GPT 和通信白皮书 （ 英 ）

执行摘要 在大数据和云计算等关键技术的共同努力下，以ChatGPT为代表的大量生成预训练变压器（GPT）大模型已经出现，显示出高度创造性的内容生成能力，并提供了高度智能的人机交互体验。长期以来，通信中存在许多技术问题，难以使用传统方法进行准确建模或有效解决。同时，GPT展示了提高信息通信服务和智能自治网络性能的潜力。此外,GPT的快速发展和广泛应用还需要具有大带宽、低延迟和高可靠性的通信网络来支持。 因此，本白皮书从传播从业者的角度探讨了GPT与传播之间的相互关系。第一章首先概述了GPT大模型的概念、发展过程和研究现状。其次，第二章讨论了GPT在通信行业中的新应用，以及GPT在网络智能自治中的地位。第三，第三章探讨了通信网络如何实现GPT的广泛应用，并给出了未来网络设计的典型思路。此外，第4章分析了GPT和通信从独立演进到协同发展的过程，以及“6G+GPT”赋能行业数字化转型的应用。此外，第五章指出了“GPT+通信”整合过程中最明显的五个问题和挑战，并提供了一些解决方案。随后，第六章对GPT和通信行业如何共同发展提出了几点建议，以及对未来的展望。最后，第7章总结了本白皮书。 Contents 执行摘要1 0前言4 1.GPT引领人工智能发展浪潮8 1.1.GPT8的基本概念 11.1生成预训练变压器8 11.2大型模型9 11.3变压器体系结构11 12.GPT的发展历史13 1.3.GPT15的研究现状 13.1Forein研究现状16 13.2国内研究现状18 13.3国际组织19 2.GPT赋能通信行业20 21.GPT刺激通信领域的新应用和改革20 21.1智能客户服务22 21.2自动化模拟23 21.3增强的语义通信24 21.4重塑芯片设计领域25 22.GPT促进通信网络中的智能自治26 22.1GPT重塑网络规划28 22.2GPT增强切片部署29 22.3GPT简化网络操作和维护30 22.4GPT加速网络优化32 3.通信网络支持GPT无处不在的应用35 3.1通信网络保证GPT应用的着陆35 3.2未来网络技术支持GPT应用38 3.2.1未来网络设计的典型方法38 3.2.26G网络，支持GPT应用39 3.3新的网络架构支持GPT功能下沉41 3.3.1自适应切片41 3.3.2分布式学习43 3.3.3边缘情报43 4.GPT与通信的协同发展46 41.从独立进化到紧密集成的GPT与通信46 41.1GPT与通信集成的趋势46 41.2GPT和5G网络的集成47 42.GPT与6G通信网络的集成与发展48 42.1GPT支持海量数据处理49 42.2GPT推广网络自助服务50 42.3GPT协助网络资源编排50 4.2.4GPT构建网络内生安全50 4.3.“6G+GPT”助力行业数字化转型51 4.3.1“6G+GPT”赋能智能产业52 4.3.2“6G+GPT”支持智能医疗53 4.3.3“6G+GPT”助力智能交通53 4.3.4“6G+GPT”支持智能农业54 4.3.5“6G+GPT”为智能家居提供支持55 4.3.6“6G+GPT”支持数字娱乐55 5.“GPT+通信”集成发展面临的问题565.1.通信中高质量培训数据的稀缺性导致专业模型的准确性和泛化性57 5.2.设备上计算能力和硬件资源不足对大型模型60 5.3.云-边缘-终端异构网络协作的困难导致大型模型62 5.4.服务器互连带宽瓶颈导致训练时间长、推断低效率65 55.与大型型号相关的法律规定滞后会导致安全，隐私和道德问题的高风险67 6.发展建议及未来展望71 61.发展建议71 6.1.1加快构建AI计算能力并提供基础设施支持71 6.1.2加强校企联合培养，填补创新差距人才74 6.1.3加快制定相关政策，建立引导平台Development76 62.