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在連續(xù)對話中“理解”問題，快速搜索并歸納答疑；根據(jù)文字描述和適度“聯(lián)想”，秒繪細(xì)節(jié)感滿滿的畫作；從面向搜索引擎編程到面向大模型編程，高效調(diào)代碼、修漏洞……近期，密集發(fā)布的大模型掀起了生成式人工智能熱潮，展現(xiàn)了大語言模型在學(xué)習(xí)交互和內(nèi)容生成方面的強(qiáng)大能力，引發(fā)熱議。

大模型持續(xù)火熱，正引發(fā)新一輪智能化浪潮。得益于龐大的算力支持、巨量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，大模型應(yīng)用不斷給人們帶來驚喜。從與人連續(xù)對話暢聊到寫小說、整理會議紀(jì)要，從通讀最新論文歸納摘要到輔助創(chuàng)作劇本、編寫網(wǎng)頁腳本代碼……生成式人工智能加速進(jìn)化，正變身成為“超級生產(chǎn)者”和人類的工作助手。隨著技術(shù)迭代，響應(yīng)速度快、輸出“干貨”多的大模型將滲透到越來越多的領(lǐng)域，模型即服務(wù)（MaaS）——濟(jì)南軟件開發(fā)公司利用云計算和大數(shù)據(jù)平臺提供預(yù)先訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和相關(guān)接口的服務(wù)，也將變成人工智能賦能行業(yè)應(yīng)用的新范式。人工智能大模型強(qiáng)大的基礎(chǔ)能力和與行業(yè)應(yīng)用結(jié)合的創(chuàng)新潛力，使全球科技“大廠”紛紛加碼入局。

網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)優(yōu)勢、算力和存力的提升為我國人工智能發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，我國人工智能大模型呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展態(tài)勢?！吨袊斯ぶ悄艽竽Ｐ偷貓D研究報告》顯示，截至目前，10億級參數(shù)規(guī)模以上的大模型全國已發(fā)布79個。我國在大模型方面已建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術(shù)的體系化研發(fā)能力。但也應(yīng)注意到，人工智能大模型涉及軟硬件關(guān)鍵技術(shù)、重點(diǎn)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)應(yīng)用等多方面融合創(chuàng)新，從模型發(fā)布到讓垂直行業(yè)用起來，還需聚焦應(yīng)用場景需求、瞄準(zhǔn)難點(diǎn)痛點(diǎn)，以通用大模型為基礎(chǔ)，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練通信、醫(yī)療、教育等專業(yè)領(lǐng)域的行業(yè)大模型。要以解決實(shí)際問題為重點(diǎn)，高質(zhì)量應(yīng)用大模型，助力產(chǎn)業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型。

“投喂”給大模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響其“聰明”程度。高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以幫助模型更好理解數(shù)據(jù)的特征和模式，有利于提高模型的泛化性能和學(xué)習(xí)能力。此外，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分布特征和多樣性也會影響大模型的能力。如果模型訓(xùn)練使用的數(shù)據(jù)與實(shí)際應(yīng)用場景存在較大差異，那么模型在實(shí)際應(yīng)用時的性能可能會下降。因此，高質(zhì)量的公開數(shù)據(jù)對于提供多樣化訓(xùn)練數(shù)據(jù)、提高模型的適應(yīng)性和泛化能力具有重要意義。前不久印發(fā)的《深圳市加快推動人工智能高質(zhì)量發(fā)展高水平應(yīng)用行動方案（2023—2024年）》提出，“建立多模態(tài)公共數(shù)據(jù)集，打造高質(zhì)量中文語料數(shù)據(jù)”。濟(jì)南軟件開發(fā)公司期待各地各行業(yè)從實(shí)際出發(fā)，加強(qiáng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給，為大模型成長提供充足“養(yǎng)料”。

大模型的研發(fā)需要大量的資金投入和算力支持，入局門檻頗高。中國在算力總規(guī)模上可與美國相比，但跨數(shù)據(jù)中心的算力協(xié)同還面臨體制機(jī)制的挑戰(zhàn)，不少智算中心算力利用率和效率不高。對此，中國工程院院士鄔賀銓建議在國家科技與產(chǎn)業(yè)計劃的協(xié)調(diào)下合理分工形成合力，開放國家實(shí)驗(yàn)室的算力平臺支持各類大模型訓(xùn)練，同時建議組建算力聯(lián)盟，集中已有高檔GPU算力資源，提供大模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練所需算力。近日開始施行的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》提出，推動生成式人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源平臺建設(shè)。促進(jìn)算力資源協(xié)同共享，提升算力資源利用效能。此外，我國在大模型開發(fā)方面作為追趕者，有必要進(jìn)一步強(qiáng)化企業(yè)科技創(chuàng)新主體地位，聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域、加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，推動人工智能賦能各行業(yè)各領(lǐng)域發(fā)展。