Tương tự như các hội nghị liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) trong vài tuần trước, tại Diễn đàn Hội nghị thượng đỉnh về trí tuệ nhân tạo của Hội nghị kinh tế kỹ thuật số toàn cầu năm 2023, các doanh nhân và học giả đã thảo luận về tác động của các mô hình quy mô lớn và công nghệ AI sáng tạo đối với xã hội và ngành.
"Trong vài tháng qua, mọi người đã thảo luận về thời điểm OpenAI và Trung Quốc có thể tạo ra các mô hình quy mô lớn của riêng họ. Trong vài tháng qua, các mô hình quy mô lớn đã lần lượt xuất hiện. Tôi thấy rằng nhiều nhà đầu tư đang bắt đầu Zhou Hongyi, chủ tịch của 360, cho biết trong một bài phát biểu tại diễn đàn. Ông nói rằng cơ hội thực sự cho các mô hình quy mô lớn nằm ở Trung Quốc, đặc biệt là thị trường cấp doanh nghiệp, bao gồm chính phủ và thành phố, và thị trường lớn của Trung Quốc. mô hình quy mô nên nắm bắt cơ hội phát triển Internet công nghiệp.
Tang Wenbin, đồng sáng lập Megvii Technology, Zhang Peng, CEO của Zhipu AI, Zhou Bowen, người sáng lập Lianyuan Technology và Huiyan Chủ tịch Giáo sư của Đại học Thanh Hoa, và những vị khách khác cũng đồng ý với quan điểm này. còn tiêu tốn rất nhiều tiền cho các mô hình quy mô lớn nói chung với hàng trăm tỷ tham số như ChatGPT, thay vào đó, cần xây dựng các mô hình quy mô lớn ngành cấp tỷ, đi sâu vào ngành To B giải pháp, và giải quyết các vấn đề thực tế trong các lĩnh vực dọc.
Trên thực tế, khi ChatGPT tạo ra sự bùng nổ trong đầu tư và phát triển công nghiệp các mô hình lớn AI của Trung Quốc, các công ty đã học theo ChatGPT và cố gắng trở thành "phiên bản OpenAI của Trung Quốc". Hiện có hơn 80 mô hình lớn đã được thử nghiệm công khai.
**Nhưng vấn đề là nhiều nhà đầu tư và doanh nhân nhận thấy ngưỡng kỹ thuật của các mô hình quy mô lớn sau 7 tháng “lăn bánh” là không cao. ” ở Trung Quốc và việc đầu tư công nghệ AI liên tục của OpenAI là không khả thi ở Trung Quốc. **
** Cuối cùng, người ta phát hiện ra rằng chỉ những khách hàng trong một số lĩnh vực dọc như công việc chính phủ, tài chính và chăm sóc y tế mới có thể trả tiền cho "mô hình lớn". **
Ứng dụng Titanium Media chỉnh sửa và thống kê thông tin mới nhất về dữ liệu mô hình quy mô lớn AI trong nước
Doanh nghiệp không còn cạnh tranh bằng công nghệ AI mô hình quy mô lớn mà quay trở lại thương mại hóa
Trong hơn sáu tháng qua, các công nghệ mô hình quy mô lớn do ChatGPT và GPT-4 đại diện đã dẫn đầu một vòng đổi mới AI toàn cầu mới. Nghiên cứu mô hình quy mô lớn trong và ngoài nước được lặp đi lặp lại với tốc độ cao, các mô hình khác nhau xuất hiện trong một dòng vô tận và hiệu suất của các mô hình tiếp tục được cải thiện.
Ở Trung Quốc, từ Baidu Wenxin Yiyan, Ali Tongyi Qianwen, mô hình lớn Huawei Pangu, đến bộ não thông minh 360, Zhipu AI ChatGLM, v.v., mọi tầng lớp xã hội đều đang xây dựng các mô hình lớn. Theo Jiang Guangzhi, Giám đốc Văn phòng Kinh tế và Công nghệ Thông tin Thành phố Bắc Kinh, cho đến nay, hơn 80 mô hình quy mô lớn đã được phát hành tại Trung Quốc, trong đó Bắc Kinh chiếm khoảng một nửa (hơn 40).
"Chúng tôi dường như đã leo lên một ngọn núi trong một thời gian dài, và cuối cùng đã nhìn thấy một đỉnh cao mới và một bình minh mới." Jiang Guangzhi nói trong bài phát biểu của mình rằng trong hai thập kỷ qua, chúng tôi đã trải nghiệm Internet, điện thoại thông minh, điện toán đám mây, dữ liệu lớn, Internet vạn vật, một loạt thay đổi lớn trong công nghệ CNTT, đã thay đổi sâu sắc mọi mặt sản xuất và đời sống của chúng ta, và giờ đây chúng ta đã mở ra một kỷ nguyên mới của AI nói chung.
Tuy nhiên, so với mô hình thanh toán của các nền tảng cấp độ người tiêu dùng như ChatGPT, các mô hình lớn AI của Trung Quốc thường miễn phí để thử nghiệm nội bộ và người dùng có thể nhận được giấy phép sử dụng miễn là họ đăng ký thử nghiệm nội bộ trên nền tảng. Không chỉ vậy, trong "Cuộc chiến trăm mô hình", mọi người đều tạo ra các mô hình lớn và khó tạo thành rào cản đối với bản thân doanh nghiệp và ngành, ngoài ra, chi phí điện toán AI cao và việc thương mại hóa các mô hình lớn là không dễ dàng như tưởng tượng.
Nói một cách đơn giản, mô hình AI trong nước khác xa so với mô hình kinh doanh và chi phí công nghệ của OpenAI. OpenAI có thể đầu tư hàng trăm triệu đô la vào chi phí đào tạo sức mạnh tính toán, điều mà các công ty AI vừa và nhỏ trong nước không thể đạt được, đặc biệt là phần lớn tập trung vào phía ứng dụng.
"Số lượng tham số kỳ thực là một vấn đề biện chứng. Hàng trăm tỷ tỷ tỷ tham số chỉ đại biểu cho năng lực cao nhất của bạn, nhưng tham số cao đồng nghĩa với yêu cầu năng lực tư duy và năng lực tính toán cao hơn, kịch bản của khách hàng cũng không nhất thiết yêu cầu năng lực tính toán cao như vậy ". Bởi vì không phải tất cả các kịch bản đều có thể chấp nhận chi phí của 100 tỷ tham số. "Dai Wenyuan, người sáng lập và Giám đốc điều hành của 4Paradigm, nói với Titanium Media App vào tháng 5 năm nay rằng dưới nhiều ràng buộc khác nhau và các công ty đang tìm kiếm lợi nhuận, khách hàng To B bắt đầu chọn chi phí -Mô hình AI dọc có kiểm soát hiệu quả.
