隨著大模型的飛速發(fā)展，行業(yè)各界對大模型的核心疑問，已經從“有沒有大模型”，轉變?yōu)榉e極投入建設之后，中國AI產業(yè)如何實現(xiàn)大模型落地？巨大的建設投資應該如何獲得確定性、可持續(xù)的回報？
事實上，中國AI最強的特征一直是落地。
技術落地的一個重要指標是技術密度，即一項技術在社會和經濟中的普及程度和應用密度。過去幾年里，AI技術已經在中國的農田、工廠、港口、礦山、校園、城市等遍地開花，是全球其他地區(qū)都極少見到的景象。
產業(yè)革命的發(fā)生不可能一蹴而就，擁有大量業(yè)務場景和AI落地經驗的中國，也應該是大模型落地的前哨站。
果不其然，外界對中國AI和大模型落地的疑問與好奇，已經可以在文心的最新進展中，得到解答。
7月6日，在2023世界人工智能大會（WAIC）上，百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰，解讀文心大模型3.5版核心技術，同時發(fā)布了飛槳生態(tài)最新進展，首次披露了飛槳深度學習平臺最新數據，闡述人工智能產業(yè)模式。
文心和飛槳的協(xié)同發(fā)展，組成了一個雙螺旋結構，讀懂這個DNA 片段，可以更清晰地理解中國AI技術持續(xù)走向落地的方法與路徑。
一、產業(yè)AI的無形之墻
一個技術走向產業(yè)，有三個因素構成了影響其市場格局的制約點：一是技術領先性，二是市場需求度，三是產品可靠與可用程度。
大模型技術的領先性和市場需求度，自然毋庸置疑，那么產品能否經受得住產業(yè)用戶的考驗呢？中國AI場景多、落地早、實踐多，所以已經可以清晰地看到一堵產業(yè)AI的無形之墻，各行各業(yè)普遍存在的“三高”要求，是大模型落地所必須跨越的挑戰(zhàn)：
能力要求高。一些IT基礎好的產業(yè)會率先應用AI、落地大模型，但這些領域往往有著復雜的業(yè)務場景，以及使用多年的傳統(tǒng)算法，因此產業(yè)對AI大模型的基礎能力，要求會比較苛刻，超出現(xiàn)有技術手段，才有升級替換的必要性。
專業(yè)性要求高。通用大模型進入垂直細分的業(yè)務場景，會面臨非常復雜的業(yè)務狀況，要注意哪些問題和細節(jié)，需要哪些數據，目標是什么，需要大模型能夠像行業(yè)專家一樣，掌握專有知識和行業(yè)Know-How。
開發(fā)成本高。行業(yè)場景的龐雜和差異化廣泛，大模型落地需要有針對性的訓練、精調，而很多行業(yè)和企業(yè)缺乏充足的IT人才、算力資源等來進行定制開發(fā)，延緩了大模型落地的速度。
“三高”要求制約著AI技術落地，這也使得大模型走向產業(yè)，還處于初級階段。
二、中國大模型的強落地范本
鑿穿產業(yè)AI 的圍墻，需要筑重器。在世界人工智能大會上，王海峰分享了文心大模型3.5的核心技術創(chuàng)新。
與文心大模型3.0版本相比，文心大模型3.5版本在效果、功能、性能上全面提升，實現(xiàn)了基礎模型升級、精調技術創(chuàng)新、知識點增強、邏輯推理增強等能力升級。
更值得關注的是，文心大模型在應用層面，展現(xiàn)出了掙脫制約、指向落地的一系列方法，可以成為產業(yè)示范。
文心大模型3.5的幾大技術創(chuàng)新，就滿足了產業(yè)各界對大模型的三種強期待：
一是對先進生產力的期待。
歸根結底，大模型要可靠、可用，為行業(yè)提質增效。文心大模型3.5的兩大升級點，就著眼于此：
首先，基礎模型升級，基于飛槳加快模型迭代，提升模型效果和安全性，模同時，百度文心大模型研發(fā)團隊創(chuàng)新了多類型多階段有監(jiān)督精調、多層次多粒度獎勵模型、多損失函數混合優(yōu)化策略、雙飛輪結合的模型優(yōu)化等技術，使模型效果及場景適配能力進一步提升。
此外，文心大模型3.5的邏輯推理提升，在語義理解、數學計算、代碼生成等領域表現(xiàn)更好，這些任務是實際業(yè)務中高頻出現(xiàn)的。王海峰舉了個例子，百度每天有大量工程師在寫代碼，文心一言發(fā)揮大模型的代碼生成能力，可以更好地幫助工程師提升寫代碼的效率，切實提高生產力。
二是對行業(yè)專家的期待。
大模型需要與行業(yè)場景適配，解決業(yè)務中更具專業(yè)性的實際問題，已經成為共識。此次3.5版本，就通過“精調”+“知識點增強”兩大技術創(chuàng)新，讓大模型具備行業(yè)專家一樣的專精能力。
