百舸爭流千帆競,乘風(fēng)破浪正遠航——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)具備較高的識別準確率和較強的場(chǎng)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”。目前基礎大模型建設已經(jīng)較為完整，未來(lái)將會(huì )進(jìn)入大模型應用跑馬圈地的階段。IDC預測，未來(lái)大模型將帶動(dòng)新的產(chǎn)業(yè)和服務(wù)應用范式，在類(lèi)ChatGPT等應用的推動(dòng)下，基于上層應用開(kāi)發(fā)和SaaS服務(wù)的商業(yè)模式將會(huì )逐漸明晰，迎來(lái)人工智能的新業(yè)態(tài)，人工智能發(fā)展瓶頸將會(huì )得到突破。盡管大模型帶來(lái)了許多優(yōu)勢，但過(guò)熱的市場(chǎng)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(wèn)題和風(fēng)險。
本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/202307/448763.htm從長(cháng)遠來(lái)看，隨著(zhù)大模型的數據量級達到萬(wàn)億規模，數據的多少和模型的性能收益之間容易出現邊際效應遞減的現象。如此來(lái)看，一套行業(yè)內認可的技術(shù)評估標準就顯得尤為重要，需要通過(guò)技術(shù)評估推動(dòng)大模型與行業(yè)深度融合，支撐起產(chǎn)業(yè)轉化。
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)應用，對每一層的能力進(jìn)行測評，主要考察指標為算法模型、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項細顆粒度的評估標準。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(guān)察到了360、MiniMax、華為、商湯科技、騰訊等大模型。未來(lái)IDC會(huì )持續更新測評，涵蓋更多技術(shù)廠(chǎng)商。
IDC調研發(fā)現，AI大模型廠(chǎng)商不再局限于拼戰略和概念，而是追求模型的效率提升以及實(shí)際落地的價(jià)值，市場(chǎng)趨勢如下：
● 算力增強、算法優(yōu)化、數據質(zhì)量提升是加速AI技術(shù)發(fā)展的重要路徑之一。隨著(zhù)計算機性能的提升和更高效的算法出現，AI大模型的訓練速度將會(huì )持續加快。未來(lái)使用GPU、TPU等芯片，通過(guò)并行計算和分布式計算等技術(shù)，將多個(gè)設備連接共享計算資源等方式將會(huì )推動(dòng)AI技術(shù)的快速發(fā)展。此外，優(yōu)化訓練算法和數據集，例如采用預訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型、利用深度學(xué)習框架中的自動(dòng)微調技術(shù)等，也可以加速AI大模型的訓練，從而塑造競爭壁壘。
● 隨著(zhù)數據規模的不斷擴大，AI大模型將會(huì )越來(lái)越擅長(cháng)處理復雜的數據。大量的數據可以為大模型提供更豐富的訓練素材，提高其場(chǎng)景遷移性。同時(shí)，大量的訓練數據也可以降低后期模型的訓練成本，減少對于數據標注和特征工程的需求。在大量數據的加持下，隱藏在數據中的規律和模式更容易被機器學(xué)習發(fā)現，進(jìn)而提高AI的準確性和可靠性。
● 大模型的開(kāi)放和開(kāi)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(kāi)放使不同的模型之間可以共享底層數據、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(dòng)AI開(kāi)發(fā)變的更加靈活和高效。同時(shí)，能力的開(kāi)放能夠推進(jìn)“技術(shù)+商業(yè)”閉環(huán)，以更豐富的數據反哺模型，打造更強的技術(shù)產(chǎn)品，加速商業(yè)化進(jìn)程。
● AI大模型的出現將會(huì )重塑企業(yè)軟件。未來(lái)軟件的升級迭代將不再停留在界面層面，而是在數據層面，大模型作為新型生產(chǎn)力，已經(jīng)明顯帶來(lái)了用戶(hù)體驗的提升，開(kāi)發(fā)效率的提升，這些都和軟件市場(chǎng)息息相關(guān)。具體來(lái)看，員工操作軟件的流程將會(huì )得到簡(jiǎn)化，技術(shù)廠(chǎng)商升級軟件也會(huì )更加快捷，所以以大模型基礎設施為先導項目，改造整個(gè)軟件產(chǎn)業(yè)，整個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)價(jià)值、商業(yè)模式都會(huì )得到明顯的提高，最終軟件將會(huì )被對話(huà)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)等多方面的研究結果，IDC給出廠(chǎng)商和行業(yè)用戶(hù)以下行動(dòng)建議，旨在幫助實(shí)現產(chǎn)品市場(chǎng)目標：
● 在大模型的生態(tài)系統中，安全可解釋與產(chǎn)品工具的易用是廠(chǎng)商集中發(fā)力的方向。大模型技術(shù)廠(chǎng)商對外提供各種工具和服務(wù)，例如模型訓練、部署和推理，以及相關(guān)的數據集、API和工具軟件等。幫助開(kāi)發(fā)者更加高效地使用大型模型，從而快速實(shí)現各種應用場(chǎng)景的落地。在人工智能快速發(fā)展的背景下，技術(shù)廠(chǎng)商也應該關(guān)注AI的可控性和合規性。近日，國家網(wǎng)信辦聯(lián)合國家有關(guān)部門(mén)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(hù)來(lái)說(shuō)，選擇適合自身業(yè)務(wù)的廠(chǎng)商進(jìn)行合作，盡早布局，為后續大模型帶來(lái)的挑戰做好充足的準備非常重要。在關(guān)注廠(chǎng)商大模型技術(shù)棧完備性的同時(shí)，應著(zhù)重考察技術(shù)廠(chǎng)商的產(chǎn)業(yè)應用經(jīng)驗積累，主要發(fā)力點(diǎn)應集中在應用層，將技術(shù)應用到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，提前布局，積累行業(yè)、場(chǎng)景經(jīng)驗和數據，“站在巨人的肩膀上”打造差異化競爭優(yōu)勢。此外，類(lèi)GPT產(chǎn)品的發(fā)展將會(huì )對人力產(chǎn)生一定的沖擊，簡(jiǎn)單重復性的工作將會(huì )逐步被替代，企業(yè)也應提供更多新的崗位和學(xué)習機會(huì )，以適應技術(shù)發(fā)展變革帶來(lái)的挑戰。
IDC中國高級分析師楊雯表示，預訓練大模型的出現有效推動(dòng)了AI跨進(jìn)通用范式，從“手工作坊”式到“大一統”的進(jìn)程明顯加快。BERT和GPT的出現標志著(zhù)大模型時(shí)代正式拉開(kāi)帷幕，從自然語(yǔ)言開(kāi)始，輻射到計算機視覺(jué)，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(lái)看，AI大模型的主要價(jià)值體現在技術(shù)、應用以及商業(yè)化3個(gè)方面：在技術(shù)方面，AI大模型帶來(lái)了認知智能技術(shù)跨越式發(fā)展；在應用方面，AI大模型可以為人類(lèi)提供更加精準和高效的服務(wù)；在商業(yè)化方面，AI大模型將會(huì )帶來(lái)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(zhù)多重挑戰，其中亟待解決的仍是算力使用、高質(zhì)量訓練數據集以及安全可解釋的問(wèn)題，各大廠(chǎng)商應集中發(fā)力，頭部廠(chǎng)商更應為技術(shù)與行業(yè)發(fā)展承擔更多責任。
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