** Tại Diễn đàn Hội nghị Thượng đỉnh Trí tuệ Nhân tạo của Hội nghị Kinh tế Kỹ thuật số Toàn cầu năm 2023, Zhou Hongyi, Zhang Peng, Zhou Bowen và các khách mời khác thường đề cập đến "công nghiệp hóa" và "dọc hóa" của các mô hình lớn, đồng thời đi sâu vào các vấn đề của chính phủ, tài chính, văn hóa và các ngành công nghiệp sáng tạo, chăm sóc y tế và các ngành công nghiệp khác Mở rộng và các cuộc thảo luận xung quanh tính bảo mật, độ tin cậy và khả năng kiểm soát của mô hình. **
Zhou Hongyi tin rằng cơ hội thực sự cho các mô hình quy mô lớn nằm ở thị trường cấp doanh nghiệp và Trung Quốc nên nắm bắt cơ hội phát triển công nghiệp khi nói đến các mô hình quy mô lớn. Tuy nhiên, khi các mô hình công cộng lớn hiện tại được sử dụng trong các tình huống cấp doanh nghiệp như chính phủ, thành phố và ngành công nghiệp, có bốn thiếu sót, bao gồm thiếu chiều sâu của ngành, nguy cơ tiềm ẩn trong bảo mật dữ liệu, không có khả năng đảm bảo nội dung đáng tin cậy và đào tạo cao và chi phí triển khai.
"Mô hình lớn công khai có nhiều rủi ro bảo mật dữ liệu. Bí quyết nội bộ của chính mỗi doanh nghiệp là tài sản cốt lõi, và mô hình lớn phạm vi công cộng chắc chắn sẽ không được đào tạo; việc sử dụng mô hình lớn công khai sẽ gây rò rỉ dữ liệu, bởi vì nhiều ý tưởng và kế hoạch Bạn phải nói với nó, để nó có thể viết một bài báo hay; mô hình công cộng lớn là một AI tổng quát, và đặc điểm của thuật toán của chính nó là nó có thể nói những điều vô nghĩa, và nó là những điều vô nghĩa nghiêm túc và tự tin . Đặc điểm này dùng để làm tiểu thuyết kịch bản , làm người máy trò chuyện , hiệu quả rất tốt , nhưng ở xí nghiệp cấp tình huống rất có vấn đề , nếu thật sự dùng y mẫu kê đơn thuốc , ngươi dám không tin hay không, mô hình lớn công cộng không thể nhận ra chi phí. Nó có thể kiểm soát được vì chi phí cao của mô hình lớn cũng được phóng đại. Chi phí đào tạo một lần là 10 triệu đô la Mỹ. Sức mạnh tính toán bao nhiêu và bao nhiêu card đồ họa là cần thiết. Để tạo ra một mô hình lớn theo chiều dọc trong doanh nghiệp không cần phải theo đuổi kiến thức toàn diện hoặc khả năng toàn diện. Hàng chục tỷ mô hình có thể là đủ, nhưng các tham số từ 100 tỷ đến 10 tỷ dường như nhỏ hơn mười lần và tiết kiệm chi phí đào tạo và triển khai hơn mười lần."
Zhou Hongyi thẳng thừng tuyên bố rằng mô hình quy mô lớn mà thị trường cấp doanh nghiệp thực sự cần trong tương lai phải phù hợp với các đặc điểm của công nghiệp hóa, doanh nghiệp hóa, dọc hóa, thu nhỏ và độc quyền hóa. Không chỉ vậy, theo ông, việc xây dựng mô hình lớn cấp doanh nghiệp phải tuân thủ 3 nguyên tắc sau:
Bảo mật: Trước hết là nguyên tắc bảo mật, các mô hình lớn tiềm ẩn những rủi ro như an ninh mạng, bảo mật dữ liệu, bảo mật thuật toán, đặc biệt là về bảo mật nội dung, có kẻ đã lợi dụng AIGC để tạo ra các nội dung giả mạo khác nhau để lừa đảo. Công cụ tìm kiếm phức tạp hơn nhiều. Vì vậy, vấn đề bảo mật trí tuệ nhân tạo cần được nghiên cứu ngay từ bây giờ.
Độ tin cậy: Thứ hai là nguyên tắc độ tin cậy, có thể giải quyết vấn đề "ảo tưởng" về các mô hình lớn và vấn đề kiến thức không thể cập nhật kịp thời thông qua việc điều chỉnh cơ sở kiến thức doanh nghiệp và tìm kiếm. "Làm thế nào để giải quyết vấn đề về nội dung đầu ra chính xác? Bây giờ nó có thể được sửa chữa bằng cơ sở dữ liệu vectơ, tìm kiếm doanh nghiệp và cơ sở tri thức bên ngoài."
Khả năng kiểm soát: Cuối cùng là nguyên tắc kiểm soát, Zhou Hongyi tin rằng khi mô hình lớn vẫn còn một chút không đáng tin cậy, có ý kiến cho rằng khi sử dụng mô hình lớn, các doanh nghiệp và chính phủ có thể thực hiện một bước nhỏ ngay từ đầu và làm không mở API và plug-in cho nó Còn mẫu chức năng thì vẫn phải khăng khăng mình là người trợ giúp, người cuối cùng ở trong "vòng lặp" ra quyết định. Ông đã đề cập trong PPT rằng các phương pháp giám sát và kiểm toán nên được áp dụng để "nhốt loại lớn nằm ngang trong lồng".
Về cách doanh nghiệp sử dụng mô hình lớn, Zhou Hongyi nhấn mạnh rằng mô hình lớn của doanh nghiệp trước tiên phải tận dụng tốt khả năng chung và phát huy hết khả năng tốt nhất và trưởng thành nhất của mô hình lớn; tập trung vào các điểm yếu và nhu cầu cứng nhắc của doanh nghiệp, cắt giảm nhỏ , độ sâu lớn, chẳng hạn như phân tích thông tin và ra quyết định, các kịch bản Office như quản lý và tìm kiếm kiến thức doanh nghiệp, cộng tác văn phòng và dịch vụ khách hàng thông minh là những điểm vào phù hợp nhất.
Đồng thời, Zhou Hongyi cũng đề xuất rằng các doanh nghiệp trước tiên nên bật chế độ "trợ lý" và "đồng lái" khi sử dụng mô hình lớn, để mô hình lớn có thể duy trì sự độc lập tương đối với hệ thống kinh doanh hiện có và duy trì sự cô lập, cũng an toàn hơn và dễ kiểm soát hơn cho doanh nghiệp. Ngoài ra, mô hình doanh nghiệp lớn nên được sử dụng bởi cả lãnh đạo và nhân viên, để AI được bao trùm.
"Các mô hình lớn luôn khó hoàn thành công việc một cách độc lập và nhiều nhân viên phản đối các mô hình lớn. Các mô hình lớn vẫn khó hoàn thành công việc một cách độc lập. Định vị nhiều hơn là con người. Công cụ tốt và trợ lý tri thức, ** vì vậy sự phát triển của các mô hình lớn nên hướng đến con người**.” Zhou Hongyi đã đề cập rằng tính dễ sử dụng là nguyên tắc đầu tiên của việc phát triển các mô hình lớn.
Zhou Hongyi đánh giá rằng con người kỹ thuật số sẽ trở thành một lối vào quan trọng và mang hình thức của các mô hình lớn cấp doanh nghiệp. Trợ lý kỹ thuật số "linh hồn" do 360 Smart Brain phát hành có thể giải quyết vấn đề dễ sử dụng của các mô hình lớn. Tại hiện trường, Zhou Hongyi cũng cho thấy "Dịch vụ khách hàng Bắc Kinh không thể hỏi" và "Thương nhân thành phố Bắc Kinh", hai con người kỹ thuật số quy mô lớn được đào tạo cho Bắc Kinh để giải quyết một số nhu cầu cốt lõi trong các lĩnh vực chính phủ và doanh nghiệp.
