百舸爭流千帆競,乘風(fēng)破浪正遠(yuǎn)航——IDC AI大模型技術(shù)能力評估報告重磅發(fā)布
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大模型作為政府和企業(yè)推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要抓手，已經(jīng)具備較高的識別準(zhǔn)確率和較強(qiáng)的場景遷移性，在多模態(tài)的任務(wù)下也有明顯的突破，并已在金融、電商、能源等行業(yè)“試水”。目前基礎(chǔ)大模型建設(shè)已經(jīng)較為完整，未來將會進(jìn)入大模型應(yīng)用跑馬圈地的階段。IDC預(yù)測，未來大模型將帶動新的產(chǎn)業(yè)和服務(wù)應(yīng)用范式，在類ChatGPT等應(yīng)用的推動下，基于上層應(yīng)用開發(fā)和SaaS服務(wù)的商業(yè)模式將會逐漸明晰，迎來人工智能的新業(yè)態(tài)，人工智能發(fā)展瓶頸將會得到突破。盡管大模型帶來了許多優(yōu)勢，但過熱的市場也需要我們進(jìn)行更加深入和全面的思考，以避免一些潛在的問題和風(fēng)險。
本文引用地址：http://2s4d.com/article/202307/448763.htm從長遠(yuǎn)來看，隨著大模型的數(shù)據(jù)量級達(dá)到萬億規(guī)模，數(shù)據(jù)的多少和模型的性能收益之間容易出現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減的現(xiàn)象。如此來看，一套行業(yè)內(nèi)認(rèn)可的技術(shù)評估標(biāo)準(zhǔn)就顯得尤為重要，需要通過技術(shù)評估推動大模型與行業(yè)深度融合，支撐起產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化。
IDC將大模型分為三層，服務(wù)生態(tài)、產(chǎn)品技術(shù)以及行業(yè)應(yīng)用，對每一層的能力進(jìn)行測評，主要考察指標(biāo)為算法模型、通用能力、創(chuàng)新能力、平臺能力、安全可解釋、大模型的應(yīng)用行業(yè)以及配套服務(wù)和大模型生態(tài)等，具體包括36項細(xì)顆粒度的評估標(biāo)準(zhǔn)。此次《IDC Technology Assessment：AI大模型技術(shù)能力評估，2023》報告受到了眾多大模型技術(shù)服務(wù)提供商的關(guān)注與配合，IDC對其中9家技術(shù)服務(wù)提供商進(jìn)行了技術(shù)評估，分別為阿里巴巴、百度、第四范式、科大訊飛、瀾舟科技、云從科技、智譜AI、中國電信智科以及中科聞歌。除此之外，IDC還觀察到了360、MiniMax、華為、商湯科技、騰訊等大模型。未來IDC會持續(xù)更新測評，涵蓋更多技術(shù)廠商。
IDC調(diào)研發(fā)現(xiàn)，AI大模型廠商不再局限于拼戰(zhàn)略和概念，而是追求模型的效率提升以及實際落地的價值，市場趨勢如下：
● 算力增強(qiáng)、算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升是加速AI技術(shù)發(fā)展的重要路徑之一。隨著計算機(jī)性能的提升和更高效的算法出現(xiàn)，AI大模型的訓(xùn)練速度將會持續(xù)加快。未來使用GPU、TPU等芯片，通過并行計算和分布式計算等技術(shù)，將多個設(shè)備連接共享計算資源等方式將會推動AI技術(shù)的快速發(fā)展。此外，優(yōu)化訓(xùn)練算法和數(shù)據(jù)集，例如采用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、利用深度學(xué)習(xí)框架中的自動微調(diào)技術(shù)等，也可以加速AI大模型的訓(xùn)練，從而塑造競爭壁壘。
● 隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，AI大模型將會越來越擅長處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。大量的數(shù)據(jù)可以為大模型提供更豐富的訓(xùn)練素材，提高其場景遷移性。同時，大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也可以降低后期模型的訓(xùn)練成本，減少對于數(shù)據(jù)標(biāo)注和特征工程的需求。在大量數(shù)據(jù)的加持下，隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式更容易被機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)，進(jìn)而提高AI的準(zhǔn)確性和可靠性。
