通用东谈主工智能期间twitter 反差，咱们对大模子应该有怎样的想考？9月5日，在2024Inclusion·外滩大会上，提到东谈主工智能、大模子如何深入产业时，香港科技大学校董会主席、好意思国国度工程院外籍院士沈向洋抛出了这个问题，斟酌畴昔东谈主工智能、大模子如何才能深入产业。
偷偷撸图片在这个问题上，沈向洋以为，最遑急的是三件事情：算力、算法、数据。
“讲卡伤情谊，没卡没情谊”，沈向洋共享了一组数据，从2012年驱动，每年大模子需要的算力皆在增长，一驱动几年是六七倍的增长，最近几年踏实下来，每年是四倍傍边的增长。而跟着大模子的参数越来越大，大模子对算力的条目照旧由线性增前途化到往往向的增长。如今，算力照旧是大模子落地的门槛，“真确作念大模子的公司，要是你一万张卡皆莫得，你就根底不要讲我方是在干大模子的公司。”
讲起“卡”，沈向洋暗示，咫尺统共这个词计较机芯片行业的发展，从原本的摩尔定律变成了黄氏定律。畴昔是CPU的增长，摩尔定律是指每18-24个月，计较才调翻倍。当今是GPU的算力一年涨4倍。东谈主类社会的计较才调呈现了一种超等跃进趋势。
这也隆起了数据的遑急性。“GPT3刚出来的时候是2个T的token，GPT4刚出来的时候是12个T傍边的数据，其后还在不断地加数据试验，当今咱们猜GPT4是20T的数据。众人在无能为力等GPT5出来，到底要用若干的数据？”沈向洋给出的臆测是200个T的数据，但如今的互联网要挖出200T的数据照旧膺惩易了。沈向洋感叹，互联网40年积攒的数据，似乎即是为了一个AI时刻。
沈向洋以为，大模子的下一章要从谈话模子到多模态发展。尽管Sora照旧作念得可以，但多模态大模子仍不够弘大。他强调，大模子畴昔一定要往具身智能走，往机器东谈主走，自动驾驶即是一种机器东谈主的颠倒形态。
跟着大模子的发展，沈向洋建议，畴昔大模子将横扫统共垂直行业。大模子可分为通用大模子、行业大模子、企业大模子和个东谈主大模子。通用大模子简短是万亿参数，万卡试验。行业大模子简短上是千亿参数、千亿卡的试验规模。企业大模子可能只需要100张卡、百亿参数。而个东谈主大模子最被沈向洋期待，比如遐想、微软推出的AIPC，苹果堪称的Apple Intelligence,行使个性化参数，聚合云和端，皆被沈向洋视作有预料的尝试。
同期，沈向洋也强调了AI措置的遑急性。他暗示，咫尺AI可能对各人、公司、政府监管乃至社会发展的冲击皆在激发大众的担忧，接下来全球各个国度一定要作念主权东谈主工智能，主权东谈主工智能背后一定要有一个主权云来相沿其发展，通过国度相沿东谈主工智能基础要领竖立，用顺应本国文化和想维形势的数据试验大模子，相沿腹地产物变成生态系统。
而关于业内备受矜恤的AI agent（智能体），沈向洋的不雅点是，agent从愿景到落地的过程中，需要弥远以需求为圆点，长远透露模子的才调，并构建一个AI深度参与的职责经过。他判断，AI agent期间的到来，不会是一个神奇而弘大的模子一会儿代替了原有的职责流，它触实时期、工程与市集的不断磨合，最终以超预期的作事呈现给东谈主类。
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陈杨园
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