有監(jiān)督的精調技術，可以針對性地適配業(yè)務場景，讓結果更加可靠，從而更好地滿足業(yè)務場景對模型效果和安全性的需求。知識點增強技術，則在此前的知識增強和檢索增強的基礎上，為大模型注入更具體、更詳細、更專業(yè)的知識點，顯著提升大模型對世界知識的掌握和運用，更好地完成專業(yè)任務。比如在生成報告時，文心大模型就能夠對用戶輸入的查詢、問題等進行分析理解，并解析生成答案所需要的相關知識點，生成更匹配業(yè)務特點的內容。
三是對豐富應用的期待。
智能手機中豐富多彩的應用，是移動互聯(lián)網產業(yè)繁榮的前提。用戶使用大模型也需要多樣、豐富、易用的各種應用工具，這就需要插件機制來滿足。
文心大模型3.5新增的插件機制，可以擴展大模型的能力邊界，細致高效地應用于各類場景。比如文心一言的長文本摘要和問答插件ChatFile，支持超長文本輸入，可以在辦公場景下，形成會議議題、摘要及總結等關鍵信息，幫助提升工作效率。
王海峰也表示，文心一言將發(fā)布更多優(yōu)質的百度官方和第三方插件，讓用戶能夠更好地應用文心大模型，同時也將逐步開放插件生態(tài)，幫助開發(fā)者基于文心大模型打造自己的應用。
隨著大量優(yōu)秀的開發(fā)者和軟件工程師，基于文心大模型來打造專屬插件，不僅大模型的可用性和產業(yè)適配性會進一步提高，所帶來的應用市場空間也是巨大的。
文心大模型3.5的升級曲線，緊密貼合產業(yè)期待。從中可以看到，文心大模型時刻準備著落地千行百業(yè)。
三、大模型落地需要可持續(xù)動力
僅有大模型還不夠，王海峰提出，在文心一言這類大模型產業(yè)落地的進程中，可以采用“集約化生產，平臺化應用”的模式，即具有算法、算力和數據綜合優(yōu)勢的企業(yè)將模型生產的復雜過程封裝起來，通過低門檻、高效率的生產平臺，為千行百業(yè)提供大模型服務。
文心大模型能夠率先卡位在大模型落地的關鍵位置，離不開背后的另一條上升曲線：飛槳的聯(lián)合優(yōu)化。
飛槳對文心的全面賦能，有四個層面：
首先，飛槳支撐大模型開發(fā)、訓練和推理部署，全面提升大模型落地效率。大模型的訓練、迭代要消耗大量訓練成本、訓練時間，經過飛槳與文心大模的協(xié)同優(yōu)化，最新升級的文心大模型3.5的模型效果提升50%，訓練速度提升2倍，推理速度提升30倍。
其次，文心大模型成為飛槳模型庫的重要組成部分，通過飛槳平臺進行精調、推理部署，就可以有效支持千行百業(yè)的應用，降低行業(yè)獲取大模型門檻。
再次，飛槳提供了全流程產業(yè)化工具與平臺，解決大模型開發(fā)中的卡點、堵點，比如模型體積大、訓練難度高、算力消耗大等，更好地滿足企業(yè)開發(fā)應用大模型的需求。
此外，大模型落地產業(yè)離不開人才，飛槳已經凝聚了750萬開發(fā)者，也支持了大量企業(yè)產生了大量的模型，為中國AI培養(yǎng)了大量新型人才，是大模型落地的有生力量。
可以看到，飛槳的技術和生態(tài)積累，正在為文心大模型走向產業(yè)，注入了源源不斷的動力。
四、中國AI，憑借這樣的DNA落地生根
在大會現(xiàn)場，王海峰也展現(xiàn)了文心一言在辦公、會議、編碼等場景的應用?？梢哉f，文心一言已經有了豐富的新落地場景，這種強勁的落地表現(xiàn)，應該能夠打消外界對中國大模型可持續(xù)發(fā)展的擔憂。
從文心與飛槳組成了雙螺旋結構的DNA，從中可以看出中國AI以實用為先，以產業(yè)為向的底色，中國大模型產業(yè)也開始呈現(xiàn)出這樣的發(fā)展趨勢：
1.低門檻。通過各個端口的技術創(chuàng)新，形成了AI技術全面低門檻化的特征，讓模型的開發(fā)、獲取和應用，都更加便捷、易得。
2.高效率。芯片、框架、模型、應用的全棧協(xié)同，帶來了效率持續(xù)增長的乘法效應，大大加快了模型的落地速度。
3.通行業(yè)。AI開發(fā)、訓練、部署、應用的全鏈路得到越來越飽滿的支撐，“集約化生產，平臺化應用”讓大模型更適配產業(yè)和行業(yè)的現(xiàn)實需要，賦能產業(yè)智能化。
落地成為中國AI的DNA，大模型也不例外。以大模型為代表的AI技術和先進生產力在各行各業(yè)落地生根，這是為什么智能革命一定會發(fā)生在中國。
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