面對大模型應用門檻高如何大模型發揮更大價值？

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人工智能預訓練大模型的研發，面臨著數據規模大、數據質量參差不齊、模型體積大、訓練難度高、算力需求大等一系列挑戰。在這樣的背景下，如何加速大模型的產業落地，讓大模型發揮更大價值？

9月1日，2022世界人工智能大會（WAIC 2022）在上海開幕。在由深度學習技術及應用國家工程研究中心主辦的“AI開源開放與產業智能化高峰論壇”上，百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰對上述問題作出了回應。在他看來，具有算法、算力和數據綜合優勢的企業可以將模型生產的復雜過程封裝起來，通過低門檻、高效率的生產平臺，為千行百業提供大模型服務。如此一來，大數據、大算力、大模型能力僅需少數企業操心，千行百業直接應用AI模型即可。

百度首席技術官王海峰提出的大模型“類芯片代工模式”。   百度供圖

王海峰以臺積電、三星等企業為例，進一步闡釋大模型的產業模式，認為可類比芯片行業的代工廠模式。他說：“芯片制造工藝有很高的技術壁壘、有價格高昂的產線，但仍能夠根據客戶需求，標準化、自動化地大批量生產芯片，形成規模經濟。同理，大模型生產企業在大模型能力、海量數據、大規模算力等方面具有優勢，能夠根據AI應用方的需求，自動化、標準化地進行多場景多領域的模型生產，當達到一定規模時，即可形成健康、可持續發展的大模型產業模式。”

大模型的開發、訓練、推理部署以及產業落地，離不開深度學習平臺的支撐。深度學習平臺下接芯片，上承應用，相當于智能時代的“操作系統”。大模型加上深度學習平臺，可以貫通從硬件適配、模型訓練、推理部署，到場景應用的AI全產業鏈。

大模型的“類臺積電”產業模式，已經在百度的大模型實踐中得到驗證。

目前，百度已研制了文心產業級知識增強大模型系列，包括以鵬城-百度·文心為代表的基礎通用大模型、生物計算領域大模型，以及能源、金融和航天行業大模型等，還包括輔助大模型適配場景應用的工具和平臺，探索生態共建的創意社區“旸谷”等。百度文心大模型也作為今年WAIC “八大鎮館之寶”之一，在展區亮相。

文心系列大模型的成功研制和應用，背后是基于飛槳的有力支撐。飛槳是我國首個自主研發、開源開放的產業級深度學習平臺，集核心框架、產業級模型庫、開發套件和工具組件及學習和實訓社區于一體，正標準化、自動化地支撐大模型生產和應用。

在大模型訓練方面，飛槳研發了端到端自適應分布式訓練技術，根據模型特性和算力平臺特性，自動選擇并行策略，實現端到端極致的性能優化。在大模型推理方面，飛槳打造了針對大模型的壓縮、推理、服務化全流程部署方案，能廣泛支持不同種類的模型結構，實現高速推理。同時，飛槳還提供自動模型壓縮工具，幫助節約算力資源。

據介紹，文心大模型基于飛槳平臺開源開放，共建生態，累計已有超過1萬開發者，基于文心大模型，創建了3萬多個任務。目前，文心大模型已廣泛應用于百度產品，顯著提升產品效果和研發效率，并應用于金融、能源、醫療、制造、企業服務等領域，大模型的生態初現崢嶸。

“大模型的產業模式將是‘類臺積電’模式。大模型加上深度學習平臺，貫通AI全產業鏈，是產業智能化的基座。”王海峰最后總結。