ChatGPT 誕生已經(jīng)快一年，你還在與它對(duì)話嗎？

有的人用來寫報(bào)告、改代碼，讓它成為得力幫手；有的人卻只是“調(diào)戲”個(gè)兩三回，讓它創(chuàng)作詩(shī)歌或故事，便不再“寵幸”。

根據(jù)網(wǎng)站分析工具 SimilarWeb 的數(shù)據(jù)，后者情況似乎更多。目前 ChatGPT 的月活數(shù)據(jù)已經(jīng)連續(xù)三個(gè)月下滑，瀏覽量從四月的 17.6 億下滑至八月的 14.3 億，似乎開始有些過氣。

一邊是 ChatGPT 這樣的通用大模型在退燒，一邊是行業(yè)大模型研發(fā)熱度只增不減。

國(guó)產(chǎn)大模型正在掀起一場(chǎng)“諸神之戰(zhàn)”，然而不少企業(yè)都被卡在關(guān)鍵一步，那就是落地。

技術(shù)僅是門檻，落地才是賽點(diǎn)

和當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)“百團(tuán)大戰(zhàn)”比起來，這一回正在上演的“百模大戰(zhàn)”要更內(nèi)卷，也更燒錢。賽迪顧問數(shù)據(jù)顯示，截至 2023 年 7 月，中國(guó)已累計(jì)有 130 個(gè)大模型問世 [1]。

《中國(guó)人工智能模型大地圖研究報(bào)告》也指出，全國(guó)正有 14 個(gè)省（市）開展大模型研發(fā)。研發(fā)主體里，既有國(guó)內(nèi)大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)，也有包括互聯(lián)網(wǎng)巨頭在內(nèi)的企業(yè)，大佬們紛紛披甲上陣，準(zhǔn)備迎接狂熱的未來 [2]。

比起專業(yè)性弱的通用大模型，國(guó)內(nèi)偏愛的行業(yè)大模型，基于各行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，結(jié)合專有知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，更適用于具體場(chǎng)景的工作，能真正服務(wù)好千行萬業(yè)。

但如果將大模型的問世比喻成研發(fā)的階段性畢業(yè)，如今的現(xiàn)實(shí)情況是，沒幾個(gè)行業(yè)大模型能成功“上崗”。大模型能重塑行業(yè)，聽起來似乎還是“空中樓閣”。

這其中最大的攔路石便是“落地難”。因?yàn)橄瘛巴探皤F”一樣的 AI 大模型，訓(xùn)練成本真不是一般的高。沒有雄厚的資金做支撐，很難商業(yè)落地。

由斯坦福大學(xué)發(fā)布的 2023 AI Index 年度報(bào)告，基于已有大模型披露的硬件和訓(xùn)練時(shí)間，對(duì)其訓(xùn)練成本進(jìn)行了估算。

2019 年發(fā)布的 GPT-2，被認(rèn)為是第一個(gè)大型語言模型，擁有 15 億個(gè)參數(shù)，估計(jì)需要五萬美元的訓(xùn)練費(fèi)用 [3]。

僅僅三年時(shí)間，2022 年推出的旗艦大型語言模型之一的 PaLM 擁有 5400 億個(gè)參數(shù)，估計(jì)成本在 800 萬美元。它比 GPT-2 大了約 360 倍，成本也高出了 160 倍 [3]。大模型規(guī)模變得越來越龐大，但也愈發(fā)昂貴。

落地難的原因除了成本高昂，還有 AI 發(fā)展的基礎(chǔ)“燃料”算力比較有限。

如果把大模型比較一輛車，那它能走多遠(yuǎn)，正是取決于算力這個(gè)引擎。訓(xùn)練大模型，需要將數(shù)據(jù)集進(jìn)行重復(fù)多輪計(jì)算處理，算力大小就代表著數(shù)據(jù)處理能力的強(qiáng)弱。

