想做一个自己设计公司的网站怎么做的,做汽车保养的网站,一般纳税人企业所得税优惠,中国外贸出口网站ChatGPT 诞生已经快一年#xff0c;你还在与它对话吗#xff1f;
有的人用来写报告、改代码#xff0c;让它成为得力帮手#xff1b;有的人却只是“调戏”个两三回#xff0c;让它创作诗歌或故事#xff0c;便不再“宠幸”。
根据网站分析工具 SimilarWeb 的数据#…ChatGPT 诞生已经快一年你还在与它对话吗
有的人用来写报告、改代码让它成为得力帮手有的人却只是“调戏”个两三回让它创作诗歌或故事便不再“宠幸”。
根据网站分析工具 SimilarWeb 的数据后者情况似乎更多。目前 ChatGPT 的月活数据已经连续三个月下滑浏览量从四月的 17.6 亿下滑至八月的 14.3 亿似乎开始有些过气。
一边是 ChatGPT 这样的通用大模型在退烧一边是行业大模型研发热度只增不减。
国产大模型正在掀起一场“诸神之战”然而不少企业都被卡在关键一步那就是落地。
技术仅是门槛落地才是赛点
和当年互联网“百团大战”比起来这一回正在上演的“百模大战”要更内卷也更烧钱。赛迪顾问数据显示截至 2023 年 7 月中国已累计有 130 个大模型问世 [1]。
《中国人工智能模型大地图研究报告》也指出全国正有 14 个省市开展大模型研发。研发主体里既有国内大学、科研机构也有包括互联网巨头在内的企业大佬们纷纷披甲上阵准备迎接狂热的未来 [2]。
比起专业性弱的通用大模型国内偏爱的行业大模型基于各行业数据训练结合专有知识和经验更适用于具体场景的工作能真正服务好千行万业。
但如果将大模型的问世比喻成研发的阶段性毕业如今的现实情况是没几个行业大模型能成功“上岗”。大模型能重塑行业听起来似乎还是“空中楼阁”。
这其中最大的拦路石便是“落地难”。因为像“吞金兽”一样的 AI 大模型训练成本真不是一般的高。没有雄厚的资金做支撑很难商业落地。
由斯坦福大学发布的 2023 AI Index 年度报告基于已有大模型披露的硬件和训练时间对其训练成本进行了估算。 2019 年发布的 GPT-2被认为是第一个大型语言模型拥有 15 亿个参数估计需要五万美元的训练费用 [3]。
仅仅三年时间2022 年推出的旗舰大型语言模型之一的 PaLM 拥有 5400 亿个参数估计成本在 800 万美元。它比 GPT-2 大了约 360 倍成本也高出了 160 倍 [3]。大模型规模变得越来越庞大但也愈发昂贵。
落地难的原因除了成本高昂还有 AI 发展的基础“燃料”算力比较有限。
如果把大模型比较一辆车那它能走多远正是取决于算力这个引擎。训练大模型需要将数据集进行重复多轮计算处理算力大小就代表着数据处理能力的强弱。
面对大模型数量成倍的增长这几年中国智能算力规模也正在经历井喷式高速增长。
根据 IDC 发布的《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》2023 年中国智能算力规模已达到 427 每秒百亿亿次浮点运算。预计到 2026 年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点运算级别 [4]。 早在今年 4 月 5 日OpenAI 就以需求量过大为由暂时关闭了 ChatGPT Plus 的付费渠道这意味着仅发布几个月OpenAI 就开始面临算力缺口 [5]。
大模型这场豪华游戏能留在牌桌的玩家注定只是少数。
所以别看大模型喧嚣盛极一时但当面对成本、算力等现实问题时国内外市场也正在出现更多理智思考——无法落地商用的通用大模型只能是玩具成为企业应用的行业大模型才有产业价值 [6]。
AI 深入行业
知识计算是关键
在国内从华为云盘古大模型、阿里通义千问再到 360 智慧大脑、智谱 AI ChatGLM 等AI 大模型层出不穷。
不少人开始好奇《流浪地球》里不断学习变得无所不能的最高人工智能莫斯是不是要走进现实了
也有人担心有朝一日自己的饭碗会不会被 AI 抢走但从麦肯锡全球研究院调研数据看下此定论为时尚早。在 2020 年的人工智能全球调研中AI 在不同行业的平均渗透率为 12.8%处于较低水平 [7]。
更关键的是AI 大模型和打工人并非互相取代的关系。而是大模型带来的新机会能够提升工作效率、释放员工做更多高价值的事情。 为何现阶段的 AI 深入行业程度还不够
原因是不同行业都有自己数十上百年的专业积累却缺乏高效利用的方法。解决这个难题的关键在知识计算。
所谓知识计算华为云认为就是把各种形态的知识通过 AI 技术进行抽取、表达后协同大量数据进行计算进而产生更为精准的 AI 模型从而提高行业效率。
为了能提供满足行业场景的多项技能华为云团队使用 40TB 的文本数据包含大量通用知识与行业经验训练盘古自然语言大模型为行业大模型打下坚实基础。
下一个问题接踵而至——行业专家与 AI 专家合作时双方如何互相听得懂华为云的做法是派 200 个博士深入客户现场“走田头、跑工地、下矿井、进车间”抓住 AI 技术创新与业务需求的结合点解决行业难题。 200 多个博士深入行业现场抓住 Al 技术创新与业务需求的结合点
