国内大模型正处于什么阶段，有关键的技术壁垒吗？

没技术壁垒，唯一壁垒在数据。

只根据chatgpt/gpt4个别例子很厉害，或者做某些科目的题目很厉害，就认为通用人工智能就要来了，或者已经找到了通向通用人工智能的路，肯定是太乐观了。

当前的大模型，我觉得并不算到了质变，和GPT1，2，3没有本质区别。当时这些模型在很多任务上性能也是大幅超过之前的模型，也引来国内纷纷模仿。

自从有了CLUE榜单，大家各种刷，比如21年盘古大模型，2000亿参数，发布会show起来各种对话流畅的很。百度发布文心大模型，各种刷榜第一名。腾讯就多了，包括腾讯云的神农，TI-NLP，QQ浏览器的神舟, 摩天，TEG的混元。

当时宣传点，一是登录CLUE第一名，后面宣传开始说首个超过人类水平（human baseline）的模型。二是比谁参数量大,从几亿，几十亿，百亿，盘古2000亿。

这些模型真正超过人类了吗？显然没有，不仅没有，这些大模型连落地的都没有。

这么玩下去，也不行啊，当时很多做大模型的团队后面都转做别的了。

还没消停一年，chatgpt来了。一帮外行开始叫嚣通用人工智能要来了，各种chatgpt的惊艳回答开始刺激大家神经，很多看上去很专业的人也开始鼓吹AGI。

实际在我看来，这些所谓的很智能回答就是魔术，现在的数据，还不足以训练出来很智能的模型。强化学习只是看上去很美好，实际执行起来比较难。