● 大模型的開放和開源是促進(jìn)AI技術(shù)發(fā)展和商業(yè)落地的重要手段。AI大模型的開放使不同的模型之間可以共享底層數(shù)據(jù)、算法和代碼等，促進(jìn)不同模型之間協(xié)作和更新迭代，并推動AI開發(fā)變的更加靈活和高效。同時，能力的開放能夠推進(jìn)“技術(shù)+商業(yè)”閉環(huán)，以更豐富的數(shù)據(jù)反哺模型，打造更強(qiáng)的技術(shù)產(chǎn)品，加速商業(yè)化進(jìn)程。
● AI大模型的出現(xiàn)將會重塑企業(yè)軟件。未來軟件的升級迭代將不再停留在界面層面，而是在數(shù)據(jù)層面，大模型作為新型生產(chǎn)力，已經(jīng)明顯帶來了用戶體驗的提升，開發(fā)效率的提升，這些都和軟件市場息息相關(guān)。具體來看，員工操作軟件的流程將會得到簡化，技術(shù)廠商升級軟件也會更加快捷，所以以大模型基礎(chǔ)設(shè)施為先導(dǎo)項目，改造整個軟件產(chǎn)業(yè)，整個行業(yè)的業(yè)務(wù)價值、商業(yè)模式都會得到明顯的提高，最終軟件將會被對話式的交互形式重新塑造。
基于IDC對AI大模型產(chǎn)品技術(shù)、生態(tài)服務(wù)等多方面的研究結(jié)果，IDC給出廠商和行業(yè)用戶以下行動建議，旨在幫助實現(xiàn)產(chǎn)品市場目標(biāo)：
● 在大模型的生態(tài)系統(tǒng)中，安全可解釋與產(chǎn)品工具的易用是廠商集中發(fā)力的方向。大模型技術(shù)廠商對外提供各種工具和服務(wù)，例如模型訓(xùn)練、部署和推理，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)集、API和工具軟件等。幫助開發(fā)者更加高效地使用大型模型，從而快速實現(xiàn)各種應(yīng)用場景的落地。在人工智能快速發(fā)展的背景下，技術(shù)廠商也應(yīng)該關(guān)注AI的可控性和合規(guī)性。近日，國家網(wǎng)信辦聯(lián)合國家有關(guān)部門公布了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，界定了生成式人工智能技術(shù)的基本概念，規(guī)定了生成式人工智能服務(wù)提供者的制度要求，為生成式人工智能的健康發(fā)展指明了方向。
● 對于行業(yè)用戶來說，選擇適合自身業(yè)務(wù)的廠商進(jìn)行合作，盡早布局，為后續(xù)大模型帶來的挑戰(zhàn)做好充足的準(zhǔn)備非常重要。在關(guān)注廠商大模型技術(shù)棧完備性的同時，應(yīng)著重考察技術(shù)廠商的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗積累，主要發(fā)力點(diǎn)應(yīng)集中在應(yīng)用層，將技術(shù)應(yīng)用到實際業(yè)務(wù)場景中，提前布局，積累行業(yè)、場景經(jīng)驗和數(shù)據(jù)，“站在巨人的肩膀上”打造差異化競爭優(yōu)勢。此外，類GPT產(chǎn)品的發(fā)展將會對人力產(chǎn)生一定的沖擊，簡單重復(fù)性的工作將會逐步被替代，企業(yè)也應(yīng)提供更多新的崗位和學(xué)習(xí)機(jī)會，以適應(yīng)技術(shù)發(fā)展變革帶來的挑戰(zhàn)。
IDC中國高級分析師楊雯表示，預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)有效推動了AI跨進(jìn)通用范式，從“手工作坊”式到“大一統(tǒng)”的進(jìn)程明顯加快。BERT和GPT的出現(xiàn)標(biāo)志著大模型時代正式拉開帷幕，從自然語言開始，輻射到計算機(jī)視覺，再到如今多模態(tài)、科學(xué)計算、代碼生成等大模型層出不窮。目前來看，AI大模型的主要價值體現(xiàn)在技術(shù)、應(yīng)用以及商業(yè)化3個方面：在技術(shù)方面，AI大模型帶來了認(rèn)知智能技術(shù)跨越式發(fā)展；在應(yīng)用方面，AI大模型可以為人類提供更加精準(zhǔn)和高效的服務(wù)；在商業(yè)化方面，AI大模型將會帶來軟件入口級的顛覆，并促進(jìn)上層生態(tài)發(fā)展。但大模型的發(fā)展也面臨著多重挑戰(zhàn)，其中亟待解決的仍是算力使用、高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及安全可解釋的問題，各大廠商應(yīng)集中發(fā)力，頭部廠商更應(yīng)為技術(shù)與行業(yè)發(fā)展承擔(dān)更多責(zé)任。
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