百度王海峰:大模型产业化面临三大挑战

风君子博客11月30日消息,百度WAVE SUMMIT+2022 深度学习开发者峰会上,百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰表示:“深度学习平台+大模型’贯穿AI全产业链,夯实产业智能化基座。“

王海峰公布了百度深度学习平台”飞桨“生态的最新成果:”截至目前,飞桨已经凝聚了535万开发者,服务了20万家企事业单位,基于飞桨创建了67万个模型,分享的成绩是大家共同努力的结果,也验证了深度学习生态的发展繁荣。“

在技术持续突破,产业急需再上新台阶的当下,产业智能化如何更进一步?
王海峰强调:”深度学习平台加上大模型贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署到场景应用的AI 全产业链,夯实了产业智能化基座,会进一步加速产业智能化升级。“

深度学习平台是基础共性平台,下接芯片上层应用,起到承上启下的作用,相当于智能时代的操作系统,有力支撑产业智能化升级。而大模型的出现,为人工智能进一步发展带来了新机遇。大模型也对深度学习模型的开发、训练和推理部署提出了更高要求,牵引深度学习平台的发展方向。

王海峰表示,大模型产业化面临挑战,首先是数据规模大,且数据质量参差不齐;其次是模型的体积大,训练难度很高;第三是算力规模大,性能要求高。因此,大模型研发依赖算法算力和数据的综合支撑。

面对挑战,如何实现大模型的产业化呢?王海峰认为,具有算法算力和数据综合优势的企业,可以将模型生产的复杂过程拼装起来,通过低门槛、高效率的生产平台,为千行百业提供大模型服务。而这样的产业化路径,已经在百度的大模型产业实践中得到验证。基于飞桨平台,百度打造了文心产业级知识增强大模型,包括以鹏城-百度·文心为代表的通用大模型、跨模态大模型、生物计算大模型,联合共建的行业大模型,以及适配场景应用的工具套件、大模型API、基于大模型的产品、探索生态共建的创意社区等。

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风君子

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