未来展望78 6.2.1核心技术的突破和关键的显著提升能力78 6.2.2系统建设的持续改进和数字化的快速发展经济80 62.3应用场景的扩展，逐步整合和共生82 7.Conclusion84 参考文献85 缩写90 Acknowledgments92 0前言 近年来，随着人工智能（AI）技术的不断进步，特别是在强化学习，大型模型和生成内容领域，各个行业都在积极探索其应用。2022年11月底，OpeAI发布了快速普及的聊天机器人ChatGPT，它拥有惊人的自然语言理解和生成能力，引起了社会的广泛关注。随后，2023年3月，升级版GPT-4多模态大型模型的推出，重新燃起了对生成AI的热情 ，导致众多大型模型的快速相继出现。 自基于文本的会话互动开始以来，GPT在短短几年内深刻地影响了人们的生产和生活 ，带来了重大变化。许多人认为它将继续带来破坏性的变化。比尔·盖茨指出，大型模型代表了40多年来最具革命性的技术进步；英伟达首席执行官黄延森将大型模型的出现比作AI的“iPhoe时刻”；百度首席执行官李彦宏在2023中关村论坛上提出，大型模型准备改变世界。从ChatGPT引发的涟漪到它引发的全球浪潮，GPT大型模型已成为当今讨论最多的话题之一，标志着生成AI发展的关键转折点;2023年无疑也将在AI发展史上留下重要的印记。 作为促进人、自然、机器之间信息交换和传输的行业，通信行业与大模型技术的发展紧密交织在一起。通信行业本身的数字化程度很高，需要处理复杂的数据。GPT的引入可以简化大量工作，为通信运营商带来显着的容量增强，特别是在网络运营和维护（O＆M）和服务交付领域，使他们更加智能。在大型模型时代，随着GPT技术的进步，对计算能力，数据和算法的需求将出现爆炸性增长，需要通信基础设施提供支持。在未来，GPT如何赋予通信行业权力以及通信行业如何支持。 GPT是每个通信专业人员都应该认真思考的问题。 因此，本白皮书基于GPT大型模型的发展历史和最新研究进展。一方面阐述了GPT在具体场景下在通信行业内的创新应用。另一方面，它研究了未来的通信网络如何从体系结构和关键技术方面为GPT提供本地支持。随后，将GPT与通信相结合，提出了重点行业协同发展的数字化和智能化转型路线图，同时也指出了融合发展过程中的问题和挑战。针对这些问题，提出了相应的发展建议和展望。最后对本白皮书的全部内容进行了总结。本白皮书的完整章节结构如下图0-1所示。 图0-1白皮书章节结构图 本白皮书由北京理工大学联合组织和撰写，来自18个实体的参与，包括三大电信运营商（中国移动，中国联通和中国电信），七所顶级大学，三家知名企业和五个行业领先的研究机构。从研究和跟踪GPT大模型的前沿状态到探索GPT与通信之间的关系，该过程历时八个月，涉及50多位专家和学者的深入参与，从研究和跟踪GPT大模型的前沿状态到探索GPT与通信之间的关系，概念化白皮书的轮廓，安排具体的章节内容以及分配写作任务。在完成之前，它经历了二十多轮的讨论和修订。在此期间，一些参与实体也成功地合作申请了国际。 中华人民共和国科学技术部合作项目，题为“基于大模型的云计算网络多维智能集成编排关键技术研究”，从而更好地支持本白皮书的完成。 我们认为，人工智能技术仍处于快速发展阶段，GPT大模型与通信网络的融合和相互支持，可以不断拓展创新应用场景，提升生态系统发展水平，共同推动技术进步和各行业发展。 1.GPT引领人工智能发展浪潮 随着AI和深度学习技术的进步，“大型模型”的概念已经成为焦点，其中ChatGPT最为引人注目。2022年11月30日，OpeAI正式发布了AI聊天机器人ChatGPT，它代表了自然语言领域的人工智能生成内容（AIGC）。其强大的功能改变了许多人的工作和生活方式，在全球范围内引发了新一轮的人工智能浪潮，并引起了工业界和学术界的广泛关注 。2023年3月14日，正式发布的GPT-4进行了进一步升级，大幅放宽了文本输入限制，提高了答案准确性，甚至可以直接输入图像以生成歌词，创意文本等。