大模型将推动AI应用进入大生产阶段，但不是唯一方向

发布时间：2022-12-03 11:18 所属栏目：15 来源：互联网

导读：作为近几年人工智能发展的重要方向，大模型为人工智能的进一步落地带来了新机遇。这也吸引了谷歌、微软以及华为、百度等国内外企业掀起一场大模型竞赛。人工智能现在进入到了和行业、社会广泛结合和渗透的大阶段，而行业大模型会是大模型落地的关键性机制。

　　作为近几年人工智能发展的重要方向，大模型为人工智能的进一步落地带来了新机遇。这也吸引了谷歌、微软以及华为、百度等国内外企业掀起一场大模型竞赛。

　　“人工智能现在进入到了和行业、社会广泛结合和渗透的大阶段，而行业大模型会是大模型落地的关键性机制。”百度副总裁吴甜近日在接受搜狐科技采访时认为。
　　
　　去年12月，百度基于飞桨平台打造了文心产业级知识增强大模型。据吴甜介绍，在正式发布文心大模型之前，百度相应的技术储备已经非常丰富，且已在自己的业务和产品，如搜索、信息流、智能音箱上等广泛使用，因此非常清楚文心大模型在产业落地过程中走什么方向更为有效。

　　目前，百度已经联合推出11个行业大模型，涵盖能源、金融、航天、制造、传媒、城市、影视、教育、社科等多个领域。这背后离不开百度飞桨生态的持续发展。

　　据百度CTO王海峰介绍，截至目前，飞桨已凝聚535万开发者，服务20万家企事业单位，基于飞桨创建了67万个模型。他认为，具有算法、算力和数据综合优势的企业，可以将模型生产的复杂过程封装起来，通过低门槛、高效率的生产平台，为千行百业提供大模型服务，从而形成一条大模型产业化路径。

　　这一路径已在文心大模型的产业实践中得到验证。基于飞桨平台，百度打造了文心产业级知识增强大模型，包括以鹏城-百度·文心为代表的通用大模型、跨模态大模型、生物计算大模型，并联合共建行业大模型，并推出适配场景应用的工具套件、大模型API、基于大模型的产品、探索生态共建的创意社区等。
　　
　　一般来说，通用大模型具有通用性好、泛化性强等特点，又推出行业大模型是否是多此一举？对此，吴甜解释称，对于大量行业应用来说，通用大模型对行业特有的数据和知识的把握能力依然有不足之处，所以推进了行业大模型机制。

　　这就好比人所受到的通识教育和专业教育，通识教育好，专业领域教育也很好，将来工作实践的能力往往就会更强。吴甜表示，行业大模型机制的基本原理就是通过通用大模型，在大量普适的数据当中挖掘的相应行业的数据，再结合进入到行业当中，和行业特有的数据和知识进行融合学习。“这对于未来广泛地应用在各行各业当中的基础大模型来说是最有效的方式，能够把大模型的能力建设得更加充分。”

　　而拥有这些行业特有的数据和知识的显然是在各个行业当中头部的企业和机构，所以百度选择了和头部企业机构一起合作完成这件事情，比如国家电网、吉利、TCL、泰康保险等行业龙头企业。“我们和伙伴一起所开展的行业大模型本身，应该说是双方在各自发挥自己的擅长，并且有深度的结合。”吴甜表示。

　　据介绍，在行业大模型机制中，百度会提供通用模型、数据、方法，如全流程产业化工具与平台，包括大模型开发套件、场景模型生产线等，降低应用门槛；合作方会提供行业深度的数据和知识体系，而他们大多都有非常丰富的场景，要解决的问题很复杂，和百度共建的行业大模型会应用在自身场景当中，成为智能化升级的基础，从而实现行业大模型落地。

　　吴甜在采访中表示，百度大模型还在开展更多行业，但全行业的推进目标不一定是求全，而应该是用最恰到好处的方式支撑各个行业的智能化进程，这个是行业大模型最终希望得到的目标。

　　同时，在吴甜看来，目前深度学习驱动的人工智能整体进入到大规模应用状态，即AI大生产状态，具备标准化、模块化和自动化。“但目前还处于开端状态，这个阶段会持续比较长的时间，如果完成意味着一次全新的科技带来的产业变革逐渐走向成熟。”

　　但这个过程也会面临很多问题，比如作为人工智能发展三要素的算法、算力、数据也是发展的三大瓶颈，深度学习和知识的融合还需要突破，理解和应用的门槛也需要降低，背后涉及到技术、工程、架构、产品化等问题。

　　而大模型则在一定程度上能够解决这些问题，如大模型在自监督学习算法的帮助下，能够进行大量无标注的数据学习和建模，同时大模型本身就是基于深度学习，但也结合了知识推断等方法，同时也有助于实现低门槛化和标准化。

　　不过，大模型也并非是万能，大模型+小样本协同则被视为未来的发展趋势。对此吴甜表示，大模型是未来发展的技术之一，但目前能力和潜力尚没有完全充分发挥出来。“大模型将带来人工智能应用范式的变化，就是更加符合标准化、模块化和自动化，这是AI大生产状态的三个最重要的特征。”

　　“因此在未来的产业应用落地上，大模型是非常重要的发展方向，但这不是唯一的方向。大小模型本身最终会实现的是解决问题的协同化，而不是互斥的。”吴甜说。

（编辑：ASP站长网）