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澳門永利官網(wǎng)

人工智能大模型應(yīng)用落地,算力需求該如何滿足?

2023.11.13


在算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展2025年目標時間表的大政策背景下,我國生成式人工智能(AIGC)服務(wù)和大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展現(xiàn)狀如何?通用大模型和行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心競爭力到底是什么?在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程中,國產(chǎn)大模型的“千模大戰(zhàn)”狀態(tài)會持續(xù)多久?


——編者



想要回答上述問題,我們可以從剛剛在遼寧沈陽閉幕的中國計算機大會(CNCC2023)上尋找答案。作為中國計算機學會主辦的計算機領(lǐng)域級別高、規(guī)模大的高端學術(shù)會議,CNCC今年以“發(fā)展數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,支撐數(shù)字中國建設(shè)”為主題,在130個技術(shù)論壇和20余場專題活動中,有近30場活動都對近來火熱的人工智能與大模型做了深層次解析。記者在同期舉辦的“超智融合AI大模型應(yīng)用落地發(fā)展,高效計算新范式”專題論壇中,找到了一些可以回答這些問題的觀點和建議。


算力、算法、數(shù)據(jù)

——AIGC技術(shù)發(fā)展與安全并重


 “無算力、不模型”。自生成式人工智能服務(wù)(AIGC)和GPT大模型訓練爆火后,圍繞算力、算法和數(shù)據(jù)相關(guān)的討論此起彼伏,中文語境下的國產(chǎn)大模型應(yīng)用更是呈現(xiàn)出“千模大戰(zhàn)”的狀態(tài)。


    今年,我國先后出臺了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》和《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》,對AIGC技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展背后的算力基礎(chǔ)設(shè)施做了詳細規(guī)劃。其中,《行動計劃》從計算力、運載力、存儲力以及應(yīng)用賦能四個方面提出了到2025年算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的量化指標,計算力方面,算力規(guī)模超過300EFLOPS,智能算力占比達到35%;存儲力方面,存儲總量超過1800EB,先進存儲容量占比達到30%以上。


    智能算力是上述專題活動探討的主題。圍繞人工智能大模型算法優(yōu)化以及應(yīng)用落地過程中面臨的現(xiàn)實問題,來自中國科學院、中國信息通信研究院、中國人民大學、澳門永利官網(wǎng)等產(chǎn)學研用機構(gòu)的嘉賓共同討論了技術(shù)應(yīng)用、人才培養(yǎng)、行業(yè)創(chuàng)新、內(nèi)容安全等焦點話題。


    “人工智能大模型在業(yè)務(wù)訓練過程中從推理、問答、檢測到描述,重點在于解決連續(xù)性問題!敝袊嗣翊髮W高瓴人工智能學院教授、博導盧志武表示,通用大模型在文本、圖片、音視頻等多模態(tài)內(nèi)容生成能力上還存在許多需要解決的問題,“從多圖理解、物體定位、OCR等業(yè)務(wù)功能上,多模態(tài)大模型對于任務(wù)預訓練和數(shù)據(jù)指令微調(diào)等都需要完善升級,在應(yīng)用場景落地時,如何通過大模型訓練去解決用戶的多元化復雜需求非常重要!


    “數(shù)據(jù)對于大模型的訓練和應(yīng)用來說是至關(guān)重要的,現(xiàn)在大模型需要的數(shù)據(jù)是用哪些數(shù)據(jù)和指令集類型來讓大模型具備什么樣的能力。本質(zhì)上它是一個多樣性和覆蓋面的研究性問題,這與記憶學習和深度學習的數(shù)據(jù)有所區(qū)別!敝袊茖W院自動化所副研究員孔慶超認為,人工智能大模型在國內(nèi)的發(fā)展仍需要投入研發(fā)力量,行業(yè)大模型在不同行業(yè)的應(yīng)用探索是否一定會產(chǎn)生成果,這就需要通過大量的算法去做邏輯推理,例如,金融行業(yè)大模型是否有更多算法來支持生成投資決策參考意見,這樣的大模型是否具備迭代和學習等能力,都需要做充足的預訓練和技術(shù)研發(fā)。


    專家指出,數(shù)據(jù)、算法和算力是新型信息基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分,算力基礎(chǔ)設(shè)施呈現(xiàn)多元泛在、智能敏捷、安全可靠、綠色低碳等特征,對于助推產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、賦能科技創(chuàng)新進步等具有重要意義。在生成式人工智能技術(shù)方面,打造并完善算力、數(shù)據(jù)和算法三位一體的協(xié)同應(yīng)用生態(tài),通用大模型和行業(yè)大模型都在做應(yīng)用“減法”,讓大模型從“玩具”到“工具”轉(zhuǎn)變。讓技術(shù)落地、讓成果產(chǎn)生價值、讓服務(wù)匹配業(yè)務(wù),這或許就是人們正在討論的大模型未來生態(tài)。


