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隨著大模型的飛速發(fā)展，行業(yè)各界對(duì)大模型的核心疑問(wèn)，已經(jīng)從“有沒有大模型”，轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極投入建設(shè)之后，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)如何實(shí)現(xiàn)大模型落地？巨大的建設(shè)投資應(yīng)該如何獲得確定性、可持續(xù)的回報(bào)？
事實(shí)上，中國(guó)AI最強(qiáng)的特征一直是落地。
技術(shù)落地的一個(gè)重要指標(biāo)是技術(shù)密度，即一項(xiàng)技術(shù)在社會(huì)和經(jīng)濟(jì)中的普及程度和應(yīng)用密度。過(guò)去幾年里，AI技術(shù)已經(jīng)在中國(guó)的農(nóng)田、工廠、港口、礦山、校園、城市等遍地開花，是全球其他地區(qū)都極少見到的景象。
產(chǎn)業(yè)革命的發(fā)生不可能一蹴而就，擁有大量業(yè)務(wù)場(chǎng)景和AI落地經(jīng)驗(yàn)的中國(guó)，也應(yīng)該是大模型落地的前哨站。
果不其然，外界對(duì)中國(guó)AI和大模型落地的疑問(wèn)與好奇，已經(jīng)可以在文心的最新進(jìn)展中，得到解答。
7月6日，在2023世界人工智能大會(huì)（WAIC）上，百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程研究中心主任王海峰，解讀文心大模型3.5版核心技術(shù)，同時(shí)發(fā)布了飛槳生態(tài)最新進(jìn)展，首次披露了飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)最新數(shù)據(jù)，闡述人工智能產(chǎn)業(yè)模式。
文心和飛槳的協(xié)同發(fā)展，組成了一個(gè)雙螺旋結(jié)構(gòu)，讀懂這個(gè)DNA 片段，可以更清晰地理解中國(guó)AI技術(shù)持續(xù)走向落地的方法與路徑。
一、產(chǎn)業(yè)AI的無(wú)形之墻
一個(gè)技術(shù)走向產(chǎn)業(yè)，有三個(gè)因素構(gòu)成了影響其市場(chǎng)格局的制約點(diǎn)：一是技術(shù)領(lǐng)先性，二是市場(chǎng)需求度，三是產(chǎn)品可靠與可用程度。
大模型技術(shù)的領(lǐng)先性和市場(chǎng)需求度，自然毋庸置疑，那么產(chǎn)品能否經(jīng)受得住產(chǎn)業(yè)用戶的考驗(yàn)?zāi)?？中?guó)AI場(chǎng)景多、落地早、實(shí)踐多，所以已經(jīng)可以清晰地看到一堵產(chǎn)業(yè)AI的無(wú)形之墻，各行各業(yè)普遍存在的“三高”要求，是大模型落地所必須跨越的挑戰(zhàn)：
能力要求高。一些IT基礎(chǔ)好的產(chǎn)業(yè)會(huì)率先應(yīng)用AI、落地大模型，但這些領(lǐng)域往往有著復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，以及使用多年的傳統(tǒng)算法，因此產(chǎn)業(yè)對(duì)AI大模型的基礎(chǔ)能力，要求會(huì)比較苛刻，超出現(xiàn)有技術(shù)手段，才有升級(jí)替換的必要性。
專業(yè)性要求高。通用大模型進(jìn)入垂直細(xì)分的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，會(huì)面臨非常復(fù)雜的業(yè)務(wù)狀況，要注意哪些問(wèn)題和細(xì)節(jié)，需要哪些數(shù)據(jù)，目標(biāo)是什么，需要大模型能夠像行業(yè)專家一樣，掌握專有知識(shí)和行業(yè)Know-How。
開發(fā)成本高。行業(yè)場(chǎng)景的龐雜和差異化廣泛，大模型落地需要有針對(duì)性的訓(xùn)練、精調(diào)，而很多行業(yè)和企業(yè)缺乏充足的IT人才、算力資源等來(lái)進(jìn)行定制開發(fā)，延緩了大模型落地的速度。
“三高”要求制約著AI技術(shù)落地，這也使得大模型走向產(chǎn)業(yè)，還處于初級(jí)階段。
二、中國(guó)大模型的強(qiáng)落地范本