像汽车领域为了找到盘古大模型和自动驾驶行业的切入点华为云深入一线交流请教梳理行业业务和技术痛点。
现有自动驾驶技术能应对 95% 的常见驾驶场景剩余 5% 是各类不常见却不断出现的“长尾问题”阻碍更高智能化的自动驾驶落地。
盘古汽车大模型基于超车线路构建不同的光照、天气、建筑快速生成近百个样本生成灵活编辑的虚拟空间重塑自动驾驶的训练让模型更好学习应对“长尾问题”。现在学习一个新的复杂场景时间能从两周以上缩短到两天内。 除了汽车行业华为云已陆续推出矿山、药物分子、电力、气象、海浪、铁路、政务、金融、制造等大模型贡献先进的算法和解决方案在行业内大展身手。
今年夏天台风“泰利”“杜苏芮”“苏拉”“海葵”先后接棒登陆沿海地区路径复杂影响范围广致灾程度高。如果能精准预测台风路径、级别和经过的地方就能提早做准备。
但气象预测一直是科研领域的重难点。而盘古气象大模型不仅将预测时间从 4-5 小时缩短到十秒内而且在精度上超过传统数值预报方法。
可以说AI 预报的出现给天气预报带来了全新可能。
大模型落地
盘古还使哪些力
前面提到训练大模型一天也离不开海量的算力。有人形容算力就像我们日常用的水和电一样要“一点接入、即取即用”。
大模型热潮下面对企业算力需求的爆发式增长“算力饥渴”成为了亟待解决的问题。
华为云基于系统性的创新升级现有数据中心架构突破单台服务器部件的限制拆解和重新组合原来以 CPU 为中心的主从架构升级为各种资源对等的全互联架构——分布式 QingTian 架构。
分布式 QingTian 架构打破了算力、存储和网络的边界不仅实现高性能 AI 算力轻松应对万亿级大模型训练还将助力各行各业直接上云一步到位搭建业务更快更稳更高效。 QingTian 架构是基于高速网络协议的分布式对等全互联架构
得益于这一 AI 算力基础设施 企业使用华为云昇腾 AI 云服务时只需要通过一根光纤便能直接在云上获取算力随取随用让大模型算力触手可及。
今年七月华为云海宣布在乌兰察布和贵安上线昇腾 AI 云服务提供更长稳的 AI 算力服务还发布了乌兰察布汽车专区为自动驾驶开发提供澎湃算力。
开放性是昇腾 AI 云服务的重要优势之一除了支持盘古大模型更适配业界主流的近一百个开源大模型。
例如美图仅用一个月就将 70 个模型迁移到了华为云昇腾 AI 云服务同时华为云和美图团队一起进行了算子的优化AI 性能提升了 30%。 如何将大模型应用到行业具体业务和场景中除了自己做落地华为还希望构建起一个繁荣的生态。
大模型的创新从来都不仅仅是模型自身的创新以及各项 AI 根技术的创新在算力、算法、平台、应用、服务等方面都需要全链条生态伙伴和客户的参与。
打个比方盘古大模型就像是各个行业通用的“轮子”加入生态的伙伴都可以在车上找到自己的位置共同助力让这辆车跑得更快行得更远。
为此华为云开放了全方位的生态合作路径希望团结伙伴加入盘古大模型全域协同生态体系真正让 AI 重塑千行万业。 一直以来华为云践行的就是做实事、做最难的事。
一方面深耕算力打造强有力的算力底座支撑人工智能事业发展另一方面结合大模型从通用大模型到行业大模型的研究创新来让人工智能真正服务好千行万业。
9 月 20-22 日华为全联接大会在上海举办大会以“加速行业智能化”为主题汇聚业界思想领袖、商业精英、技术大咖、先锋企业、运营商、生态伙伴以及开发者等产业伙伴共同探讨智能化技术的发展方向和未来机遇加速行业智能化。
华为云认为人工智能的发展关键要“走深向实”赋能产业升级服务好千行万业、服务好科学研究唯有这样才能共赢人工智能新时代。
如何学习大模型
现在社会上大模型越来越普及了已经有很多人都想往这里面扎但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农初入大模型时也吃了很多亏踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们帮助你们学习AI大模型能够解决你们学习中的困难。
我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来需要的小伙伴可以扫取。 一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。 二、AI大模型视频教程 三、AI大模型各大学习书籍 四、AI大模型各大场景实战案例 五、结束语
学习AI大模型是当前科技发展的趋势它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力成为未来技术领域的领导者。
再者学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值提供更多的岗位以及副业创收让自己的生活更上一层楼。
因此学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。