，随着风格的变化 ，再次展示了生成AI的影响。2023年11月7日，在首个OpeAIDevDay上，OpeAI首席执行官Altma向全世界展示了GPT-4Trbo。作为GPT的最新版本，它在数据质量，图像处理，语音转换等领域进行了更新，为开发人员和用户带来了更多的可能性和机会。 那么，什么是ChatGPT和GPT？它们经历了怎样的发展历程？应该如何理解和应用它们？本章将从GPT大模型的探索入手，介绍它们的基本概念、发展历程和研究现状 ，为读者全面深入地了解GPT。 1.1.GPT的基本概念 1.1.1生成预训练变压器 GPT代表GenerativePre-trainedTransformer，起源于深度学习和自然语言处理（NLP）领域。在过去的几年中，随着计算能力的提升和大数据的出现，NLP领域取得了重大突破。GPT作为一系列NLP技术的集成，在这样的背景下应运而生，如图1-1所示。 G:生成的。这表明GPT具有自发产生内容物的能力。 P:预训练。这表明GPT已经经历了预训练并且准备好立即使用。 T：Transformer。这表明GPT基于Transformer架构进行语言建模。 图1-1GPT的含义 2017年，Google团队首次提出了基于自我注意力机制（SAM）的Transformer模型，并将其应用于NLP[1].OpenAI应用了这一技术,于2018年发布了最早一代的大型机型GPT-1,此后每代GPT机型的参数大小都呈爆发式增长,2019年2月发布的GPT-2的参数大小为15亿,而2020年5月发布的GPT-3直接达到1750亿。 ChatGPT的迅速崛起并非偶然，它是许多人努力和长期进化的结果。要了解GPT的发展，首先要把握大模型和Transformer架构的概念。 1.1.2大型模型 通常，在ChatGPT之前，受到公众关注的AI模型主要用于单个任务。例如，点燃整个AI市场并推动其爆炸性发展的“AlphaGo”在“Mavs.机器”比赛在2016年，基于全球围棋游戏记录。但是，从根本上说，这些专注于特定任务的AI数据模型与ChatGPT相比只能称为“小模型”。 大型模型是指具有巨大参数规模和复杂性的机器学习模型。该术语通常是指大型语言模型（LLM）。语言模型是一种AI模型，经过训练，可以理解并生成人类语言，“大”是指模型的参数相对于“小模型”非常大。 如图1-2所示，该进化树追溯了 近年来的大型模型，突出了一些最知名的模型，同一分支上的模型更密切相关[2]。实心正方形代表开源模型，而空心正方形代表闭源模型。非变压器模型以灰色显示，在基于变压器的模型中，编码器模型在粉红色分支中，解码器模型在蓝色分支中，编码器-解码器模型在绿色分支中。 图1-2大型模型的进化树 根据这个进化树图，我们可以得出结论，纯Decoder模型正在逐渐成为LLM开发中 的主导模型，OpeAI继续保持其在LLM中的领先地位。Meta在开源和LLM研究方面做出了杰出贡献，但GPT-3推出后有闭源发展的趋势。此外，许多公司和机构仍在积极探索Ecoder-Decoder模型，例如Google。 目前国外主要发布大模型的机构有OpenAI、Anthropic、Google、Meta等，模型参数规模以百亿、千亿为主，目前国外排名靠前的GPT大模型有ChatGPT、Claude、Bard、Llama等，其中，谷歌发布最新原生后 多式联运大型模型-双子座，巴德正式更名为双子座。 在这个全球竞争激烈的舞台上,中国也在紧跟步伐,开发了很多大型机型,包括腾讯的“混合动力”、阿里巴巴的“同益千文”、华为的“盘古”、中国移动的“九天”系列。数据显示,截至2023年10月,国内大型模型参数超10亿的企业、高校、科研院所共有254家,表明“百模之战”正在从之前的“被生”阶段过渡到“被用”的新阶段。“图1-3显示了目前国内外公司开发的一些大型模型。 图1-3各类大型模型 1.1.3变压器体系结构 Tras