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中國信通院人工智能研究所魏凱:基礎(chǔ)模型與工程化體系為人工智能+鋪平道路

2024年12月24日 19:47  CCTIME飛象網(wǎng)  

如果只用一個字描述2024年的人工智能,那就是“快”。一切仿佛按下了加速鍵,基礎(chǔ)大模型技術(shù)加速迭代,工程化和應(yīng)用賦能加速落地,安全治理也從原則走向?qū)嵺`。展望2025年,人工智能的進步仍然不會減速!痹12月23日舉辦的“2025中國信通院深度觀察報告會”上,中國信通院人工智能研究所所長魏凱圍繞“人工智能”這一主題分享了最新實踐與發(fā)展洞察。

技術(shù)創(chuàng)新非常活躍

在魏凱看來,這一年,基礎(chǔ)大模型技術(shù)加速迭代,工程化和應(yīng)用賦能加速落地,安全治理也從原則走向?qū)嵺`。目前以大模型為主線的人工智能技術(shù)還遠未定型,技術(shù)創(chuàng)新非;钴S。頭部企業(yè)沿著規(guī)模定律,不斷刷新基礎(chǔ)大模型的能力上限。無論以任何一種基準(zhǔn)得分為參照,梳理一年來前沿模型的提升趨勢,都會呈現(xiàn)一條陡峭向上的曲線。

下半年以來,關(guān)于預(yù)訓(xùn)練擴展遇瓶頸討論越來越多,似乎已成為行業(yè)共識。在此背景下,o1等模型的推出,為大語言模型開辟了新的擴展方向,擴展定律從另外一條路上繼續(xù)前進。與此同時,從Sora、可靈、Vidu,到GPT-4o,多模態(tài)生成模型和理解模型今年也取得快速進步,正在打開機器認知和理解世界的全新通道,對后續(xù)具身智能和AGI發(fā)展奠定基礎(chǔ);A(chǔ)模型越來越大,同時也在變得更小,今年出現(xiàn)了很多只有幾十億參數(shù)的小模型,在某些方向上性能可以達到以往千億甚至萬億參數(shù)的水平,小模型能力聚焦,有望大大降低算力和應(yīng)用成本,加速私有部署和邊緣與端側(cè)AI的普及。

算力與數(shù)據(jù)要素結(jié)構(gòu)性變革

魏凱認為,基座大模型演進的新趨勢,也會引發(fā)算力和數(shù)據(jù)兩大要素的結(jié)構(gòu)性變化。在算力方面,雖然現(xiàn)在萬卡集群建設(shè)如火如荼,但隨著預(yù)訓(xùn)練的主體的逐步收斂,考慮到高昂的建設(shè)運營成本,未來全球估計只有少數(shù)公司真正需要超大規(guī)模訓(xùn)練集群,超大規(guī)模訓(xùn)練需求有可能很快達到頂峰,增速逐漸放緩。與此相對的,應(yīng)用的普及和推理側(cè)的擴展,運行大模型所需的推理算力需求將得到激發(fā),推動智算算力結(jié)構(gòu)做出相應(yīng)調(diào)整。

在數(shù)據(jù)方面,有很多觀點認為,規(guī)模定律放緩或走到盡頭,與數(shù)據(jù)墻有關(guān)。研究顯示,全球可公開獲取的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)已接近天花板。未來突破數(shù)據(jù)墻,有兩個途徑:一是合成數(shù)據(jù),二是數(shù)據(jù)精標(biāo),這就對人工智能的數(shù)據(jù)要素供給提出了新要求。此外,在以CommonCrawl等為源頭的公開互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集之外,企業(yè)數(shù)據(jù)和深網(wǎng)(deep web)數(shù)據(jù)是有待進一步挖掘“藍海”。我國數(shù)據(jù)資源總量豐富,可以抓住機遇,加快培育高水平數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè),挖掘高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源潛力。

工程化體系為人工智能+鋪平道路

“基礎(chǔ)模型只是整個人工智能應(yīng)用架構(gòu)中的一部分,甚至只是一小部分! 魏凱強調(diào)。他進一步表示,今年,圍繞大模型的工程化體系不斷成熟,AI原生應(yīng)用的架構(gòu)實踐往前邁出了一大步。檢索增強生成(RAG)、智能體,甚至多智能體工作流等工程化技術(shù)得到了快速發(fā)展。

如果把大模型比作操作系統(tǒng),那么智能體就像是APP。智能體以大模型為智能中樞,融合規(guī)劃、記憶和工具調(diào)用等能力,在眾多領(lǐng)域初步展現(xiàn)出巨大潛力。人工智能的工程化技術(shù),看似技術(shù)含量不高,但實際上至關(guān)重要,是聯(lián)結(jié)前沿技術(shù)和用戶實際場景的橋梁,在降低幻覺、提升應(yīng)用效果的同時,能顯著降低用戶使用大模型的門檻。互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛推出了MaaS服務(wù)和智能體開發(fā)平臺。

“但總體上看,人工智能應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域的企業(yè)仍然不夠多、不夠強。我們正在與大廠合作,積極培育大模型服務(wù)提供商生態(tài)! 魏凱說。

實際上,基座模型不斷進步和工程化持續(xù)成熟,為人工智能+鋪平了道路。“我們看到,今年隨著國家實施人工智能+行動,大力推動人工智能賦能新型工業(yè)化,大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例越來越多,我們統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),價值鏈兩端率先啟動!

在工業(yè)領(lǐng)域的源頭創(chuàng)新方面,大模型在軟件開發(fā)中的應(yīng)用最為廣泛,材料和藥物研發(fā)、仿真設(shè)計等也在探索,AI提升研發(fā)效能方面的成效初現(xiàn)。在后端場景中,企業(yè)管理、客戶服務(wù)、市場營銷這三個場景,充分發(fā)揮了當(dāng)前大模型的強項,成為各類企業(yè)較為普遍的入門場景。此外,消費端辦公助手、智能搜索等應(yīng)用量大面廣,有望極大提升企業(yè)員工的人效,同樣也是人工智能賦能實體經(jīng)濟的重要方向。

魏凱同時也強調(diào)稱:“人工智能+還處于初期,政府部門和企業(yè)要應(yīng)用人工智能,也是系統(tǒng)工程,不僅需要持續(xù)夯實數(shù)字化基礎(chǔ),更需要加快理念、組織和流程等變革。” 

編 輯:路金娣
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