Không chỉ Zhou Hongyi, mà Giám đốc điều hành Zhipu AI Zhang Peng đã đề cập rằng từ góc độ triển khai thương mại, Zhipu AI đã đề xuất khái niệm dịch vụ mô hình lớn MaaS (Model As A Service), với hy vọng cập nhật hàng trăm tỷ mô hình lớn có độ chính xác cao .Nhiều cá nhân và doanh nghiệp có thể tận hưởng việc trao quyền cho AI.
"Chúng tôi có ba phiên bản, một là dịch vụ đào tạo mô hình đầu cuối và đã giúp bạn hoàn thành một số khóa đào tạo di chuyển mô hình trên nền tảng sức mạnh tính toán tự xây dựng; phiên bản kia là cung cấp dịch vụ và giấy phép xây dựng mô hình; phiên bản thứ ba là cung cấp hợp tác với các nhà cung cấp điện toán đám mây, các lệnh gọi API được đề xuất và các dịch vụ Phiên bản mẫu để giúp mọi người nhanh chóng xây dựng các khả năng cơ sở hạ tầng mạnh mẽ." Zhang Peng cho biết.
Ứng dụng Titanium Media được biết rằng Zhipu AI đang phát triển một sản phẩm mô hình quy mô lớn ChatGLM2 mới, giúp giảm số lượng tham số nhưng cải thiện chất lượng dữ liệu. Trong nhiều lần đánh giá, ChatGLM2 đạt điểm cao hơn GPT-4 và ChatGPT.
Zhou Bowen, người sáng lập Công nghệ Lianyuan và Giáo sư Chủ tịch Huiyan của Đại học Thanh Hoa, cho biết liệu Al có thể tích hợp hoàn toàn với doanh nghiệp hay không là yếu tố chính quyết định liệu Al có thể nhận ra giá trị kinh tế hay không. Chỉ với thiết kế chiến lược AI định hướng kinh doanh, cấu trúc hỗ trợ hợp lý, đủ tài năng AI và cơ chế đào tạo nội bộ hợp lý, AI mới có thể tích hợp hoàn toàn với nhu cầu phát triển kinh doanh và tối đa hóa lợi ích kinh tế.
Fang Han, Giám đốc điều hành của Kunlun Wanwei, tin rằng hiện tại, các mô hình quy mô lớn đang ở trạng thái giảm chi phí ở bên B và tăng hiệu quả ở bên C.
Ông tin rằng các công ty dịch vụ B-end của Trung Quốc có thể thấy rằng khó có công ty nào độc quyền toàn bộ dịch vụ B-end. Do nhu cầu về dữ liệu ngành của mô hình lớn, việc mọi công ty mô hình lớn đều có thể đạt được thành công tiên phong trong một hoặc hai ngành là điều tất yếu, không công ty nào có thể thành công trong tất cả các ngành và khó có công ty nào có được Dữ liệu của toàn bộ ngành công nghiệp; và C-end nhất định sẽ bị phân mảnh. Bởi vì thói quen thanh toán của thị trường Trung Quốc thực sự rất khác so với nước ngoài, nên thói quen miễn phí của người dùng Trung Quốc là rất rõ ràng. Tất cả các công ty cung cấp dịch vụ cho người dùng C-end phải dựa trên Chế độ miễn phí là chế độ chính và chế độ VIP là bổ sung.
"Thủy triều lớn sẽ dâng lên, và hạ cánh sẽ là vua. Chúng tôi hy vọng rằng làn sóng khởi nghiệp và đầu tư vào trí tuệ nhân tạo nói chung sẽ khác với làn sóng trước đó, và nó có thể hạ cánh nhanh hơn, tạo ra người dùng và thu nhập." Lý thuyết của Fang Han là vẫn còn thiên vị Thương mại hóa các mô hình lớn. Anh ấy đã đề cập rằng các sản phẩm âm nhạc do AI tạo ra do Kunlun Wanwei phát triển đã đến với lĩnh vực văn hóa và du lịch, đồng thời đã ký một thỏa thuận với Quận Dongcheng, Bắc Kinh vào tháng 4 năm nay.
Zhang Xin, phó tổng giám đốc Trung tâm AI và Dữ liệu lớn của Tập đoàn Viễn thông Trung Quốc, đã công bố mô hình lớn TeleChat do ông phát triển ngay tại chỗ, hỗ trợ xuất mã và viết bài phát biểu. Zhang Xin đề cập rằng mục tiêu nghiên cứu và phát triển của China Telecom Digital Technology Co., Ltd. là xây dựng một cabin thuật toán AI cấp 10.000 để trở thành nhà cung cấp dịch vụ AI cấp 10 tỷ. , phần cứng và các mô hình lớn.
Đây là lần đầu tiên China Telecom công bố các sản phẩm mô hình quy mô lớn của mình. Zhang Xin cũng cho biết, so với các mô hình lớn khác, hầu hết các sản phẩm TeleChat đều sử dụng dữ liệu lớn trong nước của Trung Quốc, 90% trong số đó chủ yếu là trong nước và dựa trên cơ sở hợp nhất mạng đám mây và đám mây Tianyi của China Telecom, TeleChat được sử dụng cho các tham số đào tạo mô hình Vào thời điểm đó, công suất có thể đạt tới 47% và hiệu quả của việc đào tạo mô hình và khả năng thuật toán mô hình vẫn đang được cải thiện.
Trong kịch bản ứng dụng, mô hình TeleChat của China Telecom đã bắt đầu được các nhà sản xuất thông minh hóa để giải quyết vấn đề thiếu nhân tài và không đủ vùng phủ sóng của một số nhà khai thác thoại. Thông qua việc cải tiến công nghệ AI, có thể hiện thực hóa khả năng quản trị xã hội và giảm chi phí tiêu thụ.
Guo Fan, Phó Chủ tịch Bộ phận Đổi mới của Unisound, đã từng đề cập rằng ứng dụng trình diễn hệ thống tạo hồ sơ y tế ngoại trú dựa trên mô hình núi và biển rộng lớn do Unisound và Bệnh viện Hữu nghị Bắc Kinh cùng phát triển, trong lĩnh vực chăm sóc y tế thông minh, dựa trên trên quy mô tự động 70 tỷ tham số của Unisound. Nghiên cứu mô hình lớn "Núi và biển", kết hợp với xử lý tín hiệu âm thanh đầu cuối, nhận dạng giọng nói, nhận dạng giọng nói, tổng hợp giọng nói và các công nghệ tương tác giọng nói thông minh toàn diện khác, dự kiến sẽ cải thiện hiệu quả nhập hồ sơ y tế điện tử của bác sĩ hơn 400%, tiết kiệm thời gian tư vấn cho một bệnh nhân hơn 40%, cải thiện hiệu quả dịch vụ ngoại trú của bác sĩ hơn 66%.
Trên thực tế, các mô hình lớn thường là khu vực người chiến thắng được tất cả. Cần nhiều tiền hơn, nhiều sức mạnh tính toán hơn và những tài năng tốt hơn. Bởi vì sức mạnh tính toán tốt hơn có nghĩa là nhiều người sử dụng nó hơn, nhiều người sử dụng nó hơn có nghĩa là nhiều dữ liệu hơn và nhiều dữ liệu hơn có nghĩa là kết quả sức mạnh tính toán tốt hơn. Mô hình lớn phải là chiến trường của những người khổng lồ, những người có tiền, công nghệ và quan trọng hơn là dữ liệu.
