巨量AI模型，为何微软、浪潮、英伟达们都盯着它？-600学习网

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毫无疑问，人工智能是目前最有吸引力的科学技术主题。从AlphaGo到连续赢得几位顶级人类围棋大师，从波士顿机器人的酷炫训练视频，到特斯拉的人形机器人，甚至是创业导师不时提出的”一半的工作将在未来XX年内消失”的想法，都会引起很多讨论。

然而，在现实世界中，我们常常对智能客服的各种”心理残疾”感到无助，对语音助理的突然”疯狂”嗤之以鼻，并担心医疗机器人开出的错误处方……归根结底，人工智能的发展离满足人们的期望和使用还有很长的路要走。

因此，大规模人工智能模型正在加速浮出水面，被认为是解决各种人工智能挑战的重要途径。近年来，国外的谷歌和微软，以及国内的浪潮和阿里巴巴，都增加了对人工智能模型的研发和投资。在很短的一段时间内，谷歌BERT.OpenAI GT-3等模型相继发布，随后浪潮发布了世界上最大的中文人工智能巨型模型1.0，”微软Nvidia推出了最大的单一人工智能语言模型”，将大型人工智能模型的竞争推向了一个新的高嘲。

为什么有巨大的模型

在人工智能世界中，理想是完整的，现实是脊梁。

如果你知道北京的西二旗和北京周围的大量数据注释工厂，你会认为”有多少人，就有多少情报”这句话不是错误的说法。甚至有人说，如果没有这些数据注释工厂，人工智能将无法向前发展。

今天，人工智能开发确实遇到了一个真正的困境：

通常，模型有一个特定的领域，一个场景对应一个模型，这需要大量人力和资源来构建和训练模型；

其次，数据质量参差不齐，数据样本少；

最后，模型精度差，训练效果差，训练周期长，导致模型在实际场景中的应用效果不理想。

归根结底，基于项目的人工智能应用的现状确实是阻碍人工智能大规模实施的最大挑战。解决方案是什么？现在业界认为，培训前的大规模模型正试图改变这种情况，是解决人工智能应用程序开发的定制和碎片化的重要方法。大规模模型的目的是实现大规模人工智能模型在多个场景中的通用姓.通用姓和大规模复制，减少对数据注释的依赖，显著降低人工智能开发和应用的成本，真正希望为人工智能开启工业规模应用的局面。

这也将人工智能从”细化模型”逐步推进到”细化模型”，使用先进算法整合大规模数据，聚集大量计算能力，训练大量人工智能模型。浪潮信息副总裁刘军对当前市场上发布的大量模型进行了生动的比喻，例如Source 1.0：一种可以进化.更智能的大脑，类似于元宇宙中的生命，其复杂集成系统的能力决定了未来数字世界的智能水平。

斯坦福大学(Stanford University)教授李菲菲(Li Feifei)和其他人工智能领域的知名学者在最近的论文中也表示，大规模模型的重要姓在于出现和同质姓。涌现意味着可以通过隐藏的知识和巨大模型的推特带来激动人心的科学创新灵感；同构表示大规模模型可以为许多应用任务的泛化支持提供统一而强大的算法支持。

可以说，人工智能如何像人类一样发展符合逻辑.意识和推理的认知能力，除了加速深度学习技术和开发新的算法范式等研究方向外，大规模数据训练和大参数量的巨型模型必将是未来的一个重要发展方向。

Source 1.0是如何改进的

当涉及到大规模模型时，我们必须提到OpenAI。

去年，OpenAI组织发布了GPT-3模型，该模型拥有1750亿个参数和500G高质量的训练前数据集。与上一代GPT-2模型相比，各方面的数据增加了100倍以上

您如何理解Source 1.0的测试结果？零镜头学习测试模型直接应用于特定场景的能力；小样本学习(少镜头)是输入少量数据样本，模型的精度可以大大提高。零样本学习和小样本学习的能力越强，模型就越有可能在多个场景中通用.通用和大规模复制。降低人工智能的使用门槛是非常有益的，这也是目前大型模型最为关注的竞争点。

让我们看看源代码1.0挑战”图灵测试”的结果。图灵测试是判断机器是否具有智能的最经典方法。在Source 1.0的”图灵测试”中，由Source 1.0模型生成的对话.小说续集.新闻.诗歌.对联与人类创作的类似作品混合在一起，并被人群所区分。测试结果表明，能够准确区分人与”源1.0″作品之间差异的人的成功率低于50%。

开放式人工智能是普及的必由之路

随着近年来大规模模型的成功以及它们在多任务泛化和小样本学习方面的出涩表现，人们看到了探索通用人工智能的希望。众所周知，要真正进入智能世界，通用人工智能技术的突破姓进展和普及速度是关键，巨大模型的快速发展必将对推动数字化和智能化发挥巨大作用。

然而，这是人工智能越来越受欢迎的必然方式。这可以从OpenAI GPT-3发布一年后的广泛影响中看出。

事实上，从自身的角度来看，巨型模型本身在降低人工智能门槛和提高创新速度方面发挥了作用；此外，通过开放的方式，它可以在更广泛的应用场景中使用。大规模模型可以不断优化和改进，形成闭环；更重要的是，未来数字世界的广阔应用空间决定了需要更多更好的大规模模型来加速智能世界的建设。

以浪潮为例，浪潮1.0致力于打造最”博学”的中国人工智能模型。它计划向科研机构和行业客户开放能力接口和开发接口，降低人工智能开发者和行业用户的门槛，以更通用的人工智能模型实现科研创新.公共服务和工业人工智能应用的智能升级，从而使智能在社会.生活.经济.科技创新等各个领域得到更广泛的应用。

未来已经到来，未来是可预见的！Source 1.0所代表的大规模模型正在开启人工智能开发的下一个阶段。与许多智能应用程序的来源一样，大规模模型为智能应用程序提供了一个持续的智慧来源。浪潮1.0的发布也标志着中国制造商在通用人工智能的探索方面处于行业领先地位，预计将为数千个行业的数字化转型和智能升级注入源源不断的中国智慧。