中国が大規模な言語モデルの分野でさらに進歩し、コミュニティに還元したい場合、次の方向に作業する必要があるかもしれません。

 -  **データ構築**
中国のテキストデータのコレクション、クリーニング、ラベル付け、共有の強化、特に低リソース言語とフィールドのデータ構築のために、データの品質と多様性を改善します。
 -  **技術革新**
より効果的なモデルアーキテクチャ、トレーニング前の目標、最適化戦略などを調べ、モデルの表現、一般化と移行能力を改善し、モデルの計算コストと環境への影響を削減します。
 -  **土地への申請**
国内の実際のニーズとシーンを組み合わせて、対話システム、コンテンツ生成、知識マップなどの大規模な言語モデルに基づいて、よりインテリジェントなアプリケーションを開発して、人工知能のサービスレベルと価値を高めます。
 -  **コミュニティの貢献**
国際的な学術および産業界との交換と協力を強化し、大規模な言語モデルの分野での中国の研究結果と経験を共有し、人工知能技術の共通の開発と進歩を促進します。
中国要想在大型语言模型领域取得进一步进展并回馈社区，可能需要在以下几个方向上发力：

- **数据建设**
加强中文文本数据的收集、清洗、标注和共享，提高数据的质量和多样性，尤其是针对低资源语言和领域的数据建设。
- **技术创新**
探索更有效的模型架构、预训练目标、优化策略等，提高模型的表达能力、泛化能力和迁移能力，降低模型的计算成本和环境影响。
- **应用落地**
结合国内的实际需求和场景，开发更多基于大型语言模型的智能应用，如对话系统、内容生成、知识图谱等，提升人工智能的服务水平和价值。
- **社区贡献**
加强与国际学术界和产业界的交流与合作，分享中国在大型语言模型领域的研究成果和经验，推动人工智能技术的共同发展和进步。