據(jù)新華社報道，今年以來，人工智能快速發(fā)展，科技巨頭掀起“百模大戰(zhàn)”。截至今年10月底，國內(nèi)已經(jīng)發(fā)布了238個AI大模型。

近年來，人工智能領(lǐng)域技術(shù)突破不斷，創(chuàng)新成果不斷融入社會各個領(lǐng)域，深刻改變著人們的日常工作、生活方式。不得不說，AI大模型正在引領(lǐng)新一輪科技革命，各大運營商也紛紛“卡位”AI大模型賽道。

AI大模型走進各行各業(yè)

在今年七月舉行的2023世界人工智能大會上，中國有80多家AI大模型公司參展，其中近30家模型參數(shù)超過10億的公司參展，20多場與AI 大模型相關(guān)的主題論壇應(yīng)接不暇，可以說AI大模型是無可爭議的主角。

AI大模型是指在訓(xùn)練過程中使用海量數(shù)據(jù)和大量計算資源來訓(xùn)練的人工智能模，隨著算力、網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的變革，AI大模型已然滲透到日常生活的每個角落里。

在工業(yè)領(lǐng)域，AI大模型在工業(yè)生產(chǎn)、設(shè)備維護、質(zhì)量控制等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。通過分析大量數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)智能化的生產(chǎn)調(diào)度和故障預(yù)警，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

在醫(yī)療領(lǐng)域，AI大模型可以通過分析大量的病例信息和醫(yī)療數(shù)據(jù)，并提供準(zhǔn)確的診斷結(jié)果和個性化的治療方案，幫助醫(yī)生做出更好的決策，提高醫(yī)療精準(zhǔn)度。

在金融領(lǐng)域，AI大模型可通過對大量的金融數(shù)據(jù)和市場信息進行分析，幫助金融機構(gòu)進行風(fēng)險控制和投資優(yōu)化，提高金融決策的準(zhǔn)確性和效率。

運營商緊跟大模型風(fēng)潮

目前，AI大模型已成為熱門話題之一，正日益成為人工智能領(lǐng)域重要的研究方向和商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域。

作為建設(shè)新型基礎(chǔ)設(shè)施的主力軍，中國電信已打造“2+4+31+X+O”的算力布局，在AI大模型領(lǐng)域具有良好算力基礎(chǔ)。如今年七月，中國電信發(fā)布自主研發(fā)的TeleChat大模型，憑借中國電信在通用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)沉淀+全國數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)通道+構(gòu)建海量數(shù)據(jù)標(biāo)注團隊三個方面的核心數(shù)據(jù)優(yōu)勢，能以超大規(guī)模算力集群以及海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐大模型訓(xùn)練。

此外，在11月舉行的2023數(shù)字科技生態(tài)大會上，中國電信在發(fā)布了基礎(chǔ)大模型——星辰千億參數(shù)的語義大模型，重點解決百億參數(shù)的語義模型在商業(yè)化落地過程中面臨的幻覺、外推窗口和多輪邏輯推理問題。

中國電信總經(jīng)理邵廣祿表示，AI大模型對加速創(chuàng)新、提高效率有重要作用；“對AI大模型，大家逐漸形成共識，早使用，早受益”。的確，在數(shù)據(jù)“大爆炸”的信息化時代，AI大模型兼具“大規(guī)模”和“預(yù)訓(xùn)練”兩種屬性，面對海量數(shù)據(jù)可以大大加快工作效率。

各大巨頭紛紛入局

AI大模型潛力巨大

當(dāng)前AI大模型已經(jīng)成為推動新一輪科技革命、加速演進產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛入局AI大模型賽道。

華為盤古大模型3.0 已在政務(wù)、制造、煤礦、鐵路、氣象等十幾個行業(yè)的數(shù)百個場景落地；百度文心大模型同樣也在能源、汽車、交通等十余個行業(yè)實現(xiàn)落地應(yīng)用。騰訊云行業(yè)大模型已應(yīng)用至金融風(fēng)控、交互翻譯、數(shù)智人客服等多個場景中進一步提升了智能應(yīng)用的效率。不難推測，未來會有更多企業(yè)加入這個潛力巨大的賽道，為AI大模型發(fā)展趨勢增添強勁動力。

隨著多方推動AI大模型發(fā)展以及挖掘更多數(shù)據(jù)，AI大模型將會有以下三個發(fā)展趨勢。

一是會誕生更大的模型。目前最大的AI 模型擁有上百億的參數(shù)數(shù)量，未來將繼續(xù)向更大的模型發(fā)展，更大的模型可以提供更精確的預(yù)測和更復(fù)雜的任務(wù)處理能力。

二是將運用更高效的訓(xùn)練方法。AI 大模型的訓(xùn)練需要消耗大量的時間和計算資源。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，未來的研究將探索更高效的訓(xùn)練方法，如優(yōu)化分布式訓(xùn)練、模型量化技術(shù)、增量式訓(xùn)練等。

三是模型將更加智能化。AI大模型當(dāng)前的表現(xiàn)仍有局限性，未來的研究將著重于提高模型的智能水平，更好地應(yīng)對現(xiàn)實世界的復(fù)雜性。

總之，AI大模型將會在各個領(lǐng)域帶來更加智能化和高效化的解決方案。智能能力在未來將成為一種公共基礎(chǔ)資源，像電力或自來水一樣隨取隨用。每個智能終端、每個APP，每個智能服務(wù)平臺，都可以像接入電網(wǎng)一樣，接入由IT 基礎(chǔ)設(shè)施組成的“智力”網(wǎng)絡(luò)，讓AI 算法與技術(shù)能夠更廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)。