【摘 要】
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【目的】 剖析ChatGPT的基础技术原理，探讨其对大语言模型发展产生的影响，以及对多模态大模型发展思路产生的影响。【方法】 通过分析ChatGPT的发展过程和技术原理，探讨指令微调、数据采集与标注、基于人类反馈的强化学习等模型构建方法对大语言模型产生的影响。分析当前多模态大模型构建过程中遇到的关键科学问题，并借鉴ChatGPT的技术方案，探讨多模态大模型未来的发展发展思路。【结论】 ChatGP
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（项目编号：61976210，62176254）的研究成果之一；
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【目的】 剖析ChatGPT的基础技术原理，探讨其对大语言模型发展产生的影响，以及对多模态大模型发展思路产生的影响。【方法】 通过分析ChatGPT的发展过程和技术原理，探讨指令微调、数据采集与标注、基于人类反馈的强化学习等模型构建方法对大语言模型产生的影响。分析当前多模态大模型构建过程中遇到的关键科学问题，并借鉴ChatGPT的技术方案，探讨多模态大模型未来的发展发展思路。【结论】 ChatGPT为预训练大模型向下游任务的发展提供了良好的参考技术路径，未来的多模态大模型构建以及下游任务实现过程中，可以充分利用高质量的指令微调等技术来显著提升多模态大模型的下游任务性能。
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