    中國科學院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心人工智能部副主任王玨認為,國產(chǎn)大模型在應(yīng)用落地和業(yè)務(wù)適配方面,關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)清洗!拔覀円苍趪L試各種模型,無論是準確度還是計算效率,面臨的挑戰(zhàn)就是國產(chǎn)開源大模型的穩(wěn)定性,這方面我們做了很多工作,通過文獻數(shù)據(jù)促進各學科科研發(fā)展。同時,讓國產(chǎn)大模型好用也是我們的研究方向!


    “人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術(shù)加速了大模型的發(fā)展。通用或行業(yè)大模型研究訓練離不開大量的算力支撐!辈⑿锌萍级麻L陳健博士認為,從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來看,算力是工業(yè)產(chǎn)品,行業(yè)大模型訓練對于算力的需求需要找準方向才好發(fā)力。


技術(shù)、應(yīng)用、生態(tài)

——提升大模型準確率與效率


大模型應(yīng)用對于高頻次的算力資源需求,往往與大模型升級迭代的多元場景應(yīng)用能力建設(shè)息息相關(guān)。當前、中文語境下的大模型生態(tài)還面臨哪些問題,交叉學科人才培養(yǎng)合作機制和產(chǎn)業(yè)鏈上下游能為大模型帶來哪些深層次變革?在接受記者提問時,多位嘉賓也談到了目前大模型所提供服務(wù)過程中亟待解決的一些行業(yè)性問題。


    早期AIGC技術(shù)的發(fā)展,從各個鏈條和語義理解上產(chǎn)生了大量的大模型內(nèi)容生成的“幻覺”問題,即“一本正經(jīng)的胡說八道”。在中國信息通信研究院融創(chuàng)中心主任田輝看來,新興技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用一定是需要產(chǎn)學研用結(jié)合才能健康的狀態(tài),“AIGC技術(shù)的分工角色更細,產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的開發(fā)、部署和應(yīng)用都是需要產(chǎn)業(yè)鏈共同合作。如大模型的二次開發(fā),迭代升級、運維服務(wù)等領(lǐng)域的人才培養(yǎng)機制,都需要細分與合作!


    AIGC技術(shù)產(chǎn)業(yè)進入“千模大戰(zhàn)”狀態(tài)后,最終我們所依靠的核心競爭力是什么?業(yè)內(nèi)人士認為,AIGC技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向或路徑是從人工智能技術(shù)升級方面,提升大模型的理解、生成、邏輯推理和記憶等核心基礎(chǔ)能力;在場景應(yīng)用落地方面,強化大模型的學習能力,提升生成服務(wù)準確率和效率;在行業(yè)生態(tài)建設(shè)方面,提升大模型的智能化水平和生態(tài)應(yīng)用空間,打造成為輔助決策的實操性工具。


    “北龍超云采用超算架構(gòu)模式構(gòu)建智能算力資源,將分布在國內(nèi)的各大算力中心資源進行整合,可以最大限度地利用現(xiàn)有資源,降低因空閑資源浪費而產(chǎn)生的損失。同時也可以有效滿足人工智能大模型訓練對算力的高頻次需求!卑拈T永利官網(wǎng)總經(jīng)理吳迪介紹說,以超級計算機為代表的超算架構(gòu)能夠提供更加全面高效的并行計算能力,為大模型訓練處理提供算力服務(wù)支持,實現(xiàn)更高效的模型訓練以及更好的預測準確度。


    王玨表示,行業(yè)大模型的發(fā)展離開算力就會拉大行業(yè)差距。“讓算力資源能更好地去跑這些大模型,保持其精度或者泛化能力不變,提升大模型訓練的速度和效率,能夠真正并盡快在大模型訓練上實現(xiàn)全棧國產(chǎn)化,這是研究的熱點。”


    “希望大模型的行業(yè)應(yīng)用發(fā)展看到有百花齊放的生態(tài),但需要關(guān)注的是低水平重復工作的問題。無論是數(shù)量還是類型,大模型的產(chǎn)品或商業(yè)形態(tài)還有很多探索空間!碧镙x認為,AIGC技術(shù)的發(fā)展最終的落地在于內(nèi)容服務(wù)!叭绾翁嵘郎蚀_率和效率,誰的平臺投入的力量足夠,大模型訓練的速度和效率,以及應(yīng)用適配更強,誰就能突破成功!


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