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“OB欧宝江南2024产学研融通创新活动”上专家建议——促进大模型落地需“垂直”发力
发布时间:2024-10-21 08:53浏览次数:

  OB欧宝原标题:“2024产学研融通创新活动”上,专家建议——促进大模型落地需“垂直”发力

  在第三届全球数字贸易博览会上,观众体验搭载AI大模型的中医机器人。 中新社记者 王刚摄

  “当前大数据应用广泛,但在具体应用时,大数据并非总比小数据好。”在近日举办的“2024产学研融通创新活动”AI大模型应用场景专场活动上,中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣说,大数据适用于随机、模糊和混沌等不确定情况的分析、处理,但在确定条件下如果一味追求数据规模,反而看不清对应关系,容易造成计算冗余。

  活动由中国科协企业创新服务中心、北京经济技术开发区管理委员会主办,旨在面向全行业征集AI落地解决方案,助力优秀方案开展对接。与会专家认为,生成式AI诞生以来,其运行参数、数据处理能力有了指数级增长。近一年来,业界逐步形成共识,AI技术的真正价值在于其赋能千行百业的普惠性,在经历大模型数量井喷式增长后,应进一步推动其落地应用。

  “如果说通用大模型打通的是横向,那么垂直大模型打通的则是纵向,即通过加强模型对于一个垂直领域的深度理解促进其应用。因此,发展垂直大模型,要在行业知识的概括总结深度方面下功夫。”谭建荣在回答科技日报记者的提问时说,“垂直”才有“深度”,不搞“垂直”直接搞“通用”,难以使大模型有效应用于专业产业领域。发展垂直大模型,可以为不同行业生成各种解决方案,有利于重塑产业链,提升产品可靠性、可用性。

  “AI赋能垂直行业的态势正在形成,逐步催生出更多新模式、新业态、新动能。”北京亦庄投资控股有限公司党委常委、副总经理周宇清认为,在场景的强化驱动下,AI与实体经济将开启深度融合。

  中国信通院人工智能研究所基础软硬件部主任李论坦言,提升AI智能水平的重要方式,是构建更大规模的系统,以承载更大规模参数的模型训练。但当前不是所有单位都有资本或实力开展大规模系统建设,因此要在现有系统下提升模型智能水平。这就需要模型与典型应用场景深度契合,在落地行业过程中训练数据。

  与会专家表示,为推动大模型赋能更多行业,多主体应充分发挥自身优势,推动相关创新成果转化应用。

  “高精尖产业基础将为大模型提供广阔的创新应用场景,丰富的高质量行业数据、精准有力的产业支持政策等将为大模型的垂直应用打造良好生态。”周宇清介绍,当前北京经济技术开发区已建成高性能的公共算力平台、人工智能训练基地、数据聚合平台等。开发区在为企业创新研发搭建基础平台的同时,还打造城市级工程实验平台,推动大模型在特种行业、危险岗位、重复劳动环节进行探索。

  “软硬件高效协同的新型基础设施对于AI发展非常关键。中国信通院建设了人工智能软硬件协同创新与适配验证中心,构建AI软硬件基准体系,并承担国家层面推动AI软硬件协同的技术攻关、标准制定、生态培育、测试验证等一系列相关工作。”李论说,大模型技术当前占主导地位,但它只是AI研发创新和训练的范式之一。业内仍需开展储备型研究,兼顾专用小模型发展、大模型小型化等技术发展方向。

  “我国在自然语言、自动驾驶等方面的大模型应用处于全球领先水平,但开展的AI算法研究还偏少。”谭建荣说,深度学习、增强学习、强化学习等各种算法是AI技术的核心,我国仍需加强研究,推动AI技术健康稳定发展。(张佳星)

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