出品 | 搜狐科技
作者 | 張雅婷
(資料圖片僅供參考)
6月16日，人工智能框架生態(tài)峰會舉辦，昇思MindSpore帶來了人工智能框架的最新進(jìn)展。
會上，基于昇思AI框架的全球首個全模態(tài)大模型“紫東.太初2.0”正式發(fā)布，支持多輪問答、文本創(chuàng)作、圖像生成、3D理解、信號分析等跨模態(tài)任務(wù)。
“我們的初心就是希望機(jī)器實現(xiàn)更類人的智能。”中科院自動化所“紫東太初”大模型研究中心常務(wù)副主任、武漢人工智能研究院院長王金橋告訴搜狐科技等媒體，人們認(rèn)識世界70%的數(shù)據(jù)是靠視覺，10%靠觸覺，其他的靠聽覺等。要實現(xiàn)更類人的智能，必須融合多模態(tài)的信息。
紫東太初大模型之外，目前國內(nèi)通過昇思AI框架原生孵化出來的大模型已經(jīng)約有20個。“年底希望孵化40個或者50個更多的大模型。”
“要實現(xiàn)更類人的智能，必須融合多模態(tài)信息”
伴隨著AI大模型的走紅，AI框架也進(jìn)入了發(fā)展繁榮期，成為行業(yè)關(guān)注的焦點。
類似于Windows、安卓，AI框架被比作“AI領(lǐng)域的操作系統(tǒng)”，可以幫助開發(fā)者高效、快速地構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和推理。幾乎所有人工智能項目，包括商業(yè)和學(xué)術(shù)項目，都是建立在個或多個開源框架之上。
目前主流的海外AI框架有TensorFlow、PyTorch等，國內(nèi)有昇思MindSpore、飛槳PaddlePaddle等。
AI框架與大模型有啥關(guān)系？昇思MindSpore開源社區(qū)理事長丁誠在與搜狐科技等媒體對話時表示，在整個大模型生態(tài)當(dāng)中，人工智能框架是幫助開發(fā)者孵化他的大模型，不會自己去做大模型，而是把大模型的算法團(tuán)隊作為用戶。
比如，ChatGPT其實就是基于PyTorch深度學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)的。而全模態(tài)大模型“紫東.太初2.0”是基于昇思AI框架。
王金橋指出，其他國內(nèi)大模型在架構(gòu)上還是Follow GPT的路線，而“紫東太初”框架和GPT不一樣， 有非常多原創(chuàng)的技術(shù)。
紫東太初AI大模型于2021年問世，由中國科學(xué)院自動化研究所和華為聯(lián)合開發(fā)，紫東太初1.0是全球首個基于昇思AI框架開發(fā)的千億參數(shù)圖、文、音三模態(tài)大模型。
這次在人工智能框架生態(tài)峰會上亮相的“紫東.太初2.0”由1.0版本升級而來，是全球首個全模態(tài)大模型。在語音、圖像和文本之外，加入了視頻、傳感信號、3D點云等更多模態(tài)，支持多輪問答、文本創(chuàng)作、圖像生成、3D理解、信號分析等跨模態(tài)任務(wù)。
王金橋表示，無論是GPT，還是國內(nèi)的大模型，基本都是聚焦語言模型。“我們的初心就是希望機(jī)器實現(xiàn)更類人的智能，我們認(rèn)識世界70%的數(shù)據(jù)是靠視覺，10%靠觸覺，其他的靠聽覺等。要實現(xiàn)更類人的智能，必須融合多模態(tài)的信息。”
在應(yīng)用場景方面，王金橋解釋稱，主要是基于紫東太初大模型打造出服務(wù)平臺，企業(yè)可通過大模型和行業(yè)場景深度的結(jié)合，生產(chǎn)和優(yōu)化自己的模型，實現(xiàn)低代碼的開發(fā)，讓大模型更高效地利用。“與行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合后，在智慧汽車、智能醫(yī)療、智能制造、數(shù)字政務(wù)這四個領(lǐng)域做了比較多的應(yīng)用示范。”
昇思年底將孵化近50個大模型
2020年3月，華為正式開源全場景AI框架昇思MindSpore。經(jīng)過三年發(fā)展，昇思人工智能框架生態(tài)不斷壯大。
截至2023年5月底，昇思開源社區(qū)下載量已突破474萬，社區(qū)貢獻(xiàn)者1.3萬，服務(wù)企業(yè)數(shù)量5500家，與240家科研院所展開合作，開源模型達(dá)400多個，發(fā)表頂會論文超過900篇。
大模型方面，丁誠表示，MindSpore開源三周年以來，一直幫助包括像自動化所，鵬城實驗室，各個高校，包括產(chǎn)業(yè)用戶孵化各種各樣的大模型。“目前國內(nèi)大概已經(jīng)有20個的大模型，是通過昇思AI框架原生孵化出來的。”
他表示，社區(qū)之前更多的走向從技術(shù)研發(fā)到逐步成熟的階段，下一個階段昇思開源社區(qū)逐步從技術(shù)成果的孵化，走向產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用。“我們技術(shù)已經(jīng)逐步走向成熟，下一步會在更多的行業(yè)和生態(tài)拓展用戶。”
接下來，昇思孵化大模型的速度也將加快。據(jù)丁誠透露，年底希望孵化40個或者50個更多的大模型。
當(dāng)越來越多的公司都開始做大模型，為何開源生態(tài)的建立尤為可貴？
丁誠則表示，從開源社區(qū)的角度來看，非常希望大模型生態(tài)能夠互融互通。第一，數(shù)據(jù)是非常核心的資產(chǎn)，各家大模型訓(xùn)練能把相關(guān)的數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)出來做開源共享，可以集整個產(chǎn)業(yè)之力達(dá)到中國或者全人類更好的大模型。
第二，對于算法核心實現(xiàn)的資產(chǎn)，各家都有自己的核心武器，如果更開放一點，可以推動更好的大模型為整個產(chǎn)業(yè)服務(wù)。
王金橋認(rèn)為，今年國內(nèi)之所以能迅速涌現(xiàn)這么多模型，都是依賴于全球開源體系集體智慧的貢獻(xiàn)，只有開源開放才能實現(xiàn)互融共通。
他表示，未來底座大模型不會特別多，更多大模型還是圍繞垂直行業(yè)的解決方案，模型沒有那么大，但是又一些行業(yè)的數(shù)據(jù)，所以在特定領(lǐng)域是由優(yōu)勢的。畢竟，底座大模型成本很高、技術(shù)門檻也高，一次訓(xùn)練基本上是上千萬的電力費用。
“我相信未來底座模型和垂直類的模型會互相融通，而且越來越多的模型會開源開放，才能推動基于中文的單模態(tài)或者多模態(tài)模型的發(fā)展。”
責(zé)任編輯：Rex_18
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