Nhưng các công ty mới thành lập có quá nhiều dự án và quỹ của họ quá phân tán, đặc biệt là ở cấp doanh nghiệp, họ tiêu tốn tiền để mua thẻ Nvidia A100 và dịch vụ đám mây mà không có quy trình phát triển doanh nghiệp được định lượng. Đặc biệt là khi các công ty AI và các công ty SaaS nói chung khó có lãi và kiếm máu, các công ty khởi nghiệp cần thương mại hóa và kiếm lợi nhuận với các mô hình lớn.
Do đó, mô hình quy mô lớn AI trong nước hiện tại đang hình thành dựa trên cơ sở mô hình quy mô lớn đa năng và trung tâm sức mạnh điện toán được thành lập bởi các công ty lớn như Ali, Tencent, Baidu, Huawei và SenseTime, cũng như bao gồm cả Momo Zhixing, Tianyancha, Yunzhisheng và Trung Quốc Các mô hình miền ngành hoặc ngành dọc lớn được thành lập bởi các công ty như Kewenge và Megvii chỉ tập trung vào một hoặc hai lĩnh vực để giải quyết các vấn đề cốt lõi.
Chính phủ hỗ trợ đổ bộ cảnh mô hình quy mô lớn
Tại diễn đàn này, Cục Thông tin và Kinh tế Bắc Kinh một lần nữa công bố đợt thành viên thứ hai của Chương trình Đối tác Đổi mới Công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo Chung Bắc Kinh và 63 công ty đã được chọn.
Được biết, tính đến ngày 30 tháng 6, tổng cộng 416 công ty R&D và ứng dụng mô hình quy mô lớn trong và ngoài Bắc Kinh đã đăng ký tham gia đợt thứ hai của "Chương trình hợp tác". Cuối cùng, 63 công ty, bao gồm Beijing Baidu Netcom Technology Co., Ltd., China Power Data Service Co., Ltd., và Beijing Jizhi Future Artificial Intelligence Industry Innovation Base Co., Ltd., đã được chọn và công bố. Trong số đó, có 10 đối tác năng lực tính toán, 10 đối tác dữ liệu, 10 đối tác mô hình, 24 đối tác ứng dụng và 9 đối tác đầu tư. Ngoài ra, 30 người quan sát mô hình đã được đánh giá.
Theo ước tính của Ứng dụng Titanium Media, tính đến thời điểm hiện tại, hơn 80 công ty và tổ chức đã được chọn tham gia Chương trình Đối tác Đổi mới Công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo Chung Bắc Kinh.
**Hiện tại, Bắc Kinh đang nhanh chóng thúc đẩy việc xây dựng các mô hình AI quy mô lớn và bố trí công nghiệp. **
Vào ngày 21 tháng 5, Chính quyền nhân dân thành phố Bắc Kinh đã đưa ra thông báo về "Kế hoạch thực hiện để Bắc Kinh đẩy nhanh việc xây dựng nguồn đổi mới trí tuệ nhân tạo có ảnh hưởng toàn cầu (2023-2025)". Đến năm 2025, đổi mới công nghệ trí tuệ nhân tạo và phát triển công nghiệp của Bắc Kinh sẽ bước vào một kỷ nguyên mới.Trong giai đoạn phát triển, nghiên cứu lý thuyết cơ bản đã có những bước đột phá, ảnh hưởng của những thành tựu đổi mới ban đầu không ngừng tăng lên, quy mô của ngành trí tuệ nhân tạo không ngừng tăng lên, hình thành cụm công nghiệp có khả năng cạnh tranh quốc tế và sự thống trị về công nghệ.
Vào ngày 23 tháng 5, Văn phòng Chính phủ Nhân dân Thành phố Bắc Kinh đã ban hành thông báo về "Một số biện pháp thúc đẩy đổi mới và phát triển trí tuệ nhân tạo nói chung ở Bắc Kinh", yêu cầu phát huy hết vai trò chỉ đạo của chính quyền và vai trò xúc tác của các diễn đàn đổi mới. tích hợp các nguồn lực đổi mới, tăng cường phân bổ các yếu tố và tạo ra các đổi mới, sinh thái, coi trọng phòng ngừa rủi ro và thúc đẩy trí tuệ nhân tạo nói chung của Bắc Kinh để đạt được sự lãnh đạo đổi mới và phát triển hợp lý và lành mạnh.
Ứng dụng Titanium Media ngay lập tức nhận thấy rằng ngày càng có nhiều trường hợp và doanh nghiệp tham gia về việc triển khai các mô hình quy mô lớn AI trong lĩnh vực công vụ của chính phủ. Các công ty như Ali, Huawei, Autohome và Shibui Technology đều đang tham gia.
Một người phụ trách Cục Dịch vụ Hành chính Thành phố Bắc Kinh đã đề cập trong một bài phát biểu trực tiếp rằng để hỗ trợ xây dựng nền tảng "Jingce", chính phủ cần triển khai công nghệ mô hình quy mô lớn nói chung trong lĩnh vực kịch bản, để cải thiện quản lý chính sách và khả năng dịch vụ chính xác. "Khai thác và phân tích chuyên sâu dữ liệu khổng lồ về khiếu nại của công dân cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho việc ra quyết định của lãnh đạo, quản trị cơ sở và quản trị đô thị."
Người phụ trách ở trên đã đề cập rằng về mặt phát triển bối cảnh, mô hình giao diện nhỏ mở sẽ được sử dụng trong giai đoạn đầu và các ứng dụng chuyên sâu được tư nhân hóa sẽ được thực hiện sau đó. Về lâu dài, chúng sẽ mở ra các bộ dữ liệu chính phủ chất lượng cao và đáng tin cậy bằng cách thiết lập các cơ chế bảo vệ kỹ thuật số và đánh giá kỹ thuật trong điều kiện bảo mật và kiểm soát dữ liệu.
Wang Zhangsheng, người đứng đầu Zhongke Wenge Delivery Center, đã đề cập trong một cuộc trao đổi với Titanium Media App rằng các khách hàng chính phủ có nhu cầu cao đối với các mô hình AI lớn và lĩnh vực này cũng yêu cầu bảo mật dữ liệu và quản trị dữ liệu trong ứng dụng các mô hình lớn. - đào tạo dữ liệu chất lượng, để giải quyết tốt hơn các vấn đề ứng dụng thực tế trong lĩnh vực này.
Midu CTO Liu Yidong nói với Titanium Media App rằng công ty đã bắt đầu sử dụng các sản phẩm cơ sở hạ tầng Đám mây của Huawei vào năm ngoái để triển khai hoạt động kinh doanh trong các vấn đề chính phủ, truyền thông và các lĩnh vực khác, và hiện tại công ty sắp phát hành các sản phẩm mô hình quy mô lớn cho các ngành dọc tập trung vào dư luận mạng.