面對(duì)大模型數(shù)量成倍的增長(zhǎng)，這幾年中國(guó)智能算力規(guī)模也正在經(jīng)歷井噴式高速增長(zhǎng)。

根據(jù) IDC 發(fā)布的《2022-2023 中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》，2023 年中國(guó)智能算力規(guī)模已達(dá)到 427 每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算。預(yù)計(jì)到 2026 年，智能算力規(guī)模將進(jìn)入每秒十萬億億次浮點(diǎn)運(yùn)算級(jí)別 [4]。

早在今年 4 月 5 日，OpenAI 就以需求量過大為由，暫時(shí)關(guān)閉了 ChatGPT Plus 的付費(fèi)渠道，這意味著僅發(fā)布幾個(gè)月，OpenAI 就開始面臨算力缺口 [5]。

大模型這場(chǎng)豪華游戲，能留在牌桌的玩家，注定只是少數(shù)。

所以別看大模型喧囂盛極一時(shí)，但當(dāng)面對(duì)成本、算力等現(xiàn)實(shí)問題時(shí)，國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)也正在出現(xiàn)更多理智思考——無法落地商用的通用大模型只能是玩具，成為企業(yè)應(yīng)用的行業(yè)大模型才有產(chǎn)業(yè)價(jià)值 [6]。

AI 深入行業(yè)，

知識(shí)計(jì)算是關(guān)鍵

在國(guó)內(nèi)，從華為云盤古大模型、阿里通義千問，再到 360 智慧大腦、智譜 AI ChatGLM 等，AI 大模型層出不窮。

不少人開始好奇《流浪地球》里不斷學(xué)習(xí)，變得無所不能的最高人工智能莫斯是不是要走進(jìn)現(xiàn)實(shí)了？

也有人擔(dān)心有朝一日自己的飯碗會(huì)不會(huì)被 AI 搶走？但從麥肯錫全球研究院調(diào)研數(shù)據(jù)看，下此定論為時(shí)尚早。在 2020 年的人工智能全球調(diào)研中，AI 在不同行業(yè)的平均滲透率為 12.8%，處于較低水平 [7]。

更關(guān)鍵的是，AI 大模型和打工人并非互相取代的關(guān)系。而是大模型帶來的新機(jī)會(huì)，能夠提升工作效率、釋放員工做更多高價(jià)值的事情。

為何現(xiàn)階段的 AI 深入行業(yè)程度還不夠？

原因是不同行業(yè)都有自己數(shù)十上百年的專業(yè)積累，卻缺乏高效利用的方法。解決這個(gè)難題的關(guān)鍵，在知識(shí)計(jì)算。

所謂知識(shí)計(jì)算，華為云認(rèn)為就是把各種形態(tài)的知識(shí)，通過 AI 技術(shù)進(jìn)行抽取、表達(dá)后，協(xié)同大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而產(chǎn)生更為精準(zhǔn)的 AI 模型，從而提高行業(yè)效率。

為了能提供滿足行業(yè)場(chǎng)景的多項(xiàng)技能，華為云團(tuán)隊(duì)使用 40TB 的文本數(shù)據(jù)，包含大量通用知識(shí)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，訓(xùn)練盤古自然語言大模型，為行業(yè)大模型打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

下一個(gè)問題接踵而至——行業(yè)專家與 AI 專家合作時(shí)，雙方如何互相聽得懂？華為云的做法是派 200 個(gè)博士深入客戶現(xiàn)場(chǎng)，“走田頭、跑工地、下礦井、進(jìn)車間”，抓住 AI 技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)需求的結(jié)合點(diǎn)，解決行業(yè)難題。

200 多個(gè)博士深入行業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，抓住 Al 技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)需求的結(jié)合點(diǎn)

像汽車領(lǐng)域，為了找到盤古大模型和自動(dòng)駕駛行業(yè)的切入點(diǎn)，華為云深入一線交流請(qǐng)教，梳理行業(yè)業(yè)務(wù)和技術(shù)痛點(diǎn)。

現(xiàn)有自動(dòng)駕駛技術(shù)能應(yīng)對(duì) 95% 的常見駕駛場(chǎng)景，剩余 5% 是各類不常見卻不斷出現(xiàn)的“長(zhǎng)尾問題”，阻礙更高智能化的自動(dòng)駕駛落地。

