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中關村論壇平行論壇“人工智能大模型發展論壇”現場。論壇方供圖

現場,趙志耘解讀稱,中國大模型的各種技術路線都在并行突破,特別是在自然語言理解、機器視覺、多模態等方面,出現了多個在行業有影響力的大模型。據不完全統計,到目前為止,中國10億級參數規模以上大模型已發布了79個。

報告指出,中國大模型地域和領域分布相對集中。從地域分布看,有14省份均在開展大模型研發,主要集中在北京、廣東兩地,其中北京有38個大模型,廣東有20個大模型。從領域分布看,自然語言處理仍是目前大模型研發最為活躍的重點領域,其次是多模態領域,在計算機視覺和智能語音等領域的大模型還較少。從研發主體分布看,大學、科研機構、企業等不同創新主體都在積極參與大模型研發,但學術界與產業界之間的聯合研發仍不足。

報告顯示,北京、廣東、浙江、上海等地的大模型數量最多;同時這4個地方也是近三年人工智能服務器采購數量最高的地區。

值得注意的是,北京、江蘇、廣東、上海等是大模型人才相對較多的地區,為大模型研發提供了關鍵的智力要素支撐。但另一方面,大模型具有較高門檻,需要高素質AI人才,目前各地大模型人才數量均不充足。

此外,從學術影響力看,北京、廣東、上海三地,不論是論文發表量還是引用量,都居國內最高。

報告指出,中國大模型研發團隊積極推進大模型開源發展,目前已經有超過半數大模型實現開源。北京、廣東、上海三地開源數量和開源影響力均居國內前三。其中,高校及科研機構是開源的主力。

針對當前國內大模型發展情況,報告提出四點建議和展望:

一是加強資源和研發力量統籌,促進大模型有序發展。加強智算中心、超算中心、云計算中心等計算資源的統籌,制定公共數據共享目錄和共享規則,推動數據分級分類有序開放。

二是加快基礎研究和技術創新,提升學術和開源影響力。大模型技術仍處于發展初期,潛在的基礎理論和技術創新空間巨大,通過蒸餾、量化等小型化技術實現模型“瘦身”,為大模型小型化、綠色化發展提供技術支撐。同時,進一步加強產學研合作,鼓勵大模型開源開放,也將加速大模型技術進步。

三是強化大模型發展中的場景牽引作用,打造大模型標桿項目。以行業專有訓練數據集為基礎,打造金融、醫療、電力等領域的專業大模型,將率先特定業務場景實現高質量應用突破,也將通過應用場景和應用數據反向促進大模型技術迭代升級。

四是強化國際合作,積極參與全球人工智能治理。以負責任的態度共同推進大模型治理,加快人工智能治理原則和倫理規范在大模型研發全鏈條落地生根,在增進共識的基礎上加強人工智能治理全球協作。(完)

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