圖片來源@視覺中國
浪潮日前發(fā)布的巨量模型源1.0引起了業(yè)界專家的關注。據說該模型參數規(guī)模達到了2457億，訓練采用的中文數據集達5000GB。相比OpenAI 去年推出的GPT-3模型（1750億參數量，570GB訓練數據集），源1.0參數規(guī)模領先40%，訓練數據集規(guī)模領先近10倍。因此，浪潮源1.0也被稱為全球最大規(guī)模的人工智能巨量模型。
在源1.0發(fā)布當日，浪潮還同步舉行了一個研討會，來自國內自然語言理解領域的近20位專家、院士參加研討，就巨量模型的應用前景與挑戰(zhàn)都發(fā)表了個人看法。
就像上文提到的，源1.0是用5000GB的中文數據集訓練而來，所以源1.0本質上是一個偏向于中文語言的巨量模型，且其未來應用的突破點也主要會在NLP（自然語言處理）領域進行先期切入。
在傳統(tǒng)的人工智能語言模型訓練中，由于計算資源等各種條件限制，業(yè)界的語言模型往往針對某個小場景，通用性不強。而由于巨量模型采用的數據集夠大、形成的參數規(guī)模也夠大，最終模型的通用性也會比較高，是真正的“見多識廣”。
但由于巨量模型在前期訓練的過程中需要消耗的計算資源太大，所以一般業(yè)界做這種嘗試的并不多。此前，全球已經推出千億級巨量模型比較典型的是OpenAI 的GPT3模型，其參數模型達到了1750億。
據了解，源1.0參數量高達2457億，訓練采用的中文數據集達5000GB,相比GPT3 1750億參數集、570GB訓練數據，參數集規(guī)模提升了40%，訓練數據規(guī)模提升近10倍。
巨量模型訓練出來了，有什么價值，亮點在哪兒？我們拿AI作詩舉例。
一般情況下，讓人工智能寫一首詩之前，首先要有一個學習了大量唐詩宋詞的模型出來，人工智能才能自動填詞。但是由于這個小模型只學習過唐詩宋詞的語料，如果撰寫文章，這類模型則很難完成。巨量模型就不同了，由于它提前學習的海量預料中包含了唐詩宋詞、各種文體作文、甚至還是有明星八卦，所以無論問它什么，它好像都能從容作答。
現場，浪潮人工智能研究院首席研究員吳韶華展示了它為源1.0的設置的指代、推理、理解等多方位的問題，比如完形填空，讓AI在空白處填寫正確的成語，它回答的都分毫不差。吳韶華也說，除此之外，巨量模型在寫300-500字的主題創(chuàng)作上，也能夠順利完成。也就是說，有了巨量模型，在不久的將來，讓成熟的文檔自己寫稿的日子或許真的指日可待了。
在過去4個月里，一群浪潮AI專家，把近5年互聯網內容濃縮成2000億詞，讓AI在16天內讀完，終于煉成了“源1.0”。源1.0的成果得到了在座專家的一致肯定。不過對于源1.0的應用以及后續(xù)迭代上，大家也都毫不諱言。其中，受到關注最多的問題是，源1.0這樣的巨量模型怎么能夠跟產業(yè)場景結合，怎么能夠落地使用。
在場景落地上，巨量模型首要挑戰(zhàn)有兩個，一是能不能找到殺手級應用；二是，巨量模型中包含的千億參數怎么在低功耗的情況下落地。
對于第一個挑戰(zhàn)，當前業(yè)界還沒有最佳實踐可循，巨量模型的市場化表現還有待觀察。與會專家拋磚引玉指出，希望可以在中文輸入法、語音翻譯質量（特別是方言場景）、謠言識別、智能客服、客戶端個性化推薦等場景上看到巨量模型有所作為。
不過也有專家指出，源1.0主要針對的是語言模型，但當前實際業(yè)務中，多模態(tài)模型需求是個趨勢，他們希望源1.0不僅是針對中文文本的模型，在視頻、圖片、聲音等多模態(tài)語境甚至是多語種語境中也能有所作為。
對于巨量模型低功耗落地的問題，浪潮信息副總裁劉軍回應稱，人工智能巨量模型在發(fā)展過程中，勢必會經歷“把一本書讀厚，再把一本書讀薄”的過程。浪潮人工智能研究院正在基于對巨量模型規(guī)律的了解和掌握，用一些科學和技術方法在保證模型效果的情況下，降低參數，進而降低使用功耗和在產業(yè)落地的門檻。“至于能不能降到像大家非常關心的在手機上用，我們今天不能保證，但是至少會朝著這個方向去做。”劉軍說。
從技術上來說，專家們也表達了對巨量模型的可解釋性和表現穩(wěn)定性上的期待，原因在于，在實際落地的過程中，巨量模型即使有90%的可靠性，另外10%的風險也會給實際應用帶來業(yè)務上的挑戰(zhàn)。
當然，源1.0模型的成功也讓學界和產業(yè)界都看到了巨量模型背后的奇妙之處。“為什么在學習了海量數據集之后，計算機可以自己解釋海量問題？它背后的計算肌理是否發(fā)生了變化？”這些問題都要留待更深入的研究。
“浪潮今天已經把這個模型訓練出來了，證明了效果，下一步會開放出來，讓學術界和產業(yè)界大家都去用。這樣使得我們在這方面的巨量人財物的投入能夠成為學術界和產業(yè)界前進助推劑。”劉軍總結。他相信，在學界和產業(yè)界的深入合作中，領先的智能模型、以及殺手級應用一定能夠成為推進社會智能化的一部分。（本文首發(fā)鈦媒體App，作者 | 秦聰慧）
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