大数学模型将正式成为人工智能合作开发

上海，2022年6月30日

人工智慧的破冰早已产业发展到很大期，往前一步棋的困局是某个供应商常常不具备足够多的可用作数学模型体能训练的统计数据天然资源，且缺少充裕的INS13ZD，极难将偏通用型的AI数学模型破冰到民营企业情景中。金融行业参加者直面那些考验面世数项措施，主要包括智能化机器自学、联邦政府自学、提供更多用户端INS13ZD等，当中大数学模型是眼下化解那些考验的有效途径众所周知。VPS

什么是大数学模型？

在大数学模型的早期期，供应商宣传中常提到千亿级、万亿级参数为特大数学模型、超大数学模型。而在产业实际破冰期，不再追求数学模型参数的数量。IDC认为，大数学模型是对原有算法数学模型的技术升级，基于海量统计数据合作开发预体能训练数学模型，到最终用户环境中使用少量统计数据即可获得比之前的算法数学模型更好的结果，其要点是：VPS

1 预体能训练型自学了多少统计数据

2 迁移自学的效果如何

3 部署的整体成本如何

主流的大数学模型供应商

大数学模型浪潮最早起源于预体能训练数学模型，Google发布的Bert数学模型即是自然语言处理领域最为典型的预体能训练数学模型。OpenAI则提出的GPT数学模型，尤其是2020年发布的GPT-3数学模型参数量即达到1750亿，在全球掀起大数学模型的浪潮。可以说，在AI数学模型合作开发领域，经历了预体能训练数学模型-大规模预体能训练数学模型-超大规模预体能训练数学模型的演进。VPS

在国内，IDC观察到目前大力投入大数学模型的研发和破冰的供应商以大型云服务商为主。例如，百度智能云文心大数学模型，主要包括了NLP大数学模型、CV大数学模型以及跨模态大数学模型，其特色是注重跨模态技术研发，融入海量知识进行知识增强，应用情景广泛且破冰实践丰富。阿里达摩院则面世大数学模型系列，主要包括M6大数学模型、Alicemind系列数学模型合集，该大数学模型系列既在阿里内部核心业务情景破冰，也在外部医疗、能源、金融金融行业积累了多个实践案例。华为则从框架层、INS13ZD层以及软件层面全面发力大数学模型，既有内部自主研发的盘古大数学模型，也开放华为昇思MindSpore框架支持业界进行大数学模型的体能训练，华为在大数学模型领域强调强泛化能力、数学模型精度的提升以及研发成本的降低。此外，京东云、浪潮以及主流的人工智慧研究院也在积极投入大数学模型的研发，典型的大数学模型有智源研究院悟道2.0数学模型、浪潮源1.0大数学模型等。VPS

眼下如何看待和采用大数学模型？VPS

随着市场对于大数学模型的认知逐渐理性和破冰，使用大数学模型的价值也开始凸显，主要包括：不要求民营企业具备海量的统计数据基础、应用大数学模型的效果更优、降低AI合作开发门槛等。金融行业用户可以优先从相对破冰的情景开始，例如智能客服、文档内容抽取、知识图谱、OCR等。在选择大数学模型的时候，可以考虑：大数学模型自学过的统计数据量/知识量、经过迁移自学后在本民营企业应用情景中破冰的效果、对于本地INS13ZD的需求。VPS

分析师观点

IDC中国助理研究总监卢言霞VPS表示：大数学模型的泛化能力强、数学模型效果更优等特征助力其正式成为AI合作开发新范式，也是眼下AI市场产业发展的必然趋势。金融行业用户中AI先行者可以考虑优先在成熟度较高的情景中引入大数学模型，来适配本金融行业的细分情景。

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– 全文完 –VPS

王勇，IDC中国 助理副总裁

刘晓婷，IDC中国 客户支持代表

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