鑿穿產(chǎn)業(yè)AI 的圍墻，需要筑重器。在世界人工智能大會(huì)上，王海峰分享了文心大模型3.5的核心技術(shù)創(chuàng)新。
與文心大模型3.0版本相比，文心大模型3.5版本在效果、功能、性能上全面提升，實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)模型升級(jí)、精調(diào)技術(shù)創(chuàng)新、知識(shí)點(diǎn)增強(qiáng)、邏輯推理增強(qiáng)等能力升級(jí)。
更值得關(guān)注的是，文心大模型在應(yīng)用層面，展現(xiàn)出了掙脫制約、指向落地的一系列方法，可以成為產(chǎn)業(yè)示范。
文心大模型3.5的幾大技術(shù)創(chuàng)新，就滿足了產(chǎn)業(yè)各界對(duì)大模型的三種強(qiáng)期待：
一是對(duì)先進(jìn)生產(chǎn)力的期待。
歸根結(jié)底，大模型要可靠、可用，為行業(yè)提質(zhì)增效。文心大模型3.5的兩大升級(jí)點(diǎn)，就著眼于此：
首先，基礎(chǔ)模型升級(jí)，基于飛槳加快模型迭代，提升模型效果和安全性，模同時(shí)，百度文心大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新了多類型多階段有監(jiān)督精調(diào)、多層次多粒度獎(jiǎng)勵(lì)模型、多損失函數(shù)混合優(yōu)化策略、雙飛輪結(jié)合的模型優(yōu)化等技術(shù)，使模型效果及場(chǎng)景適配能力進(jìn)一步提升。
此外，文心大模型3.5的邏輯推理提升，在語(yǔ)義理解、數(shù)學(xué)計(jì)算、代碼生成等領(lǐng)域表現(xiàn)更好，這些任務(wù)是實(shí)際業(yè)務(wù)中高頻出現(xiàn)的。王海峰舉了個(gè)例子，百度每天有大量工程師在寫代碼，文心一言發(fā)揮大模型的代碼生成能力，可以更好地幫助工程師提升寫代碼的效率，切實(shí)提高生產(chǎn)力。
二是對(duì)行業(yè)專家的期待。
大模型需要與行業(yè)場(chǎng)景適配，解決業(yè)務(wù)中更具專業(yè)性的實(shí)際問(wèn)題，已經(jīng)成為共識(shí)。此次3.5版本，就通過(guò)“精調(diào)”+“知識(shí)點(diǎn)增強(qiáng)”兩大技術(shù)創(chuàng)新，讓大模型具備行業(yè)專家一樣的專精能力。
有監(jiān)督的精調(diào)技術(shù)，可以針對(duì)性地適配業(yè)務(wù)場(chǎng)景，讓結(jié)果更加可靠，從而更好地滿足業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)模型效果和安全性的需求。知識(shí)點(diǎn)增強(qiáng)技術(shù)，則在此前的知識(shí)增強(qiáng)和檢索增強(qiáng)的基礎(chǔ)上，為大模型注入更具體、更詳細(xì)、更專業(yè)的知識(shí)點(diǎn)，顯著提升大模型對(duì)世界知識(shí)的掌握和運(yùn)用，更好地完成專業(yè)任務(wù)。比如在生成報(bào)告時(shí)，文心大模型就能夠?qū)τ脩糨斎氲牟樵?、?wèn)題等進(jìn)行分析理解，并解析生成答案所需要的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，生成更匹配業(yè)務(wù)特點(diǎn)的內(nèi)容。
三是對(duì)豐富應(yīng)用的期待。
智能手機(jī)中豐富多彩的應(yīng)用，是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)繁榮的前提。用戶使用大模型也需要多樣、豐富、易用的各種應(yīng)用工具，這就需要插件機(jī)制來(lái)滿足。
文心大模型3.5新增的插件機(jī)制，可以擴(kuò)展大模型的能力邊界，細(xì)致高效地應(yīng)用于各類場(chǎng)景。比如文心一言的長(zhǎng)文本摘要和問(wèn)答插件ChatFile，支持超長(zhǎng)文本輸入，可以在辦公場(chǎng)景下，形成會(huì)議議題、摘要及總結(jié)等關(guān)鍵信息，幫助提升工作效率。
王海峰也表示，文心一言將發(fā)布更多優(yōu)質(zhì)的百度官方和第三方插件，讓用戶能夠更好地應(yīng)用文心大模型，同時(shí)也將逐步開放插件生態(tài)，幫助開發(fā)者基于文心大模型打造自己的應(yīng)用。
