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4 月 20 日，第 102 期源创会在武汉成功举办。本期邀请来自武汉人工智能研究院、华为、MindSpore、京东云、Gitee AI 的人工智能专家，围绕【大模型竞技与性能优化】主题发表演讲。武汉人工智能研究院创投转化部总监刘昊带来了《大模型分析与趋势展望》主题分享。刘昊所在的武汉人工智能研究院早在 2020 年便开始研究大模型技术，2021 年 7 月发布全球对外发布了全球第一个千亿参数、覆盖图像、文本、语音的三模态大模型。
刘昊指出，在早前的人工智能技术研究中，存在三大问题，一是泛化能力很差，只能解决相似问题；二是模型能力单一，不能解决富文本，或者需要集成多个模型；三是过去一段时间，对数据标注的需求量有点过大了。而大模型恰好可以从这三个方面去解决问题，尤其是在 ChatGPT 出现之后。 ChatGPT 的成功代表了人工智能很多的下游任务或是下游模型，可以进入流水线式的生，打开了一个人工智能产品化的时代，让技术人员可以去专注于做底座模型，页让更多人可以参与到人工智能行业中。
此外，大模型催发了存储、算力、运力等多个环节的拉动，通过大模型把很多上下游的产业串到了一起。
从技术上来说，国内外许多大模型本质上还是沿用之前的 MoE 架构，但大模型做了一次很好的工程化和产品化改造。在模型参数超过 660 亿之后，人工智能中的不可解释性变强，包括能力涌现看起来也是不可解释的。刘昊认为，OpenAI 用了什么方式使得 ChatGPT 的效果这么好，目前还是一个黑盒，但已为知识统一表征和推理、世界认知和建模等问题探索出了一条道路。
大模型既改变了研究模式，也改变了服务与开发模式。比如很多公司开始退订大模型的显卡，停止大模型的开发。最终行业内可能仅存几家大模型工作做底座大模型，而更多的则是行业专业。这也意味着大模型已经进入到了工业化生产的阶段，大模型之上将会形成很多的工具。
目前，紫东太初 2.0 已经升级为全模态大模型，加入三位点云等信息模态。同时，武汉人工智能研究院也建设了全栈国产化人工智能开放服务平台，把大模型当作底座，部署一站式平台，采用算力 + 平台的新模式，一方面用底座微调数据，一方面可以把平台和算力无缝结合。目前已在全国落地多个 AICC，完成全栈国产化适配，利用高性能普惠算力，深入融合行业场景，加速大模型应用赋能千行百业。
最后，刘昊也给出了他对大模型发展趋势的 4 大判断：
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趋势一：信息技术应用和创新生态发生巨变，如通过不断喂养数据完成各种智能活动，应用开发进入自然语言编程模式等；
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趋势二：重塑再造决策智能的范式，如人机对齐辅助决策；
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趋势三：向小型化和领域化方向发展，在通用认知 AI 基础上迈向专业人工智能；
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趋势四：奔向更加通用的人工智能，如大模型与人形机器人交互。
扫码观看《大模型分析与趋势展望》演讲回放 ⬇️
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