"Chính phủ đã bắt đầu trả tiền cho 'mô hình lớn'. Một mặt, đó là hướng dẫn chính sách và yêu cầu các kịch bản ứng dụng thực tế. Mặt khác, bản thân doanh nghiệp cần giải bài toán chi phí và bài toán thương mại hóa thông qua mô hình lớn." Một người trong ngành đã phân tích với Ứng dụng Titanium Media, Ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn trong nước đang quay trở lại thời kỳ mà các công ty AI và chính phủ được kết hợp để hình thành thương mại hóa và nhận trợ cấp của chính phủ.
Jiang Guangzhi cho biết, hiện tại, Bắc Kinh đang đẩy nhanh việc xây dựng Khu thử nghiệm phát triển và đổi mới trí tuệ nhân tạo thế hệ mới quốc gia và Khu thí điểm ứng dụng đổi mới trí tuệ nhân tạo quốc gia để tạo ra nguồn đổi mới trí tuệ nhân tạo có ảnh hưởng toàn cầu. ba điểm:
Một là tăng cường đổi mới chính sách và hướng dẫn tiêu chuẩn. Giải quyết các vấn đề về số lượng dữ liệu tương đối khan hiếm, khó đảm bảo chất lượng, chi phí thu thập và dán nhãn cao cũng như việc sử dụng tuân thủ. Lập kế hoạch và giới thiệu chính sách "phiếu điện toán" để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ dựa trên các kịch bản ứng dụng hạ cánh để có được sức mạnh tính toán đa dạng, chi phí thấp và chất lượng cao, đồng thời hỗ trợ các doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo ở thành phố này và các tổ chức ngành liên quan trong xây dựng các tiêu chuẩn quốc gia, tiêu chuẩn ngành và tiêu chuẩn địa phương về trí tuệ nhân tạo Đóng vai trò chủ đạo và tham gia xây dựng các tiêu chuẩn kỹ thuật về hiệu suất mô hình, bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư.
Thứ hai là tăng cường mở kịch bản và đi đầu trong việc triển khai ứng dụng benchmark. Thúc đẩy các cơ quan chính quyền thành phố, các tổ chức công cộng, doanh nghiệp nhà nước và các tổ chức khác có chức năng quản lý các vấn đề công tích cực mua và sử dụng các sản phẩm và dịch vụ liên quan đến mô hình quy mô lớn an toàn và đáng tin cậy, đi đầu trong việc triển khai các ứng dụng trong các dịch vụ của chính phủ , thành phố thông minh và các lĩnh vực khác, đồng thời nâng cao năng lực quản trị đô thị theo trình độ hiện đại hóa.
Thứ ba là thúc đẩy kế hoạch hợp tác ngày càng sâu rộng và vững chắc. Trong chương trình hợp tác hiện tại, hơn 10 đối tác năng lượng tính toán có kế hoạch cung cấp năng lượng tính toán chất lượng cao và chi phí thấp không dưới 4000P cho các doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo vừa và nhỏ ở Bắc Kinh để thực hiện đào tạo và lý luận mô hình quy mô lớn. 10 đối tác dữ liệu đã phát hành 18 bộ dữ liệu chất lượng cao gần 500T để đào tạo doanh nghiệp quy mô lớn. Đồng thời, nó cũng sẽ đẩy nhanh việc thúc đẩy các ứng dụng công nghiệp mô hình quy mô lớn, phát huy đầy đủ vai trò của chương trình hợp tác, nền tảng hợp tác và kết nối theo định hướng thị trường, đồng thời tạo ra một hệ sinh thái tốt cho sự đổi mới, hợp tác và ứng dụng của các mô hình quy mô lớn ở Bắc Kinh.
Jiang Guangzhi nhấn mạnh rằng Cục Thông tin và Kinh tế Bắc Kinh sẽ tiếp tục tăng cường phân bổ các yếu tố tài nguyên chất lượng cao, tích hợp hiệu quả các nguồn lực đổi mới, tích cực tạo ra một hệ sinh thái đổi mới và đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển của ngành trí tuệ nhân tạo.
"Các mô hình lớn không thể được tạo bởi một công ty. Tốt nhất là mọi người nên hình thành một số hệ sinh thái lớn ở cấp độ sức mạnh tính toán, mô hình và dữ liệu. Đặc biệt dưới sự hướng dẫn của các cơ quan chính phủ, các công ty có thể hình thành quan hệ đối tác trong hệ sinh thái, để Mọi người đều quan tâm đến sự hợp tác hơn là cạnh tranh. Trong tương lai, mô hình lớn có thể hình thành mối quan hệ về sinh thái, đối tác và hợp tác đôi bên cùng có lợi.” Ji Haiquan, giám đốc điều hành của Legend Capital, cho biết.
Xem bản gốc
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Đã 7 tháng trôi qua và mô hình AI của Trung Quốc không thể học hỏi từ ChatGPT
Nguồn: Titan Media
Tác giả: Lâm Chí Gia
Tương tự như các hội nghị liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) trong vài tuần trước, tại Diễn đàn Hội nghị thượng đỉnh về trí tuệ nhân tạo của Hội nghị kinh tế kỹ thuật số toàn cầu năm 2023, các doanh nhân và học giả đã thảo luận về tác động của các mô hình quy mô lớn và công nghệ AI sáng tạo đối với xã hội và ngành.
"Trong vài tháng qua, mọi người đã thảo luận về thời điểm OpenAI và Trung Quốc có thể tạo ra các mô hình quy mô lớn của riêng họ. Trong vài tháng qua, các mô hình quy mô lớn đã lần lượt xuất hiện. Tôi thấy rằng nhiều nhà đầu tư đang bắt đầu Zhou Hongyi, chủ tịch của 360, cho biết trong một bài phát biểu tại diễn đàn. Ông nói rằng cơ hội thực sự cho các mô hình quy mô lớn nằm ở Trung Quốc, đặc biệt là thị trường cấp doanh nghiệp, bao gồm chính phủ và thành phố, và thị trường lớn của Trung Quốc. mô hình quy mô nên nắm bắt cơ hội phát triển Internet công nghiệp.
Tang Wenbin, đồng sáng lập Megvii Technology, Zhang Peng, CEO của Zhipu AI, Zhou Bowen, người sáng lập Lianyuan Technology và Huiyan Chủ tịch Giáo sư của Đại học Thanh Hoa, và những vị khách khác cũng đồng ý với quan điểm này. còn tiêu tốn rất nhiều tiền cho các mô hình quy mô lớn nói chung với hàng trăm tỷ tham số như ChatGPT, thay vào đó, cần xây dựng các mô hình quy mô lớn ngành cấp tỷ, đi sâu vào ngành To B giải pháp, và giải quyết các vấn đề thực tế trong các lĩnh vực dọc.
Trên thực tế, khi ChatGPT tạo ra sự bùng nổ trong đầu tư và phát triển công nghiệp các mô hình lớn AI của Trung Quốc, các công ty đã học theo ChatGPT và cố gắng trở thành "phiên bản OpenAI của Trung Quốc". Hiện có hơn 80 mô hình lớn đã được thử nghiệm công khai.