盤古汽車大模型基于超車線路構(gòu)建不同的光照、天氣、建筑，快速生成近百個(gè)樣本，生成靈活編輯的虛擬空間，重塑自動(dòng)駕駛的訓(xùn)練，讓模型更好學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)“長(zhǎng)尾問題”?，F(xiàn)在學(xué)習(xí)一個(gè)新的復(fù)雜場(chǎng)景，時(shí)間能從兩周以上縮短到兩天內(nèi)。

除了汽車行業(yè)，華為云已陸續(xù)推出礦山、藥物分子、電力、氣象、海浪、鐵路、政務(wù)、金融、制造等大模型，貢獻(xiàn)先進(jìn)的算法和解決方案，在行業(yè)內(nèi)大展身手。

今年夏天，臺(tái)風(fēng)“泰利”“杜蘇芮”“蘇拉”“?？毕群蠼影舻顷懷睾５貐^(qū)，路徑復(fù)雜，影響范圍廣，致災(zāi)程度高。如果能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)路徑、級(jí)別和經(jīng)過的地方，就能提早做準(zhǔn)備。

但氣象預(yù)測(cè)一直是科研領(lǐng)域的重難點(diǎn)。而盤古氣象大模型，不僅將預(yù)測(cè)時(shí)間從 4-5 小時(shí)縮短到十秒內(nèi)，而且在精度上超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法。

可以說，AI 預(yù)報(bào)的出現(xiàn)，給天氣預(yù)報(bào)帶來了全新可能。

大模型落地，

盤古還使哪些力

前面提到，訓(xùn)練大模型一天也離不開海量的算力。有人形容算力就像我們?nèi)粘Ｓ玫乃碗娨粯?#xff0c;要“一點(diǎn)接入、即取即用”。

大模型熱潮下，面對(duì)企業(yè)算力需求的爆發(fā)式增長(zhǎng)，“算力饑渴”成為了亟待解決的問題。

華為云基于系統(tǒng)性的創(chuàng)新，升級(jí)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，突破單臺(tái)服務(wù)器部件的限制，拆解和重新組合原來以 CPU 為中心的主從架構(gòu)，升級(jí)為各種資源對(duì)等的全互聯(lián)架構(gòu)——分布式 QingTian 架構(gòu)。

分布式 QingTian 架構(gòu)打破了算力、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)的邊界，不僅實(shí)現(xiàn)高性能 AI 算力，輕松應(yīng)對(duì)萬億級(jí)大模型訓(xùn)練，還將助力各行各業(yè)直接上云，一步到位搭建業(yè)務(wù)，更快更穩(wěn)更高效。

QingTian 架構(gòu)是基于高速網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的分布式對(duì)等全互聯(lián)架構(gòu)

得益于這一 AI 算力基礎(chǔ)設(shè)施 ，企業(yè)使用華為云昇騰 AI 云服務(wù)時(shí)，只需要通過一根光纖，便能直接在云上獲取算力，隨取隨用，讓大模型算力觸手可及。

今年七月，華為云海宣布在烏蘭察布和貴安上線昇騰 AI 云服務(wù)，提供更長(zhǎng)穩(wěn)的 AI 算力服務(wù)；還發(fā)布了烏蘭察布汽車專區(qū)，為自動(dòng)駕駛開發(fā)提供澎湃算力。

開放性是昇騰 AI 云服務(wù)的重要優(yōu)勢(shì)之一，除了支持盤古大模型，更適配業(yè)界主流的近一百個(gè)開源大模型。

例如，美圖僅用一個(gè)月就將 70 個(gè)模型遷移到了華為云昇騰 AI 云服務(wù)，同時(shí)華為云和美圖團(tuán)隊(duì)一起進(jìn)行了算子的優(yōu)化，AI 性能提升了 30%。

如何將大模型應(yīng)用到行業(yè)具體業(yè)務(wù)和場(chǎng)景中？除了自己做落地，華為還希望構(gòu)建起一個(gè)繁榮的生態(tài)。

