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營造人工智能大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)

微云疏影 ? 來源:綜合整理 ? 作者:綜合整理 ? 2023-06-14 09:19 ? 次閱讀
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推進人工智能大型模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用是提高國家競爭力的關(guān)鍵措施。搶占人工智能大型模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點,必須加強戰(zhàn)略規(guī)劃和深度管理,推進新型產(chǎn)能生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),構(gòu)建穩(wěn)定可靠的算法開源生態(tài)。

不久前舉行的中關(guān)村論壇人工智能大模型發(fā)展分布圖發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》表示,中國從2020年開始進入大模型快速發(fā)展期,目前與美國保持增長勢頭。目前,我國人工智能大型模型已經(jīng)發(fā)布79個。此前召開的中共中央政治局會議提出,要重視通用人工智能的發(fā)展,營造創(chuàng)新生態(tài),注重風(fēng)險防范。人工智能推進大型模特的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,是中國人工智能領(lǐng)域,加快高水平科技自立和自強適當(dāng)措施不僅推動中國產(chǎn)業(yè)升級,實現(xiàn)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措,也是提高國家競爭力,維護國家安全的關(guān)鍵措施。

打造良好的人工智能大規(guī)模模型產(chǎn)業(yè)生態(tài),需要著力解決目前中國人工智能大規(guī)模模型發(fā)展面臨的尖端計算技術(shù)失控、大規(guī)模高品質(zhì)數(shù)據(jù)集不足、算法可靠性和可解析性等核心問題。目前,由gpu、fpga、asic等加速芯片結(jié)構(gòu)不同的人工智能高端計算芯片技術(shù)正面臨“卡脖子”的危險。在高效低碳產(chǎn)能網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施方面,跨省互聯(lián),交流和動態(tài)調(diào)度機制尚未建立,規(guī)?;母叨水a(chǎn)能供給能力亟待提高。高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給的不足也影響了大模型智商。這體現(xiàn)在價值高的公共數(shù)據(jù)開放程度不足,行業(yè)和企業(yè)的數(shù)據(jù)要素市場化流通不充分,用于大型模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集規(guī)模小等方面。另外,算法的解釋性不強也影響了大模型的工業(yè)應(yīng)用。具有千億參數(shù)的大型模型算法,開發(fā)難度高,訓(xùn)練難度高,決策過程和結(jié)果解釋性差,守法評價難,直接影響業(yè)界的大型模型開發(fā)進度。

以此為基礎(chǔ),人工智能大型模式搶占產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制高點,必須加強原始創(chuàng)新的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施攻堅戰(zhàn)勝利大型模特,關(guān)鍵核心技術(shù)國產(chǎn)化“卡脖子”,要化解風(fēng)險同時進行多項措施,推動人工智能大型模式的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

首先,推進新型山力生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。實施高端電腦芯片研發(fā)重大專項支持計劃,鼓勵龍頭企業(yè)與高水平大學(xué)聯(lián)合“高校領(lǐng)導(dǎo)遴選”。設(shè)立新型研發(fā)機構(gòu),推動國產(chǎn)高級計算芯片突破。國家“東數(shù)西算”項目為背景,新型生產(chǎn)力推進網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的頂層設(shè)計,建立國家公共生產(chǎn)力開放創(chuàng)新平臺,山歷史生態(tài)鏈條,推動建立全國歷史資源的相互連接、協(xié)同共享及推進優(yōu)化配置。

第二,構(gòu)建規(guī)模大,質(zhì)量高的數(shù)據(jù)生態(tài)。完善國家公共數(shù)據(jù)開放標(biāo)準和平臺,推進高價公共數(shù)據(jù)開放和多元化授權(quán)運營,引導(dǎo)行業(yè)和企業(yè)大數(shù)據(jù)具備開放,融通,交易等條件,形成多形態(tài),多領(lǐng)域的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。構(gòu)建細化數(shù)據(jù)集的眾包服務(wù)平臺和數(shù)據(jù)質(zhì)量評價標(biāo)準體系,構(gòu)建高質(zhì)量中文語庫。建立敏感領(lǐng)域的數(shù)據(jù)隱私監(jiān)管體系和技術(shù)服務(wù)體系。

第三,構(gòu)建穩(wěn)定可靠的算法和開源生態(tài)。建立大型模型算法和工具開源平臺,完善的穩(wěn)定性、可靠性和安全算法監(jiān)控標(biāo)準和技術(shù)體系。實施大型型號產(chǎn)品和服務(wù)的注冊,安全評估和潛在風(fēng)險預(yù)測研究機制。鼓勵平臺企業(yè)積極開展算法創(chuàng)新探索和應(yīng)用,賦予中小企業(yè)能源,降低成本,提高效率,創(chuàng)新商業(yè)模式,深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型,引領(lǐng)高端發(fā)展。

最后,要加強人工智能大型模型的戰(zhàn)略規(guī)劃和深度管理。制定人工智能大型模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃,提供與大型模型技術(shù)研究開發(fā)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用相應(yīng)的政策,資金,人才等支持。推動計算能力,算法,數(shù)據(jù),應(yīng)用場景等上下行產(chǎn)業(yè)的順暢聯(lián)動和協(xié)同聯(lián)動,實現(xiàn)大型模型產(chǎn)業(yè)相關(guān)要素的多語言,多任務(wù),多行業(yè)融合發(fā)展。加強人工智能大模型深度管理的國際合作,推進技術(shù)先進化,促進大模型產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

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