**Nhưng vấn đề là nhiều nhà đầu tư và doanh nhân nhận thấy ngưỡng kỹ thuật của các mô hình quy mô lớn sau 7 tháng “lăn bánh” là không cao. ” ở Trung Quốc và việc đầu tư công nghệ AI liên tục của OpenAI là không khả thi ở Trung Quốc. **
** Cuối cùng, người ta phát hiện ra rằng chỉ những khách hàng trong một số lĩnh vực dọc như công việc chính phủ, tài chính và chăm sóc y tế mới có thể trả tiền cho "mô hình lớn". **
Doanh nghiệp không còn cạnh tranh bằng công nghệ AI mô hình quy mô lớn mà quay trở lại thương mại hóa
Trong hơn sáu tháng qua, các công nghệ mô hình quy mô lớn do ChatGPT và GPT-4 đại diện đã dẫn đầu một vòng đổi mới AI toàn cầu mới. Nghiên cứu mô hình quy mô lớn trong và ngoài nước được lặp đi lặp lại với tốc độ cao, các mô hình khác nhau xuất hiện trong một dòng vô tận và hiệu suất của các mô hình tiếp tục được cải thiện.
Ở Trung Quốc, từ Baidu Wenxin Yiyan, Ali Tongyi Qianwen, mô hình lớn Huawei Pangu, đến bộ não thông minh 360, Zhipu AI ChatGLM, v.v., mọi tầng lớp xã hội đều đang xây dựng các mô hình lớn. Theo Jiang Guangzhi, Giám đốc Văn phòng Kinh tế và Công nghệ Thông tin Thành phố Bắc Kinh, cho đến nay, hơn 80 mô hình quy mô lớn đã được phát hành tại Trung Quốc, trong đó Bắc Kinh chiếm khoảng một nửa (hơn 40).
"Chúng tôi dường như đã leo lên một ngọn núi trong một thời gian dài, và cuối cùng đã nhìn thấy một đỉnh cao mới và một bình minh mới." Jiang Guangzhi nói trong bài phát biểu của mình rằng trong hai thập kỷ qua, chúng tôi đã trải nghiệm Internet, điện thoại thông minh, điện toán đám mây, dữ liệu lớn, Internet vạn vật, một loạt thay đổi lớn trong công nghệ CNTT, đã thay đổi sâu sắc mọi mặt sản xuất và đời sống của chúng ta, và giờ đây chúng ta đã mở ra một kỷ nguyên mới của AI nói chung.
Tuy nhiên, so với mô hình thanh toán của các nền tảng cấp độ người tiêu dùng như ChatGPT, các mô hình lớn AI của Trung Quốc thường miễn phí để thử nghiệm nội bộ và người dùng có thể nhận được giấy phép sử dụng miễn là họ đăng ký thử nghiệm nội bộ trên nền tảng. Không chỉ vậy, trong "Cuộc chiến trăm mô hình", mọi người đều tạo ra các mô hình lớn và khó tạo thành rào cản đối với bản thân doanh nghiệp và ngành, ngoài ra, chi phí điện toán AI cao và việc thương mại hóa các mô hình lớn là không dễ dàng như tưởng tượng.
Nói một cách đơn giản, mô hình AI trong nước khác xa so với mô hình kinh doanh và chi phí công nghệ của OpenAI. OpenAI có thể đầu tư hàng trăm triệu đô la vào chi phí đào tạo sức mạnh tính toán, điều mà các công ty AI vừa và nhỏ trong nước không thể đạt được, đặc biệt là phần lớn tập trung vào phía ứng dụng.
"Số lượng tham số kỳ thực là một vấn đề biện chứng. Hàng trăm tỷ tỷ tỷ tham số chỉ đại biểu cho năng lực cao nhất của bạn, nhưng tham số cao đồng nghĩa với yêu cầu năng lực tư duy và năng lực tính toán cao hơn, kịch bản của khách hàng cũng không nhất thiết yêu cầu năng lực tính toán cao như vậy ". Bởi vì không phải tất cả các kịch bản đều có thể chấp nhận chi phí của 100 tỷ tham số. "Dai Wenyuan, người sáng lập và Giám đốc điều hành của 4Paradigm, nói với Titanium Media App vào tháng 5 năm nay rằng dưới nhiều ràng buộc khác nhau và các công ty đang tìm kiếm lợi nhuận, khách hàng To B bắt đầu chọn chi phí -Mô hình AI dọc có kiểm soát hiệu quả.
** Tại Diễn đàn Hội nghị Thượng đỉnh Trí tuệ Nhân tạo của Hội nghị Kinh tế Kỹ thuật số Toàn cầu năm 2023, Zhou Hongyi, Zhang Peng, Zhou Bowen và các khách mời khác thường đề cập đến "công nghiệp hóa" và "dọc hóa" của các mô hình lớn, đồng thời đi sâu vào các vấn đề của chính phủ, tài chính, văn hóa và các ngành công nghiệp sáng tạo, chăm sóc y tế và các ngành công nghiệp khác Mở rộng và các cuộc thảo luận xung quanh tính bảo mật, độ tin cậy và khả năng kiểm soát của mô hình. **
Zhou Hongyi thẳng thừng tuyên bố rằng mô hình quy mô lớn mà thị trường cấp doanh nghiệp thực sự cần trong tương lai phải phù hợp với các đặc điểm của công nghiệp hóa, doanh nghiệp hóa, dọc hóa, thu nhỏ và độc quyền hóa. Không chỉ vậy, theo ông, việc xây dựng mô hình lớn cấp doanh nghiệp phải tuân thủ 3 nguyên tắc sau:
Đồng thời, Zhou Hongyi cũng đề xuất rằng các doanh nghiệp trước tiên nên bật chế độ "trợ lý" và "đồng lái" khi sử dụng mô hình lớn, để mô hình lớn có thể duy trì sự độc lập tương đối với hệ thống kinh doanh hiện có và duy trì sự cô lập, cũng an toàn hơn và dễ kiểm soát hơn cho doanh nghiệp. Ngoài ra, mô hình doanh nghiệp lớn nên được sử dụng bởi cả lãnh đạo và nhân viên, để AI được bao trùm.
"Các mô hình lớn luôn khó hoàn thành công việc một cách độc lập và nhiều nhân viên phản đối các mô hình lớn. Các mô hình lớn vẫn khó hoàn thành công việc một cách độc lập. Định vị nhiều hơn là con người. Công cụ tốt và trợ lý tri thức, ** vì vậy sự phát triển của các mô hình lớn nên hướng đến con người**.” Zhou Hongyi đã đề cập rằng tính dễ sử dụng là nguyên tắc đầu tiên của việc phát triển các mô hình lớn.
Zhou Hongyi đánh giá rằng con người kỹ thuật số sẽ trở thành một lối vào quan trọng và mang hình thức của các mô hình lớn cấp doanh nghiệp. Trợ lý kỹ thuật số "linh hồn" do 360 Smart Brain phát hành có thể giải quyết vấn đề dễ sử dụng của các mô hình lớn. Tại hiện trường, Zhou Hongyi cũng cho thấy "Dịch vụ khách hàng Bắc Kinh không thể hỏi" và "Thương nhân thành phố Bắc Kinh", hai con người kỹ thuật số quy mô lớn được đào tạo cho Bắc Kinh để giải quyết một số nhu cầu cốt lõi trong các lĩnh vực chính phủ và doanh nghiệp.
"Chúng tôi có ba phiên bản, một là dịch vụ đào tạo mô hình đầu cuối và đã giúp bạn hoàn thành một số khóa đào tạo di chuyển mô hình trên nền tảng sức mạnh tính toán tự xây dựng; phiên bản kia là cung cấp dịch vụ và giấy phép xây dựng mô hình; phiên bản thứ ba là cung cấp hợp tác với các nhà cung cấp điện toán đám mây, các lệnh gọi API được đề xuất và các dịch vụ Phiên bản mẫu để giúp mọi người nhanh chóng xây dựng các khả năng cơ sở hạ tầng mạnh mẽ." Zhang Peng cho biết.
