大模型训练「大模型，拼算力更拼落地力」

声明:本文来自于微信公众号 节点财经（ID:jiedian2018），作者:七公，授权转载发布。

“一只南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可能在两周后在美国德克萨斯引起一场龙卷风。”

眼下，由ChatGPT催生的AI大模型热，正在全球烈火烹油，新消息刷新报道，新动向占据版面，创业者躬身入局，守成者高举旗帜，一时间，近年来鲜有亮点的高科技行业突然走入春天。

放眼寰宇，综合跟进速度、创新力度、融合程度、应用高度等几个方面，中国都处在相对前列。

3月，百度云发布“文心一言”大模型;4月，阿里云发布“通义千问”大模型;5月，科大讯飞发布“星火认知”大模型;6月，腾讯发布MaaS大模型;7月，华为云和京东云先后发布盘古大模型3.0、言犀大模型……

伴随着越来越多的选手谋局落子和下场夺势，大模型的方向也从最初的聊天、写诗、作画、问答等表象玩法走向零售、金融、物流、政企等具象场景，从通用层面驶入产业大航海时代。

中国大模型，不再坐而论道

2个月前，互联网上普遍流传的大模型样子不外乎是这样的:具备强大的自然语言理解、语言生成和语音识别等能力，在对话、娱乐等通识属性较强的场景上表现颇佳，就像下面的例子:

但新鲜劲过去后，ChatGPT”反应堆”快速冷却，其6月份的全球访问量环比增速已经降为负值。

究其原因，大家发现ChatGPT并没有想象中那么实用，尤其对中国这样一个制造业大国，若只停留在表面的写写画画、插科打诨，而不能触达产业，解决世界工厂纵横交错、繁复驳杂的各种问题，意味着价值力大打折扣。

诚如中国工程院院士邬贺铨指出的，“Chat类的大模型引发新一轮热潮，但对话、写诗、作画绝不是大模型的全部。我们需要去深入思考大模型的应用方向，要将大模型切实投入到城市发展、金融科技、生物医药、工业制造、科学研究等领域，也需要专业的企业和组织加速其在实体产业落地，为产业刚需带来实实在在的价值，真正意义大规模服务社会。”

一言蔽之，坐而论道不如起而动之，只有化抽象为形象，走深向实，在产业里生根发芽、开花结果，才能最大限度发挥大模型的用途，并兑现终极使命。而这，也是当前科技界的共识。

进入5月，该种共识力逐渐转化为共行力。

5月20日，百度首发行业级大模型，全面升级后的飞桨文心，涵盖基础大模型、任务大模型和行业大模型三级体系，旨在满足产业应用需求;

6月11日，在2023NAVIGATE领航者峰会期间，新华三亮相自己的私域大模型——“百业灵犀”LinSeer，为垂直行业和专属地域的客户，提供安全、订制、独享、生长的智能化服务;

6月19日，腾讯云放大招，其依托腾讯云TI平台打造的行业大模型精选商店，面向B端，以MaaS（Model-as-a-Service）一站式服务为卖点，帮助需方“私人订制”大模型及智能应用。

7月，增量还在继续中。

7月7日，华为开发者大会2023（HDC.Cloud2023）召开，华为云展示了盘古大模型3.0“AI for Industries”的战斗力，提出让AI重塑千行百业。

7月13日，京东云从产业角度切入竞争，旗下的言犀大模型C位出道，预计8月份正式上线。

于斗艳争先的过程中，巨头们无一例外都强调大模型降本增效、缩短链路、精准识别、智能替代等实干作风。

不难看出，经过前期混沌蒙昧的扎堆，大模型开始变得成熟、务实和遵循商业逻辑，不再局限于一块屏幕做讲堂，或禁锢在一方实验室里“跑分”、刷榜，而是下基层、入车间、进工地，到更需要的地方去播种。

中国大模型，为产业“织锦”

王安石《即事》诗:“嘉招欲覆杯中渌，丙方唱仍添锦上花。”

黄庭坚《了了庵颂》诗:“又要涪翁作颂，且图锦上添花。”

老百姓习惯用锦上添花比喻美上加美，好上加好，凡事也喜欢追求锦上添花的效果。

但这里其实有一个前提，你得首先是一匹精良的锦缎，才能有接下来的添花步骤。针对产业，大模型的作用便是擘肌分理地“织锦”。

具体而言，大模型可以在产业里充当“造铲人”、“摆渡人”和“破壁人”的一重或多重角色，物尽其用。

先看“造铲人”。

政企业务往往面临庞大、分散的用户群体，且学识、认知水平层次不齐，突发性因素多，有没有可能设计一款工具，简单易用又能统筹管理、明晰权责?

