大模型將成為AI開發(fā)新范式
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人工智能的落地已經(jīng)發(fā)展到一定階段，向前一步的瓶頸在于某一廠商往往不具備足夠的可用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)資源，且缺乏充足的算力，很難將偏通用的AI模型落地到企業(yè)場景中。行業(yè)參與者面對這些挑戰(zhàn)推出多項舉措，包括自動化機器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、提供云端算力等，其中大模型是現(xiàn)階段解決這些挑戰(zhàn)的重要途徑之一。
本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/202206/435760.htm什么是大模型？ 在大模型的早期階段，廠商宣傳中常提到千億級、萬億級參數(shù)為特大模型、超大模型。而在產(chǎn)業(yè)實際落地階段，不再追求模型參數(shù)的數(shù)量。IDC認為，大模型是對原有算法模型的技術(shù)升級，基于海量數(shù)據(jù)開發(fā)預(yù)訓(xùn)練模型，到最終用戶環(huán)境中使用少量數(shù)據(jù)即可獲得比之前的算法模型更好的結(jié)果，其要點在于： 1 預(yù)訓(xùn)練型學(xué)習(xí)了多少數(shù)據(jù) 2 遷移學(xué)習(xí)的效果如何 3 部署的整體成本如何
主流的大模型廠商 大模型浪潮最早起源于預(yù)訓(xùn)練模型，Google發(fā)布的Bert模型即是自然語言處理領(lǐng)域最為典型的預(yù)訓(xùn)練模型。OpenAI則提出的GPT模型，尤其是2020年發(fā)布的GPT-3模型參數(shù)量即達到1750億，在全球掀起大模型的浪潮?？梢哉f，在AI模型開發(fā)領(lǐng)域，經(jīng)歷了預(yù)訓(xùn)練模型-大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型-超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的演進。 在國內(nèi)，IDC觀察到目前大力投入大模型的研發(fā)和落地的廠商以大型云服務(wù)商為主。例如，百度智能云“文心大模型”，包括了NLP大模型、CV大模型以及跨模態(tài)大模型，其特色在于注重跨模態(tài)技術(shù)研發(fā)，融入海量知識進行知識增強，應(yīng)用場景廣泛且落地實踐豐富。阿里達摩院則推出“通義大模型”系列，以M6大模型為底座，發(fā)布Alice一系列模型合集，該大模型系列既在阿里內(nèi)部核心業(yè)務(wù)場景落地，也在外部醫(yī)療、能源、金融行業(yè)積累了多個實踐案例。華為則從框架層、算力層以及軟件層面全面發(fā)力大模型，既有內(nèi)部自主研發(fā)的盤古大模型，也開放華為昇思MindSpore框架支持業(yè)界進行大模型的訓(xùn)練，華為在大模型領(lǐng)域強調(diào)強泛化能力、模型精度的提升以及研發(fā)成本的降低。此外，京東云、浪潮以及主流的人工智能研究院也在積極投入大模型的研發(fā)，典型的大模型有智源研究院悟道2.0模型、浪潮“源1.0”大模型等。 現(xiàn)階段如何看待和采用大模型？
隨著市場對于大模型的認知逐漸理性和落地，使用大模型的價值也開始凸顯，包括：不要求企業(yè)具備海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、應(yīng)用大模型的效果更優(yōu)、降低AI開發(fā)門檻等。行業(yè)用戶可以優(yōu)先從相對落地的場景開始，例如智能客服、文檔內(nèi)容抽取、知識圖譜、OCR等。在選擇大模型的時候，可以考慮：大模型學(xué)習(xí)過的數(shù)據(jù)量/知識量、經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)后在本企業(yè)應(yīng)用場景中落地的效果、對于本地算力的需求。
IDC中國助理研究總監(jiān)盧言霞表示：“大模型的泛化能力強、模型效果更優(yōu)等特征助力其成為AI開發(fā)新范式，也是現(xiàn)階段AI市場發(fā)展的必然趨勢。行業(yè)用戶中AI先行者可以考慮優(yōu)先在成熟度較高的場景中引入大模型，來適配本行業(yè)的細分場景?！?br/>
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