21世紀(jì)經(jīng)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(lián)網(wǎng)， 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(guī)劃總監(jiān)張俊結(jié)合當(dāng)下的大模型火爆的原因，提出發(fā)展大模型建議的思考。

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張俊建議采取“新型舉國體制”，由政府統(tǒng)籌通用底層平臺建設(shè)，聯(lián)合AI頭部企業(yè)、科研機構(gòu)、高等院校等協(xié)同攻關(guān)基礎(chǔ)大模型技術(shù)。大模型研發(fā)需要高門檻的算力、數(shù)據(jù)、人力支持，其具有重要的基礎(chǔ)設(shè)施屬性，建議地方政府統(tǒng)籌規(guī)劃，出臺相關(guān)扶持政策和科研補貼，政企共建大模型基礎(chǔ)設(shè)施，打通數(shù)據(jù)要素，開放應(yīng)用市場，加快大模型快速落地并持續(xù)發(fā)展。

ChatGPT的成功證明了AI大模型技術(shù)路線的正確性

從去年年底到今年年初， ChatGPT火爆全球互聯(lián)網(wǎng)。ChatGPT是美國Open AI基于GPT自然語言開發(fā)的聊天程序，底層是基于Open AI在GPT預(yù)訓(xùn)練語言模型迭代生成的程序。GPT-1模型參數(shù)1.17億，GPT-2、GPT-3模型參數(shù)分別為15億、1750億，2023年3月最新發(fā)布的GPT-4參數(shù)數(shù)量是GPT-3的16倍，達到1.6萬億規(guī)模。

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

AI大模型是經(jīng)過大規(guī)模訓(xùn)練后能適應(yīng)一系列任務(wù)的人工智能算法模型，是“大數(shù)據(jù)+大算力+強算法”的結(jié)合物，包含了“預(yù)訓(xùn)練”和“大模型”兩層含義。也就是說大模型經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練之后，無需微調(diào)或僅需少量數(shù)據(jù)的微調(diào)就能適應(yīng)千變?nèi)f化的場景。

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

他提到，大模型相比傳統(tǒng)AI模型有三方面優(yōu)勢。第一是涌現(xiàn)效應(yīng)，大模型能通過簡單規(guī)則和相互作用，有效集成自然語音處理等AI核心技術(shù)，涌現(xiàn)出強大的智能表現(xiàn)，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(chuàng)能力。

第二是使用場景的廣泛應(yīng)用。張俊表示，AI大模型通過在海量、多類型的場景數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，能夠總結(jié)不同場景、不同業(yè)務(wù)下的通用能力，擺脫小模型場景碎片化、難以復(fù)用的局限性，為大規(guī)模落地人工智能應(yīng)用提供可能。

第三，研發(fā)效率提高。傳統(tǒng)小模型高度依賴人工標(biāo)注數(shù)據(jù)和人工調(diào)優(yōu)調(diào)參，研發(fā)成本高、周期長、效率低。大模型將研發(fā)模式升級為大規(guī)模工廠化范式，采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，減少對人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的以來，顯著降低人力成本、提升研發(fā)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(tǒng)人工智能技術(shù)通用性“任督二脈”的關(guān)鍵；基于“預(yù)訓(xùn)練+精簡”等新范式有效降低AI開發(fā)應(yīng)用門檻；并且大模型以創(chuàng)新的自然語言處理技術(shù)，使得人機交互方式更自然。

“基于多領(lǐng)域的知識，構(gòu)建了統(tǒng)一的、跨場景、多任務(wù)的多模態(tài)大模型已成為人工智能重點的發(fā)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(yè)，誰能先做到這點，誰就會在AI戰(zhàn)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(chuàng)板成功上市的人工智能平臺公司。從2019年發(fā)布CWOS1.0，至今推出了基于大模型的CWOS2.0?！拔覀兊脑竿菢?gòu)建像人一樣思考和工作的人機協(xié)同的智能體，通過我們CWOS算法工廠、AI數(shù)據(jù)湖、知識計算、人機交互以及智能業(yè)務(wù)等核心模塊，實現(xiàn)對人的感知分析，對思考和行動的全面協(xié)同仿真，形成整個物理世界的數(shù)字化?！睆埧≌f。

采取“新型舉國體制”，由政府統(tǒng)籌通用底層平臺建設(shè)

基于對大模型的理解，張俊提出了幾方面建議，第一，在創(chuàng)新體制方面，建議采取“新型舉國體制”，由政府統(tǒng)籌通用底層平臺建設(shè)，聯(lián)合AI頭部企業(yè)、科研機構(gòu)、高等院校等協(xié)同攻關(guān)基礎(chǔ)大模型技術(shù)。大模型開發(fā)需要很高的門檻，目前國內(nèi)很多基于ChatGPT的應(yīng)用仍沿用美國的技術(shù)架構(gòu)，但這些并不開源，因此要搞開源之路，加強數(shù)字監(jiān)管、開源開放促進行業(yè)生態(tài)的發(fā)展應(yīng)用。

第二，賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，圍繞地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略定位，基于大模型攻關(guān)成果，研發(fā)行業(yè)專屬大模型，賦能地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動地方數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

第三，推進數(shù)據(jù)共享開發(fā)。在智慧城市和數(shù)字化建設(shè)過程中發(fā)現(xiàn)存在數(shù)據(jù)壁壘和數(shù)據(jù)孤島問題，發(fā)展大模型首先要解決數(shù)據(jù)安全高效的共享，包括面向政務(wù)、民生等行業(yè)應(yīng)用場景，挖掘數(shù)據(jù)價值，將大模型成果應(yīng)用于政務(wù)服務(wù)、城市治理、民生服務(wù)等領(lǐng)域，提高城市管理能力。

第四，創(chuàng)新應(yīng)用，大模型并非一蹴而就，需要通過不斷積累和不斷迭代產(chǎn)生的效益，讓更多行業(yè)和城市的數(shù)據(jù)接入基礎(chǔ)大模型庫，促進大模型應(yīng)用創(chuàng)新。

第五，大模型研發(fā)需要高門檻的算力、數(shù)據(jù)、人力支持，其具有重要的基礎(chǔ)設(shè)施屬性，建議地方政府統(tǒng)籌規(guī)劃，出臺相關(guān)扶持政策和科研補貼，政企共建大模型基礎(chǔ)設(shè)施，打通數(shù)據(jù)要素，開放應(yīng)用市場，加快大模型快速落地并持續(xù)發(fā)展。

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