Ứng dụng Titanium Media được biết rằng Zhipu AI đang phát triển một sản phẩm mô hình quy mô lớn ChatGLM2 mới, giúp giảm số lượng tham số nhưng cải thiện chất lượng dữ liệu. Trong nhiều lần đánh giá, ChatGLM2 đạt điểm cao hơn GPT-4 và ChatGPT.
Zhou Bowen, người sáng lập Công nghệ Lianyuan và Giáo sư Chủ tịch Huiyan của Đại học Thanh Hoa, cho biết liệu Al có thể tích hợp hoàn toàn với doanh nghiệp hay không là yếu tố chính quyết định liệu Al có thể nhận ra giá trị kinh tế hay không. Chỉ với thiết kế chiến lược AI định hướng kinh doanh, cấu trúc hỗ trợ hợp lý, đủ tài năng AI và cơ chế đào tạo nội bộ hợp lý, AI mới có thể tích hợp hoàn toàn với nhu cầu phát triển kinh doanh và tối đa hóa lợi ích kinh tế.
Fang Han, Giám đốc điều hành của Kunlun Wanwei, tin rằng hiện tại, các mô hình quy mô lớn đang ở trạng thái giảm chi phí ở bên B và tăng hiệu quả ở bên C.
Ông tin rằng các công ty dịch vụ B-end của Trung Quốc có thể thấy rằng khó có công ty nào độc quyền toàn bộ dịch vụ B-end. Do nhu cầu về dữ liệu ngành của mô hình lớn, việc mọi công ty mô hình lớn đều có thể đạt được thành công tiên phong trong một hoặc hai ngành là điều tất yếu, không công ty nào có thể thành công trong tất cả các ngành và khó có công ty nào có được Dữ liệu của toàn bộ ngành công nghiệp; và C-end nhất định sẽ bị phân mảnh. Bởi vì thói quen thanh toán của thị trường Trung Quốc thực sự rất khác so với nước ngoài, nên thói quen miễn phí của người dùng Trung Quốc là rất rõ ràng. Tất cả các công ty cung cấp dịch vụ cho người dùng C-end phải dựa trên Chế độ miễn phí là chế độ chính và chế độ VIP là bổ sung.
"Thủy triều lớn sẽ dâng lên, và hạ cánh sẽ là vua. Chúng tôi hy vọng rằng làn sóng khởi nghiệp và đầu tư vào trí tuệ nhân tạo nói chung sẽ khác với làn sóng trước đó, và nó có thể hạ cánh nhanh hơn, tạo ra người dùng và thu nhập." Lý thuyết của Fang Han là vẫn còn thiên vị Thương mại hóa các mô hình lớn. Anh ấy đã đề cập rằng các sản phẩm âm nhạc do AI tạo ra do Kunlun Wanwei phát triển đã đến với lĩnh vực văn hóa và du lịch, đồng thời đã ký một thỏa thuận với Quận Dongcheng, Bắc Kinh vào tháng 4 năm nay.
Đây là lần đầu tiên China Telecom công bố các sản phẩm mô hình quy mô lớn của mình. Zhang Xin cũng cho biết, so với các mô hình lớn khác, hầu hết các sản phẩm TeleChat đều sử dụng dữ liệu lớn trong nước của Trung Quốc, 90% trong số đó chủ yếu là trong nước và dựa trên cơ sở hợp nhất mạng đám mây và đám mây Tianyi của China Telecom, TeleChat được sử dụng cho các tham số đào tạo mô hình Vào thời điểm đó, công suất có thể đạt tới 47% và hiệu quả của việc đào tạo mô hình và khả năng thuật toán mô hình vẫn đang được cải thiện.
Trong kịch bản ứng dụng, mô hình TeleChat của China Telecom đã bắt đầu được các nhà sản xuất thông minh hóa để giải quyết vấn đề thiếu nhân tài và không đủ vùng phủ sóng của một số nhà khai thác thoại. Thông qua việc cải tiến công nghệ AI, có thể hiện thực hóa khả năng quản trị xã hội và giảm chi phí tiêu thụ.
Guo Fan, Phó Chủ tịch Bộ phận Đổi mới của Unisound, đã từng đề cập rằng ứng dụng trình diễn hệ thống tạo hồ sơ y tế ngoại trú dựa trên mô hình núi và biển rộng lớn do Unisound và Bệnh viện Hữu nghị Bắc Kinh cùng phát triển, trong lĩnh vực chăm sóc y tế thông minh, dựa trên trên quy mô tự động 70 tỷ tham số của Unisound. Nghiên cứu mô hình lớn "Núi và biển", kết hợp với xử lý tín hiệu âm thanh đầu cuối, nhận dạng giọng nói, nhận dạng giọng nói, tổng hợp giọng nói và các công nghệ tương tác giọng nói thông minh toàn diện khác, dự kiến sẽ cải thiện hiệu quả nhập hồ sơ y tế điện tử của bác sĩ hơn 400%, tiết kiệm thời gian tư vấn cho một bệnh nhân hơn 40%, cải thiện hiệu quả dịch vụ ngoại trú của bác sĩ hơn 66%.
Trên thực tế, các mô hình lớn thường là khu vực người chiến thắng được tất cả. Cần nhiều tiền hơn, nhiều sức mạnh tính toán hơn và những tài năng tốt hơn. Bởi vì sức mạnh tính toán tốt hơn có nghĩa là nhiều người sử dụng nó hơn, nhiều người sử dụng nó hơn có nghĩa là nhiều dữ liệu hơn và nhiều dữ liệu hơn có nghĩa là kết quả sức mạnh tính toán tốt hơn. Mô hình lớn phải là chiến trường của những người khổng lồ, những người có tiền, công nghệ và quan trọng hơn là dữ liệu.
Nhưng các công ty mới thành lập có quá nhiều dự án và quỹ của họ quá phân tán, đặc biệt là ở cấp doanh nghiệp, họ tiêu tốn tiền để mua thẻ Nvidia A100 và dịch vụ đám mây mà không có quy trình phát triển doanh nghiệp được định lượng. Đặc biệt là khi các công ty AI và các công ty SaaS nói chung khó có lãi và kiếm máu, các công ty khởi nghiệp cần thương mại hóa và kiếm lợi nhuận với các mô hình lớn.
Do đó, mô hình quy mô lớn AI trong nước hiện tại đang hình thành dựa trên cơ sở mô hình quy mô lớn đa năng và trung tâm sức mạnh điện toán được thành lập bởi các công ty lớn như Ali, Tencent, Baidu, Huawei và SenseTime, cũng như bao gồm cả Momo Zhixing, Tianyancha, Yunzhisheng và Trung Quốc Các mô hình miền ngành hoặc ngành dọc lớn được thành lập bởi các công ty như Kewenge và Megvii chỉ tập trung vào một hoặc hai lĩnh vực để giải quyết các vấn đề cốt lõi.
