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百舸爭(zhēng)流千帆競(jìng),乘風(fēng)破浪正遠(yuǎn)航——IDC AI大模型技術(shù)能力評(píng)估報(bào)告重磅發(fā)布

作者: 時(shí)間:2023-07-19 來源:IDC 收藏

大模型作為政府和企業(yè)推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要抓手,已經(jīng)具備較高的識(shí)別準(zhǔn)確率和較強(qiáng)的場(chǎng)景遷移性,在多模態(tài)的任務(wù)下也有明顯的突破,并已在金融、電商、能源等行業(yè)“試水”。目前基礎(chǔ)大模型建設(shè)已經(jīng)較為完整,未來將會(huì)進(jìn)入大模型應(yīng)用跑馬圈地的階段。IDC預(yù)測(cè),未來大模型將帶動(dòng)新的產(chǎn)業(yè)和服務(wù)應(yīng)用范式,在類ChatGPT等應(yīng)用的推動(dòng)下,基于上層應(yīng)用開發(fā)和SaaS服務(wù)的商業(yè)模式將會(huì)逐漸明晰,迎來人工智能的新業(yè)態(tài),人工智能發(fā)展瓶頸將會(huì)得到突破。盡管大模型帶來了許多優(yōu)勢(shì),但過熱的市場(chǎng)也需要我們進(jìn)行更加深入和全面的思考,以避免一些潛在的問題和風(fēng)險(xiǎn)。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202307/448763.htm

從長遠(yuǎn)來看,隨著大模型的數(shù)據(jù)量級(jí)達(dá)到萬億規(guī)模,數(shù)據(jù)的多少和模型的性能收益之間容易出現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減的現(xiàn)象。如此來看,一套行業(yè)內(nèi)認(rèn)可的技術(shù)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)就顯得尤為重要,需要通過技術(shù)評(píng)估推動(dòng)大模型與行業(yè)深度融合,支撐起產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化。

IDC將大模型分為三層,服務(wù)生態(tài)、產(chǎn)品技術(shù)以及行業(yè)應(yīng)用,對(duì)每一層的能力進(jìn)行測(cè)評(píng),主要考察指標(biāo)為算法模型、通用能力、創(chuàng)新能力、平臺(tái)能力、安全可解釋、大模型的應(yīng)用行業(yè)以及配套服務(wù)和大模型生態(tài)等,具體包括36項(xiàng)細(xì)顆粒度的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。此次《IDC Technology Assessment:AI大模型技術(shù)能力評(píng)估,2023》報(bào)告受到了眾多大模型技術(shù)服務(wù)提供商的關(guān)注與配合,IDC對(duì)其中9家技術(shù)服務(wù)提供商進(jìn)行了技術(shù)評(píng)估,分別為阿里巴巴、百度、第四范式、科大訊飛、瀾舟科技、云從科技、智譜AI、中國電信智科以及中科聞歌。除此之外,IDC還觀察到了360、MiniMax、華為、商湯科技、騰訊等大模型。未來IDC會(huì)持續(xù)更新測(cè)評(píng),涵蓋更多技術(shù)廠商。

IDC調(diào)研發(fā)現(xiàn),AI大模型廠商不再局限于拼戰(zhàn)略和概念,而是追求模型的效率提升以及實(shí)際落地的價(jià)值,市場(chǎng)趨勢(shì)如下:

●   算力增強(qiáng)、算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升是加速AI技術(shù)發(fā)展的重要路徑之一。隨著計(jì)算機(jī)性能的提升和更高效的算法出現(xiàn),AI大模型的訓(xùn)練速度將會(huì)持續(xù)加快。未來使用GPU、TPU等芯片,通過并行計(jì)算和分布式計(jì)算等技術(shù),將多個(gè)設(shè)備連接共享計(jì)算資源等方式將會(huì)推動(dòng)AI技術(shù)的快速發(fā)展。此外,優(yōu)化訓(xùn)練算法和數(shù)據(jù)集,例如采用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、利用深度學(xué)習(xí)框架中的自動(dòng)微調(diào)技術(shù)等,也可以加速AI大模型的訓(xùn)練,從而塑造競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

●   隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,AI大模型將會(huì)越來越擅長處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。大量的數(shù)據(jù)可以為大模型提供更豐富的訓(xùn)練素材,提高其場(chǎng)景遷移性。同時(shí),大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也可以降低后期模型的訓(xùn)練成本,減少對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)注和特征工程的需求。在大量數(shù)據(jù)的加持下,隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式更容易被機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn),進(jìn)而提高AI的準(zhǔn)確性和可靠性。

