數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私問題也是大模型商業(yè)化過程中不可忽視的難題。在收集、存儲和處理海量數(shù)據(jù)的過程中，必須建立健全的數(shù)據(jù)安全體系，確保用戶隱私得到充分保護(hù)。
IDC預(yù)計，全球AI計算市場規(guī)模將從2022年的195億美元增長到2026年的346.6億美元，其中GenAI計算市場規(guī)模將從2022年的8.2億美元增長到2026年的109.9億美元。
人工智能大模型的“車輪”仍將滾滾向前。著眼未來，我們既要在前沿技術(shù)上對標(biāo)領(lǐng)先水平，也要推動大模型應(yīng)用快速落地，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的競爭優(yōu)勢，才能有望縮小差距甚至實現(xiàn)換道超車。
操作系統(tǒng)是極其復(fù)雜的，簡單來說，操作系統(tǒng)的核心功能就是管理硬件和軟件，并且一層層往下屏蔽底層的復(fù)雜性、往上抽象成簡單的交互界面。
在大模型的訓(xùn)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(xùn)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(jìn)行訓(xùn)練。同時，大模型也需要使用各種優(yōu)化算法和技術(shù)來加速訓(xùn)練過程和提高模型的準(zhǔn)確率。
過去一年半，AI大模型標(biāo)志性的應(yīng)用相繼出現(xiàn)，從ChatGPT到Sora一次次刷新人們的認(rèn)知。震撼的背后，是大模型參數(shù)指數(shù)級的增長。
