作为一名自然语言处理领域（NLP）的工作者，个人觉得未来几年研究热点有两个：大模型（LLM）和多模态（Multimodal），下面粗略展开说下：
一、围绕大模型（LLM）产生的各种研究方向
（1）大模型的训练，具体包括数据的处理、模型的框架（位置编码、norm、loss等策略优化）、训练效率（主要attention、梯度优化等环节），训练策略（SFT、RLHF 等），这部分很吃硬件资源，拥有丰富GPU资源的人才能研究这个方向；
（2）大模型的推理，具体包括量化、解码、条件控制等，以及工程方面，这部分目前研究的相对少一些；
（3）大模型的微调技术，如lora、P-tuning，prompt相关的，该方向主要基于基座大模型进行高效优化，相对来说，资源要求小很多；
（4）大模型在问答方向的应用，这是目前大模型主攻的方向，但这个领域可以细分很多，目前比较有前景的两个技术方向，一是大模型+检索（LLM+RAG），二是LLM agent方向，这个也有点类似当前热议的混合专家系统（MOE）；
（5）大模型在NLP传统任务的应用，如利用LLM解决语义问题，利用LLM进行信息抽取、或者LLM与KG的结合，该方向适合大部分来研究，并能容易发表论文；
（6）大模型在自动化方向的应用，这个方向比较小众，但若取得进展，将产生巨大的影响；
（7）小模型方向，现在都追求大模型（mode size 越来越大），但在很多场景受资源限制，如何反方向去研究，开发小而精的模型，也是一种追求高性价比的选择；
二、多模态的研究方向
（1）text2img方向，目前这个方向也在跟LLM结合，或者说LLM要具备多模态处理的能力；
（2）扩散模型（diffusion model），今年是被LLM盖住了，本来最热的研究方向是它；
（3）音频/视频方向，类似text2img发展趋势，利用text来自动生成音频或者动画视频，也是游戏领域很在乎的一个方向；
以上个人看法，具体还的看个人的研究兴趣+拥有的资源。最后推荐几篇研究综述，便于从中了解更多的研究方向和进展。
【1】Efficient Large Language Models: A Survey
【2】Data Management For Large Language Models: A Survey
【3】Large LanguageModelsMeet Computer Vision: A BriefSurvey
【4】Survey of Hallucination in Natural Language Generation
【5】 Large Language Models for Robotics: A Survey