●   大模型的開放和開源是促進(jìn)AI技術(shù)發(fā)展和商業(yè)落地的重要手段。AI大模型的開放使不同的模型之間可以共享底層數(shù)據(jù)、算法和代碼等,促進(jìn)不同模型之間協(xié)作和更新迭代,并推動(dòng)AI開發(fā)變的更加靈活和高效。同時(shí),能力的開放能夠推進(jìn)“技術(shù)+商業(yè)”閉環(huán),以更豐富的數(shù)據(jù)反哺模型,打造更強(qiáng)的技術(shù)產(chǎn)品,加速商業(yè)化進(jìn)程。

●   AI大模型的出現(xiàn)將會(huì)重塑企業(yè)軟件。未來軟件的升級(jí)迭代將不再停留在界面層面,而是在數(shù)據(jù)層面,大模型作為新型生產(chǎn)力,已經(jīng)明顯帶來了用戶體驗(yàn)的提升,開發(fā)效率的提升,這些都和軟件市場(chǎng)息息相關(guān)。具體來看,員工操作軟件的流程將會(huì)得到簡(jiǎn)化,技術(shù)廠商升級(jí)軟件也會(huì)更加快捷,所以以大模型基礎(chǔ)設(shè)施為先導(dǎo)項(xiàng)目,改造整個(gè)軟件產(chǎn)業(yè),整個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)價(jià)值、商業(yè)模式都會(huì)得到明顯的提高,最終軟件將會(huì)被對(duì)話式的交互形式重新塑造。

基于IDC對(duì)AI大模型產(chǎn)品技術(shù)、生態(tài)服務(wù)等多方面的研究結(jié)果,IDC給出廠商和行業(yè)用戶以下行動(dòng)建議,旨在幫助實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品市場(chǎng)目標(biāo):

●   在大模型的生態(tài)系統(tǒng)中,安全可解釋與產(chǎn)品工具的易用是廠商集中發(fā)力的方向。大模型技術(shù)廠商對(duì)外提供各種工具和服務(wù),例如模型訓(xùn)練、部署和推理,以及相關(guān)的數(shù)據(jù)集、API和工具軟件等。幫助開發(fā)者更加高效地使用大型模型,從而快速實(shí)現(xiàn)各種應(yīng)用場(chǎng)景的落地。在人工智能快速發(fā)展的背景下,技術(shù)廠商也應(yīng)該關(guān)注AI的可控性和合規(guī)性。近日,國家網(wǎng)信辦聯(lián)合國家有關(guān)部門公布了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》,界定了生成式人工智能技術(shù)的基本概念,規(guī)定了生成式人工智能服務(wù)提供者的制度要求,為生成式人工智能的健康發(fā)展指明了方向。

●   對(duì)于行業(yè)用戶來說,選擇適合自身業(yè)務(wù)的廠商進(jìn)行合作,盡早布局,為后續(xù)大模型帶來的挑戰(zhàn)做好充足的準(zhǔn)備非常重要。在關(guān)注廠商大模型技術(shù)棧完備性的同時(shí),應(yīng)著重考察技術(shù)廠商的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)積累,主要發(fā)力點(diǎn)應(yīng)集中在應(yīng)用層,將技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,提前布局,積累行業(yè)、場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù),“站在巨人的肩膀上”打造差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。此外,類GPT產(chǎn)品的發(fā)展將會(huì)對(duì)人力產(chǎn)生一定的沖擊,簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作將會(huì)逐步被替代,企業(yè)也應(yīng)提供更多新的崗位和學(xué)習(xí)機(jī)會(huì),以適應(yīng)技術(shù)發(fā)展變革帶來的挑戰(zhàn)。

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IDC中國高級(jí)分析師楊雯表示,預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)有效推動(dòng)了AI跨進(jìn)通用范式,從“手工作坊”式到“大一統(tǒng)”的進(jìn)程明顯加快。BERT和GPT的出現(xiàn)標(biāo)志著大模型時(shí)代正式拉開帷幕,從自然語言開始,輻射到計(jì)算機(jī)視覺,再到如今多模態(tài)、科學(xué)計(jì)算、代碼生成等大模型層出不窮。目前來看,AI大模型的主要價(jià)值體現(xiàn)在技術(shù)、應(yīng)用以及商業(yè)化3個(gè)方面:在技術(shù)方面,AI大模型帶來了認(rèn)知智能技術(shù)跨越式發(fā)展;在應(yīng)用方面,AI大模型可以為人類提供更加精準(zhǔn)和高效的服務(wù);在商業(yè)化方面,AI大模型將會(huì)帶來軟件入口級(jí)的顛覆,并促進(jìn)上層生態(tài)發(fā)展。但大模型的發(fā)展也面臨著多重挑戰(zhàn),其中亟待解決的仍是算力使用、高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及安全可解釋的問題,各大廠商應(yīng)集中發(fā)力,頭部廠商更應(yīng)為技術(shù)與行業(yè)發(fā)展承擔(dān)更多責(zé)任。

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