| 序號(hào) | 企業(yè) |
|---|---|
| 1 | 阿里云 |
| 2 | 百度智能云 |
| 3 | 華為云 |
| 4 | 天翼云 |
| 5 | 騰訊云 |
| 6 | 火山引擎 |
| 7 | 用友 |
| 8 | 京東云 |
| 9 | 金山云 |
| 10 | 浪潮海岳 |
| 11 | 同盾科技 |
| 12 | 中國(guó)電子云 |
| 13 | 云從科技 |
| 14 | 優(yōu)刻得 |
| 15 | 出門(mén)問(wèn)問(wèn) |
| 2023.12 DBC/CIW/CIS | |
百花齊放
在中國(guó)大模型激烈的賽場(chǎng)上，各大科技巨頭紛紛投入頂級(jí)大模型的研發(fā)與競(jìng)技。百度、阿里巴巴、騰訊等公司匯聚了國(guó)內(nèi)最頂尖的AI工程師，以及世界級(jí)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，齊心協(xié)力打造了一系列令人瞠目結(jié)舌的大模型。這些模型不僅在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域展現(xiàn)了卓越的性能，更在語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等多個(gè)任務(wù)中刷新了業(yè)界紀(jì)錄。
大模型賽道不僅是模型性能的較量，更是硬件設(shè)備、算法優(yōu)化的全面競(jìng)賽。云計(jì)算巨頭們爭(zhēng)相推出更強(qiáng)大的GPU、TPU等處理器，以支持大規(guī)模深度學(xué)習(xí)任務(wù)的加速。同時(shí)，各家公司紛紛進(jìn)行算法創(chuàng)新，通過(guò)深度網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化、訓(xùn)練算法的提升等手段，不斷提高大模型的效能。
三駕馬車：算力、算法、數(shù)據(jù)
在大模型的研發(fā)和應(yīng)用過(guò)程中，算力緊張問(wèn)題逐漸凸顯，成為制約人工智能發(fā)展的一大挑戰(zhàn)。隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜度的增加，對(duì)于訓(xùn)練和推理過(guò)程所需的計(jì)算資源呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這使得許多科技公司和研究機(jī)構(gòu)面臨著巨大的算力壓力。
大模型的發(fā)展中，算法一直是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵因素之一。目前，深度學(xué)習(xí)算法在大模型的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練中占據(jù)主導(dǎo)地位。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不斷演進(jìn)，研究者們提出了一系列創(chuàng)新的模型架構(gòu)，如Transformer、BERT、GPT等，這些模型在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等任務(wù)上取得了顯著成果。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度也在不斷增加，為大規(guī)模模型的性能提升提供了基礎(chǔ)。
隨著大模型在人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的擔(dān)憂成為業(yè)界熱議的焦點(diǎn)。大規(guī)模模型的訓(xùn)練過(guò)程對(duì)于豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)需求極為敏感，然而在實(shí)際應(yīng)用中，獲取并維護(hù)這樣的高質(zhì)量數(shù)據(jù)面臨著巨大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的不完整性、不一致性以及偏見(jiàn)性等問(wèn)題隨之而來(lái)，引發(fā)了對(duì)模型推理結(jié)果的可信度和公正性的擔(dān)憂。
這一擔(dān)憂在涉及隱私敏感信息的應(yīng)用中愈發(fā)凸顯。隨著大模型在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，對(duì)于用戶隱私保護(hù)的要求日益提高。模型所依賴的數(shù)據(jù)中可能潛藏著個(gè)人身份、偏好等敏感信息，因此如何在模型訓(xùn)練和應(yīng)用中有效保障用戶隱私成為亟待解決的問(wèn)題。在追求模型性能的同時(shí)，業(yè)界勢(shì)必需要加強(qiáng)對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集和隱私保護(hù)的技術(shù)研究，以確保大模型的發(fā)展不僅具備高度智能，更在道德和法規(guī)層面取得平衡。
垂直大模型賽道
盡管通用大模型展現(xiàn)了令人矚目的性能，但在實(shí)際應(yīng)用中，它并不能解決所有企業(yè)的具體問(wèn)題。通用大模型在面對(duì)百變復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境時(shí)，可能在某些特定場(chǎng)景中遇到適配性不足的問(wèn)題。在該場(chǎng)景中，它或能解決70%至80%的問(wèn)題，但殘留的20%至30%的特殊場(chǎng)景需求則可能顯得棘手。企業(yè)在追求高效智能服務(wù)的過(guò)程中，需要更為精準(zhǔn)和專業(yè)的解決方案，這促使了越來(lái)越多企業(yè)轉(zhuǎn)向基于行業(yè)大模型的方向。
在中國(guó)，創(chuàng)業(yè)公司正積極投身垂直大模型賽道，通過(guò)專注于特定行業(yè)或領(lǐng)域的定制模型來(lái)解決更為具體和細(xì)分的問(wèn)題。這種垂直領(lǐng)域的大模型能夠更好地滿足特定行業(yè)的需求，提供更精準(zhǔn)、高效的解決方案。這一趨勢(shì)不僅為企業(yè)提供了更好的解決方案，也為創(chuàng)業(yè)公司帶來(lái)了發(fā)展的機(jī)遇，形成了一個(gè)繁榮的垂直大模型生態(tài)系統(tǒng)。
在這一趨勢(shì)下，企業(yè)通過(guò)利用行業(yè)大模型的基礎(chǔ)上，再加上自身的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)調(diào)整，便能夠構(gòu)建出專屬模型，更好地滿足特定場(chǎng)景的需求。這種個(gè)性化的定制化路徑，使得企業(yè)能夠深度融合模型與業(yè)務(wù)，提升智能服務(wù)的適應(yīng)性和高度可用性。通過(guò)精耕細(xì)作，企業(yè)不僅能夠解決通用大模型在特殊場(chǎng)景下的不足，更能夠打造出符合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)的智能服務(wù)，從而在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出。
但私有化大模型時(shí)代還未來(lái)到，垂直賽道機(jī)遇與困境并存。
（文/易秋）
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