和开放的科研环境，这为其在 LLM 等领域的研究和应用提供了广阔的空间。其次，中国在语言数据的收集和处理、高性能计算和算法优化等方面还存在一些技术瓶颈，需要加强基础研究和技术创新。同时，中国的人工智能产业还存在一些制约其发展的因素，如缺乏技术创新和人才储备、政策支持不足等问题。

因此，中国在发展 LLM 技术方面需要注重以下几个方面：一是加强基础研究，深入挖掘语言数据和深度学习算法的潜力，提高模型的精度和效率；二是加强国际合作，借鉴国外的研究经验和技术方法，拓展技术视野和创新思路；三是加强人才培养和政策支持，吸引和培养人工智能领域的优秀人才，打造良好的研发和创新环境，同时加强政策引导，推动产业升级和创新发展，提高技术应用的水平和市场竞争力。

总之，LLM 技术的发展对于提高自然语言处理的能力、推动人工智能技术的进步具有重要意义。中国在 LLM 技术方面虽然还存在一些不足和挑战，但通过加强基础研究、加强国际合作和加强人才培养和政策支持等多个方面的努力，相信中国在未来能够取得更加显著的进展和突破。
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คือโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งสามารถสร้างลำดับภาษาเอาต์พุตที่สอดคล้องกันตามลำดับภาษาอินพุต LLM ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการแปลด้วยเครื่อง การสรุปข้อความ การรู้จำเสียง ระบบบทสนทนา และสาขาอื่นๆ และปัจจุบันเป็นหนึ่งในแนวทางการวิจัยยอดนิยมในสาขาปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตาม การพัฒนา LLM ยังเผชิญกับปัญหาทางเทคนิคมากมาย ประการแรก ข้อมูลภาษาที่ LLM จำเป็นต้องประมวลผลมีขนาดใหญ่มากและมักจะต้องใช้คลังข้อมูลขนาดใหญ่ในการฝึกอบรม ดังนั้น การประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลจึงเป็นปัญหาทางเทคนิคที่สำคัญ ประการที่สอง กระบวนการฝึกอบรมของ LLM ต้องใช้ทรัพยากรและเวลาในการประมวลผลจำนวนมาก และจำเป็นต้องใช้อุปกรณ์คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงและเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์แบบขนานเพื่อเร่งกระบวนการฝึกอบรม นอกจากนี้ โครงสร้างแบบจำลองของ LLM ยังซับซ้อนมากและจำเป็นต้องปรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกให้เหมาะสมและปรับพารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของแบบจำลอง แม้ว่าจีนจะมีความก้าวหน้าในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ แต่ก็ยังตามหลังสหรัฐอเมริกา สาเหตุหลักมาจากเหตุผลดังต่อไปนี้: ประการแรก สหรัฐอเมริกามีความแข็งแกร่งทางเทคนิคที่แข็งแกร่งและมีประสบการณ์การวิจัยมากมายในด้านปัญญาประดิษฐ์ นอกจากนี้ ยังมีระบบนิเวศทางเทคโนโลยีที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นและสภาพแวดล้อมการวิจัยทางวิทยาศาสตร์แบบเปิดซึ่งทำให้มีการแข่งขันมากขึ้นใน LLM และสาขาอื่นๆ มีพื้นที่กว้างขวางสำหรับการวิจัยและการประยุกต์ในสาขานี้ ประการที่สอง จีนยังคงมีปัญหาคอขวดทางเทคนิคในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลภาษา คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงและการปรับอัลกอริทึมให้เหมาะสม และจำเป็นต้องเสริมสร้างการวิจัยขั้นพื้นฐานและนวัตกรรมทางเทคโนโลยี ในเวลาเดียวกัน อุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ของจีนยังคงมีปัจจัยบางประการที่จำกัดการพัฒนา เช่น การขาดนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและการสำรองผู้มีความสามารถ และการสนับสนุนนโยบายที่ไม่เพียงพอ ดังนั้น จีนจำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่ประเด็นต่อไปนี้ในการพัฒนาเทคโนโลยี LLM ประการแรก เสริมสร้างการวิจัยขั้นพื้นฐาน สำรวจศักยภาพของข้อมูลภาษาและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกอย่างลึกซึ้ง และปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของแบบจำลอง ประการที่สอง เสริมสร้างความร่วมมือระหว่างประเทศและเรียนรู้ จากประสบการณ์การวิจัยและวิธีการทางเทคนิคจากต่างประเทศ ขยายวิสัยทัศน์ทางเทคนิคและความคิดสร้างสรรค์ ประการที่สาม เสริมสร้างการฝึกอบรมผู้มีความสามารถและการสนับสนุนนโยบาย ดึงดูดและปลูกฝังผู้มีความสามารถที่โดดเด่นในด้านปัญญาประดิษฐ์ สร้างสภาพแวดล้อมด้านการวิจัยและพัฒนาและนวัตกรรมที่ดี และในขณะเดียวกันก็เสริมสร้างความแข็งแกร่ง คำแนะนำนโยบายเพื่อส่งเสริมการยกระดับอุตสาหกรรมและการพัฒนานวัตกรรมปรับปรุงระดับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีและความสามารถในการแข่งขันในตลาด กล่าวโดยสรุป การพัฒนาเทคโนโลยี LLM มีความสำคัญอย่างยิ่งในการปรับปรุงความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และส่งเสริมความก้าวหน้าของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ แม้ว่าจีนยังคงมีข้อบกพร่องและความท้าทายบางประการในเทคโนโลยี LLM แต่เชื่อกันว่าจีนสามารถบรรลุความก้าวหน้าและความก้าวหน้าที่สำคัญยิ่งขึ้นได้ในอนาคต โดยการเสริมสร้างการวิจัยขั้นพื้นฐาน การเสริมสร้างความร่วมมือระหว่างประเทศ และการเสริมสร้างการฝึกอบรมบุคลากรและการสนับสนุนนโยบาย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence