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韋樂平揭秘:如何釋放大模型的真正價值?應用是關鍵!

2024年4月10日 10:12  CCTIME飛象網  

飛象網訊 (易歡)4月10日消息,以“共創(chuàng)云網智聯(lián)新時代 釋放數(shù)實融合新動能”為主題的“2024年云網智聯(lián)大會”在今天舉辦。中國電信科技委主任韋樂平出席活動并發(fā)表了在人工智能時代大模型的發(fā)展與思考,他表示,大模型的價值在應用。

他指出,在最尖端領域,存在高技術、高投入、高能耗、高風險的弊端,僅ChatGPT等5-6個基礎大模型能夠長期存活。在次尖端領域,行業(yè)大模型層出不窮,成千上萬,各領風騷。而泛在應用無窮無盡,是各類大模型真正體現(xiàn)價值和商業(yè)落地的地方。

與此同時,韋樂平強調,小模型的作用也不容忽視。究其原因,大模型訓練所需要的技術、算力、語料以及成本很高,卻通而不專,在面向具體運行環(huán)境的適應性和經濟性方面,往往小模型更加實用、省錢、省力、省時間。

目前已經有多種小模型產品問世,技術角度看,有兩大方向。一是知識蒸餾,主要對大模型進行裁剪、優(yōu)化,使訓練好的模型的體積和尺寸更小、成本更低、更適合具體部署環(huán)境的實際需求。二是微型機器學習(TinyML),旨在低于1mW功耗下(如紐扣電池)運行機器學習,解決成本和功率受限系統(tǒng)中完成機器學習任務,是物聯(lián)網領域AI的主要方向之一。

編 輯:章芳
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