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        云從科技張俊:建議地方政府統籌規劃出臺扶持政策,推動政企共建大模型基礎設施

        21世紀經濟報道記者 王俊 北京報道

        從去年年底到今年年初, ChatGPT火爆全球互聯網, ChatGPT爆火的背后原因是什么?

        4月20日舉行的IT市場年會上,云從科技咨詢規劃總監張俊結合當下的大模型火爆的原因,提出發展大模型建議的思考。


        (相關資料圖)

        張俊建議采取“新型舉國體制”,由政府統籌通用底層平臺建設,聯合AI頭部企業、科研機構、高等院校等協同攻關基礎大模型技術。大模型研發需要高門檻的算力、數據、人力支持,其具有重要的基礎設施屬性,建議地方政府統籌規劃,出臺相關扶持政策和科研補貼,政企共建大模型基礎設施,打通數據要素,開放應用市場,加快大模型快速落地并持續發展。

        ChatGPT的成功證明了AI大模型技術路線的正確性

        從去年年底到今年年初, ChatGPT火爆全球互聯網。ChatGPT是美國Open AI基于GPT自然語言開發的聊天程序,底層是基于Open AI在GPT預訓練語言模型迭代生成的程序。GPT-1模型參數1.17億,GPT-2、GPT-3模型參數分別為15億、1750億,2023年3月最新發布的GPT-4參數數量是GPT-3的16倍,達到1.6萬億規模。

        張俊指出,ChatGPT的成功證明了人工智能大模型技術路線的正確性。這意味著人工智能從之前的統計分類階段走向人類邏輯溝通階段。

        AI大模型是經過大規模訓練后能適應一系列任務的人工智能算法模型,是“大數據+大算力+強算法”的結合物,包含了“預訓練”和“大模型”兩層含義。也就是說大模型經過大規模數據訓練之后,無需微調或僅需少量數據的微調就能適應千變萬化的場景。

        張俊表示,大模型發展的歷程,一方面是參數規模從億級到百萬億級突破;另一方面,模態從NLP自然語言大模型到CV大模型到科學計算大模型,逐漸演變到多模態的大模型融合狀態,更加提高了模型算量的理解能力、應用場景的適配能力以及計算性能。

        他提到,大模型相比傳統AI模型有三方面優勢。第一是涌現效應,大模型能通過簡單規則和相互作用,有效集成自然語音處理等AI核心技術,涌現出強大的智能表現,將人工智能的能力從原來的感知提升至理解、推理,甚至近似人類“無中生有”的原創能力。

        第二是使用場景的廣泛應用。張俊表示,AI大模型通過在海量、多類型的場景數據中學習,能夠總結不同場景、不同業務下的通用能力,擺脫小模型場景碎片化、難以復用的局限性,為大規模落地人工智能應用提供可能

        第三,研發效率提高。傳統小模型高度依賴人工標注數據和人工調優調參,研發成本高、周期長、效率低。大模型將研發模式升級為大規模工廠化范式,采用自監督學習方法,減少對人工標注數據的以來,顯著降低人力成本、提升研發效率。

        張俊提出,大模型具有泛化性和通用性,可以算打通傳統人工智能技術通用性“任督二脈”的關鍵;基于“預訓練+精簡”等新范式有效降低AI開發應用門檻;并且大模型以創新的自然語言處理技術,使得人機交互方式更自然。

        基于多領域的知識,構建了統一的、跨場景、多任務的多模態大模型已成為人工智能重點的發展方向。未來人工智能像供水供電一樣流向終端,流向用戶、流向企業,誰能先做到這點,誰就會在AI戰局中獲得先機。”張俊說。

        云從科技成立于2015年,是第一家在科創板成功上市的人工智能平臺公司。從2019年發布CWOS1.0,至今推出了基于大模型的CWOS2.0。“我們的愿望是構建像人一樣思考和工作的人機協同的智能體,通過我們CWOS算法工廠、AI數據湖、知識計算、人機交互以及智能業務等核心模塊,實現對人的感知分析,對思考和行動的全面協同仿真,形成整個物理世界的數字化。”張俊說。

        采取“新型舉國體制”,由政府統籌通用底層平臺建設

        基于對大模型的理解,張俊提出了幾方面建議,第一,在創新體制方面,建議采取“新型舉國體制”,由政府統籌通用底層平臺建設,聯合AI頭部企業、科研機構、高等院校等協同攻關基礎大模型技術。大模型開發需要很高的門檻,目前國內很多基于ChatGPT的應用仍沿用美國的技術架構,但這些并不開源,因此要搞開源之路,加強數字監管、開源開放促進行業生態的發展應用。

        第二,賦能產業發展,圍繞地方產業發展戰略定位,基于大模型攻關成果,研發行業專屬大模型,賦能地方產業發展,推動地方數字經濟發展。

        第三,推進數據共享開發。在智慧城市和數字化建設過程中發現存在數據壁壘和數據孤島問題,發展大模型首先要解決數據安全高效的共享,包括面向政務、民生等行業應用場景,挖掘數據價值,將大模型成果應用于政務服務、城市治理、民生服務等領域,提高城市管理能力。

        第四,創新應用,大模型并非一蹴而就,需要通過不斷積累和不斷迭代產生的效益,讓更多行業和城市的數據接入基礎大模型庫,促進大模型應用創新。

        第五,大模型研發需要高門檻的算力、數據、人力支持,其具有重要的基礎設施屬性,建議地方政府統籌規劃,出臺相關扶持政策和科研補貼,政企共建大模型基礎設施,打通數據要素,開放應用市場,加快大模型快速落地并持續發展。

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