Chính phủ hỗ trợ đổ bộ cảnh mô hình quy mô lớn
Tại diễn đàn này, Cục Thông tin và Kinh tế Bắc Kinh một lần nữa công bố đợt thành viên thứ hai của Chương trình Đối tác Đổi mới Công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo Chung Bắc Kinh và 63 công ty đã được chọn.
Được biết, tính đến ngày 30 tháng 6, tổng cộng 416 công ty R&D và ứng dụng mô hình quy mô lớn trong và ngoài Bắc Kinh đã đăng ký tham gia đợt thứ hai của "Chương trình hợp tác". Cuối cùng, 63 công ty, bao gồm Beijing Baidu Netcom Technology Co., Ltd., China Power Data Service Co., Ltd., và Beijing Jizhi Future Artificial Intelligence Industry Innovation Base Co., Ltd., đã được chọn và công bố. Trong số đó, có 10 đối tác năng lực tính toán, 10 đối tác dữ liệu, 10 đối tác mô hình, 24 đối tác ứng dụng và 9 đối tác đầu tư. Ngoài ra, 30 người quan sát mô hình đã được đánh giá.
Theo ước tính của Ứng dụng Titanium Media, tính đến thời điểm hiện tại, hơn 80 công ty và tổ chức đã được chọn tham gia Chương trình Đối tác Đổi mới Công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo Chung Bắc Kinh.
**Hiện tại, Bắc Kinh đang nhanh chóng thúc đẩy việc xây dựng các mô hình AI quy mô lớn và bố trí công nghiệp. **
Vào ngày 21 tháng 5, Chính quyền nhân dân thành phố Bắc Kinh đã đưa ra thông báo về "Kế hoạch thực hiện để Bắc Kinh đẩy nhanh việc xây dựng nguồn đổi mới trí tuệ nhân tạo có ảnh hưởng toàn cầu (2023-2025)". Đến năm 2025, đổi mới công nghệ trí tuệ nhân tạo và phát triển công nghiệp của Bắc Kinh sẽ bước vào một kỷ nguyên mới.Trong giai đoạn phát triển, nghiên cứu lý thuyết cơ bản đã có những bước đột phá, ảnh hưởng của những thành tựu đổi mới ban đầu không ngừng tăng lên, quy mô của ngành trí tuệ nhân tạo không ngừng tăng lên, hình thành cụm công nghiệp có khả năng cạnh tranh quốc tế và sự thống trị về công nghệ.
Vào ngày 23 tháng 5, Văn phòng Chính phủ Nhân dân Thành phố Bắc Kinh đã ban hành thông báo về "Một số biện pháp thúc đẩy đổi mới và phát triển trí tuệ nhân tạo nói chung ở Bắc Kinh", yêu cầu phát huy hết vai trò chỉ đạo của chính quyền và vai trò xúc tác của các diễn đàn đổi mới. tích hợp các nguồn lực đổi mới, tăng cường phân bổ các yếu tố và tạo ra các đổi mới, sinh thái, coi trọng phòng ngừa rủi ro và thúc đẩy trí tuệ nhân tạo nói chung của Bắc Kinh để đạt được sự lãnh đạo đổi mới và phát triển hợp lý và lành mạnh.
Một người phụ trách Cục Dịch vụ Hành chính Thành phố Bắc Kinh đã đề cập trong một bài phát biểu trực tiếp rằng để hỗ trợ xây dựng nền tảng "Jingce", chính phủ cần triển khai công nghệ mô hình quy mô lớn nói chung trong lĩnh vực kịch bản, để cải thiện quản lý chính sách và khả năng dịch vụ chính xác. "Khai thác và phân tích chuyên sâu dữ liệu khổng lồ về khiếu nại của công dân cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho việc ra quyết định của lãnh đạo, quản trị cơ sở và quản trị đô thị."
Người phụ trách ở trên đã đề cập rằng về mặt phát triển bối cảnh, mô hình giao diện nhỏ mở sẽ được sử dụng trong giai đoạn đầu và các ứng dụng chuyên sâu được tư nhân hóa sẽ được thực hiện sau đó. Về lâu dài, chúng sẽ mở ra các bộ dữ liệu chính phủ chất lượng cao và đáng tin cậy bằng cách thiết lập các cơ chế bảo vệ kỹ thuật số và đánh giá kỹ thuật trong điều kiện bảo mật và kiểm soát dữ liệu.
Wang Zhangsheng, người đứng đầu Zhongke Wenge Delivery Center, đã đề cập trong một cuộc trao đổi với Titanium Media App rằng các khách hàng chính phủ có nhu cầu cao đối với các mô hình AI lớn và lĩnh vực này cũng yêu cầu bảo mật dữ liệu và quản trị dữ liệu trong ứng dụng các mô hình lớn. - đào tạo dữ liệu chất lượng, để giải quyết tốt hơn các vấn đề ứng dụng thực tế trong lĩnh vực này.
Midu CTO Liu Yidong nói với Titanium Media App rằng công ty đã bắt đầu sử dụng các sản phẩm cơ sở hạ tầng Đám mây của Huawei vào năm ngoái để triển khai hoạt động kinh doanh trong các vấn đề chính phủ, truyền thông và các lĩnh vực khác, và hiện tại công ty sắp phát hành các sản phẩm mô hình quy mô lớn cho các ngành dọc tập trung vào dư luận mạng.
"Chính phủ đã bắt đầu trả tiền cho 'mô hình lớn'. Một mặt, đó là hướng dẫn chính sách và yêu cầu các kịch bản ứng dụng thực tế. Mặt khác, bản thân doanh nghiệp cần giải bài toán chi phí và bài toán thương mại hóa thông qua mô hình lớn." Một người trong ngành đã phân tích với Ứng dụng Titanium Media, Ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn trong nước đang quay trở lại thời kỳ mà các công ty AI và chính phủ được kết hợp để hình thành thương mại hóa và nhận trợ cấp của chính phủ.
Jiang Guangzhi cho biết, hiện tại, Bắc Kinh đang đẩy nhanh việc xây dựng Khu thử nghiệm phát triển và đổi mới trí tuệ nhân tạo thế hệ mới quốc gia và Khu thí điểm ứng dụng đổi mới trí tuệ nhân tạo quốc gia để tạo ra nguồn đổi mới trí tuệ nhân tạo có ảnh hưởng toàn cầu. ba điểm:
Jiang Guangzhi nhấn mạnh rằng Cục Thông tin và Kinh tế Bắc Kinh sẽ tiếp tục tăng cường phân bổ các yếu tố tài nguyên chất lượng cao, tích hợp hiệu quả các nguồn lực đổi mới, tích cực tạo ra một hệ sinh thái đổi mới và đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển của ngành trí tuệ nhân tạo.
"Các mô hình lớn không thể được tạo bởi một công ty. Tốt nhất là mọi người nên hình thành một số hệ sinh thái lớn ở cấp độ sức mạnh tính toán, mô hình và dữ liệu. Đặc biệt dưới sự hướng dẫn của các cơ quan chính phủ, các công ty có thể hình thành quan hệ đối tác trong hệ sinh thái, để Mọi người đều quan tâm đến sự hợp tác hơn là cạnh tranh. Trong tương lai, mô hình lớn có thể hình thành mối quan hệ về sinh thái, đối tác và hợp tác đôi bên cùng có lợi.” Ji Haiquan, giám đốc điều hành của Legend Capital, cho biết.