本文來自微信公眾號“大數(shù)據(jù)分析和應用”，作者/于澗。
大模型是指參數(shù)量非常大的深度學習模型，通常用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并能夠?qū)W習到數(shù)據(jù)的復雜特征。
大模型的出現(xiàn)，極大地提升了人工智能的能力，并在語音識別、圖像處理、自然語言處理等領域取得了顯著成果。
在大模型的訓練過程中，需要使用大量的數(shù)據(jù)和計算資源，并且需要花費很長時間來訓練模型。因此，大模型通常需要使用高性能計算機和大規(guī)模計算集群來進行訓練。同時，大模型也需要使用各種優(yōu)化算法和技術來加速訓練過程和提高模型的準確率。
大模型的應用非常廣泛，例如在自然語言處理領域中，大模型可以用于機器翻譯、文本生成、對話系統(tǒng)等任務；在圖像處理領域中，大模型可以用于圖像分類、目標檢測、圖像生成等任務；在語音識別領域中，大模型可以用于語音識別、語音合成、語音轉(zhuǎn)換等任務。
如今全球算力市場正處于結(jié)構性調(diào)整重要階段。
與2022年相比，2023年算力產(chǎn)業(yè)突出表現(xiàn)為智能計算需求暴增，帶動AI服務器等產(chǎn)業(yè)快速增長。
這使得智能算力需求異軍突起，計算技術體系全面升級。
智能計算成為計算技術創(chuàng)新發(fā)展主線條。
因此，以大模型和大數(shù)據(jù)為代表的智能計算需求驅(qū)動計算芯片、互聯(lián)網(wǎng)絡和內(nèi)存技術、開發(fā)框架和軟件棧加速突破創(chuàng)新。
據(jù)信通院數(shù)據(jù)統(tǒng)計，如今全球算力規(guī)模快速增長，智能算力占比突破60％。
2023年全球計算設備算力規(guī)模為1369EFlops，我國達450EFlops，全球占比三分之一，增速近50％。
五年來全球算力結(jié)構發(fā)生革命性變化，智能算力占比由10％左右增長至60％以上，年均增速超100％。
在算力的持續(xù)發(fā)展背景下，AI大模型能力也得到了持續(xù)躍升，構筑了智能化新底座。
如今大模型能力飛速提升從單模態(tài)感知到多模態(tài)認知，主要有以下三大方向：
方向一：
符合人類認知的生成能力。
GPT-4一次性讀取300頁文本內(nèi)容實現(xiàn)圖文理解與生成，知識庫更新至23年4月，對齊人類意圖。
方向二：
突破典型通用智能任務。
谷歌Gemini首次在MMLU（多任務理解）測評基準以90.0％準確率超越人類專家水平89.8％
方向三：
開放環(huán)境交互與主動學習。
RT-2具身智能讓機器人接入大模型，零預訓練完成復雜指令。
與此同時，大模型平臺化趨勢日益凸顯，大模型應用開發(fā)平臺降低用戶開發(fā)門檻，提升落地流程自動化能力。
開源工具也在基于LLM構建端到端應用的開源框架工具。
中國信通院副院長王志勤總結(jié)道：
大模型應用生態(tài)正在形成從人機交互到智慧應用新生態(tài)。
大模型正在以愈發(fā)豐富的應用形態(tài)和更加易用的使用方式深入賦能生產(chǎn)生活，并正在塑造基于大模型的智慧底座新生態(tài)。
基于智算的廣闊前景，全球行業(yè)巨頭也在蜂擁智能計算賽道。
先進計算核心企業(yè)加快智能計算產(chǎn)品端到端體系化布局，搶占產(chǎn)業(yè)生態(tài)主導權。
AI芯片企業(yè)向上層云、算力服務及大模型拓展，云平臺及AI企業(yè)向底層芯片滲透。