隨著大量?jī)?yōu)秀的開發(fā)者和軟件工程師，基于文心大模型來(lái)打造專屬插件，不僅大模型的可用性和產(chǎn)業(yè)適配性會(huì)進(jìn)一步提高，所帶來(lái)的應(yīng)用市場(chǎng)空間也是巨大的。
文心大模型3.5的升級(jí)曲線，緊密貼合產(chǎn)業(yè)期待。從中可以看到，文心大模型時(shí)刻準(zhǔn)備著落地千行百業(yè)。
三、大模型落地需要可持續(xù)動(dòng)力
僅有大模型還不夠，王海峰提出，在文心一言這類大模型產(chǎn)業(yè)落地的進(jìn)程中，可以采用“集約化生產(chǎn)，平臺(tái)化應(yīng)用”的模式，即具有算法、算力和數(shù)據(jù)綜合優(yōu)勢(shì)的企業(yè)將模型生產(chǎn)的復(fù)雜過(guò)程封裝起來(lái)，通過(guò)低門檻、高效率的生產(chǎn)平臺(tái)，為千行百業(yè)提供大模型服務(wù)。
文心大模型能夠率先卡位在大模型落地的關(guān)鍵位置，離不開背后的另一條上升曲線：飛槳的聯(lián)合優(yōu)化。
飛槳對(duì)文心的全面賦能，有四個(gè)層面：
首先，飛槳支撐大模型開發(fā)、訓(xùn)練和推理部署，全面提升大模型落地效率。大模型的訓(xùn)練、迭代要消耗大量訓(xùn)練成本、訓(xùn)練時(shí)間，經(jīng)過(guò)飛槳與文心大模的協(xié)同優(yōu)化，最新升級(jí)的文心大模型3.5的模型效果提升50%，訓(xùn)練速度提升2倍，推理速度提升30倍。
其次，文心大模型成為飛槳模型庫(kù)的重要組成部分，通過(guò)飛槳平臺(tái)進(jìn)行精調(diào)、推理部署，就可以有效支持千行百業(yè)的應(yīng)用，降低行業(yè)獲取大模型門檻。
再次，飛槳提供了全流程產(chǎn)業(yè)化工具與平臺(tái)，解決大模型開發(fā)中的卡點(diǎn)、堵點(diǎn)，比如模型體積大、訓(xùn)練難度高、算力消耗大等，更好地滿足企業(yè)開發(fā)應(yīng)用大模型的需求。
此外，大模型落地產(chǎn)業(yè)離不開人才，飛槳已經(jīng)凝聚了750萬(wàn)開發(fā)者，也支持了大量企業(yè)產(chǎn)生了大量的模型，為中國(guó)AI培養(yǎng)了大量新型人才，是大模型落地的有生力量。
可以看到，飛槳的技術(shù)和生態(tài)積累，正在為文心大模型走向產(chǎn)業(yè)，注入了源源不斷的動(dòng)力。
四、中國(guó)AI憑借這樣的DNA落地生根
在大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，王海峰也展現(xiàn)了文心一言在辦公、會(huì)議、編碼等場(chǎng)景的應(yīng)用?？梢哉f(shuō)，文心一言已經(jīng)有了豐富的新落地場(chǎng)景，這種強(qiáng)勁的落地表現(xiàn)，應(yīng)該能夠打消外界對(duì)中國(guó)大模型可持續(xù)發(fā)展的擔(dān)憂。
從文心與飛槳組成了雙螺旋結(jié)構(gòu)的DNA，從中可以看出中國(guó)AI以實(shí)用為先，以產(chǎn)業(yè)為向的底色，中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)也開始呈現(xiàn)出這樣的發(fā)展趨勢(shì)：
1.低門檻。通過(guò)各個(gè)端口的技術(shù)創(chuàng)新，形成了AI技術(shù)全面低門檻化的特征，讓模型的開發(fā)、獲取和應(yīng)用，都更加便捷、易得。
2.高效率。芯片、框架、模型、應(yīng)用的全棧協(xié)同，帶來(lái)了效率持續(xù)增長(zhǎng)的乘法效應(yīng)，大大加快了模型的落地速度。
3.通行業(yè)。AI開發(fā)、訓(xùn)練、部署、應(yīng)用的全鏈路得到越來(lái)越飽滿的支撐，“集約化生產(chǎn)，平臺(tái)化應(yīng)用”讓大模型更適配產(chǎn)業(yè)和行業(yè)的現(xiàn)實(shí)需要，賦能產(chǎn)業(yè)智能化。
落地成為中國(guó)AI的DNA，大模型也不例外。以大模型為代表的AI技術(shù)和先進(jìn)生產(chǎn)力在各行各業(yè)落地生根，這是為什么智能革命一定會(huì)發(fā)生在中國(guó)。
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