大模型的創(chuàng)新，從來都不僅僅是模型自身的創(chuàng)新以及各項(xiàng) AI 根技術(shù)的創(chuàng)新，在算力、算法、平臺(tái)、應(yīng)用、服務(wù)等方面都需要全鏈條生態(tài)伙伴和客戶的參與。

打個(gè)比方，盤古大模型就像是各個(gè)行業(yè)通用的“輪子”，加入生態(tài)的伙伴都可以在車上找到自己的位置，共同助力，讓這輛車跑得更快，行得更遠(yuǎn)。

為此，華為云開放了全方位的生態(tài)合作路徑，希望團(tuán)結(jié)伙伴加入盤古大模型全域協(xié)同生態(tài)體系，真正讓 AI 重塑千行萬業(yè)。

一直以來，華為云踐行的就是做實(shí)事、做最難的事。

一方面深耕算力，打造強(qiáng)有力的算力底座，支撐人工智能事業(yè)發(fā)展；另一方面結(jié)合大模型，從通用大模型到行業(yè)大模型的研究創(chuàng)新，來讓人工智能真正服務(wù)好千行萬業(yè)。

9 月 20-22 日，華為全聯(lián)接大會(huì)在上海舉辦，大會(huì)以“加速行業(yè)智能化”為主題，匯聚業(yè)界思想領(lǐng)袖、商業(yè)精英、技術(shù)大咖、先鋒企業(yè)、運(yùn)營(yíng)商、生態(tài)伙伴以及開發(fā)者等產(chǎn)業(yè)伙伴，共同探討智能化技術(shù)的發(fā)展方向和未來機(jī)遇，加速行業(yè)智能化。

華為云認(rèn)為，人工智能的發(fā)展，關(guān)鍵要“走深向?qū)崱?#xff0c;賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)，服務(wù)好千行萬業(yè)、服務(wù)好科學(xué)研究，唯有這樣，才能共贏人工智能新時(shí)代。

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如何學(xué)習(xí)大模型

現(xiàn)在社會(huì)上大模型越來越普及了，已經(jīng)有很多人都想往這里面扎，但是卻找不到適合的方法去學(xué)習(xí)。

作為一名資深碼農(nóng)，初入大模型時(shí)也吃了很多虧，踩了無數(shù)坑?，F(xiàn)在我想把我的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)分享給你們，幫助你們學(xué)習(xí)AI大模型，能夠解決你們學(xué)習(xí)中的困難。

我已將重要的AI大模型資料包括市面上AI大模型各大白皮書、AGI大模型系統(tǒng)學(xué)習(xí)路線、AI大模型視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)，等錄播視頻免費(fèi)分享出來，需要的小伙伴可以掃取。

一、AGI大模型系統(tǒng)學(xué)習(xí)路線

很多人學(xué)習(xí)大模型的時(shí)候沒有方向，東學(xué)一點(diǎn)西學(xué)一點(diǎn)，像只無頭蒼蠅亂撞，我下面分享的這個(gè)學(xué)習(xí)路線希望能夠幫助到你們學(xué)習(xí)AI大模型。

二、AI大模型視頻教程

三、AI大模型各大學(xué)習(xí)書籍

四、AI大模型各大場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)案例

五、結(jié)束語

學(xué)習(xí)AI大模型是當(dāng)前科技發(fā)展的趨勢(shì)，它不僅能夠?yàn)槲覀兲峁└嗟臋C(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)，還能夠讓我們更好地理解和應(yīng)用人工智能技術(shù)。通過學(xué)習(xí)AI大模型，我們可以深入了解深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等核心概念，并將其應(yīng)用于自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等領(lǐng)域。同時(shí)，掌握AI大模型還能夠?yàn)槲覀兊穆殬I(yè)發(fā)展增添競(jìng)爭(zhēng)力，成為未來技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。

再者，學(xué)習(xí)AI大模型也能為我們自己創(chuàng)造更多的價(jià)值，提供更多的崗位以及副業(yè)創(chuàng)收，讓自己的生活更上一層樓。

因此，學(xué)習(xí)AI大模型是一項(xiàng)有前景且值得投入的時(shí)間和精力的重要選擇。