京东云依托大模型的智能城市操作系统，打造的“一网统管”新应用，聚焦社区治理、社会民生、消费分析等场景，通过一屏发现、一口派单、一站处置、一网评效、一键智搜的有机衔接，将问题的判断由经验推导转变为数据分析，将问题的应对由人力密集转变为人机交互，将问题的解决由事后处置转变为事前防范，进而及时完成处理闭环，减负提速，让工作有的放矢。

再如腾讯云MaaS，其携手福建大数据集团上线的互动式大模型应用"小闽助手"，改变传统的客服模式，为市民带来包括办事指南、政策咨询、数据查询等在内，零距离、高质量、7X24不间断的管家式政务办事体验。

接着看“摆渡人”。

在矿山，下井工人常年深陷光线昏暗、浮尘弥漫的环境，叠加经年累月高强度的劳碌，使不少人都患上了风湿、耳鸣等职业病，更甚者，还可能遭遇瓦斯、透水等意外，但被严重桎梏的是，矿山作业，尤其是主运系统巡检，十分依赖人工。

面对这一紧迫需求，谁来做万千矿工的“摆渡人”?

盘古矿山大模型覆盖煤矿的采、掘、机、运、通、洗选等流程下的1000多个细分场景，用AI取代人成为了主运智能监测系统的眼睛，能够精准识别大块煤、锚杆等异常情况，异物识别准确率达98%，动作规范识别准确率超过95%，同时，全时段巡检帮助工作人员实时发现问题，避免因漏检造成的安全事故，缩短停机时间。

再来看“破壁人”。

《三体2:黑暗森林》中，面壁计划是面壁者利用三体人思维透明的缺点进行反击，为地球人争得主动权。破壁人是地球三体组织为了识别面壁者的真实目的而产生的任务执行者，是面壁者的对立面。

也因此，我们常常用“破壁人”指代那些具有突破意识和力量的人或物。

而在极度内卷和冗余的产业中，“破壁人”一样不可或缺。

众所周知，制药业受制于“双10定律”（即新药的研发周期通常在10—15年之间，期间花费超过10亿美元），一款创新药的问世九死一生，堪比把人类送上月球。

但在AI助力下，局面得以改观。

杭州立德百克生物医药总经理王紫壹博士采用飞浆文心大模型进行药物发现工作，仅仅几个小时内，就在780万个化合物的虚拟筛选库中筛选出了110个打分较高的潜在候选分子，不仅大幅提速商业化进程，且成本费用大幅下降。

迄今，各巨头的大模型，均已在政务、金融、教育、制造、医药、煤矿、铁路等领域百花齐放。

尽管上述例子只是大模型不胜枚举事迹中的个别择录，但管中窥豹，我们仍然能感受得到，它们每一次的笃行履践，都让千行百业享受到极大的技术革新红利，把中国实体经济这匹“锦”梭织的更密实、更鲜活、更具动力和耐力。

中国大模型，拼出AI硬实力

作为驱动产业进步的先进生产力，新一代的“火”和“电”，从本质上讲，大模型异军突起的逻辑，还得归真到数据、算法、算力。

由此，为了更好地在田野里练兵秣马，并占据上峰，巨头们纷纷搬出压箱底好货，类似百度云的飞桨深度学习平台，腾讯云的向量数据库，华为云鲲鹏+昇腾的算力底座，京东云的言犀AI开发计算平台……均赋予大模型上浮下潜、逐鹿“中原”的深厚内功。

数据项，京东云的言犀大模型堪称典型例子。

据悉，该大模型由70%的通用数据与30%供应链场景生长的原生数据构成。

值得一提的是，京东本身为就是以供应链为基础的企业，其深耕产业数十年，不仅在零售、物流、金融、健康、工业等领域拥有丰富的实践数据，还掌握着海量的城市、政务、金融、制造、航空、交通、园区、能源等业态的脱敏数据，每年沉淀的优质数据达百亿条。

换句说话，言犀大模型的知识库是“娘胎”里带的，这让京东云更加Know-what、Know-How，即对产业秉持特定的洞察力、理解力和前瞻力。比如，零售业更关注营销、推荐的效果，金融业更关注风控、可靠和安全的效果。

而在算力项和算法项，华为云的盘古大模型在最底层构建了以鲲鹏和昇腾为础石的AI算力云平台，以及异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore，AI开发生产线ModelArts等，为开发和运行提供分布式并行加速，算子和编译优化、集群级通信优化等关键能力，并最终呈现出L0-L1-L2三层架构，相当于河道-干流-支流的“开箱即用”型模态。

还有百度云的飞桨深度学习平台，集合便捷的开发框架、超大规模深度学习模型训练技术、多端多平台部署的高性能推理引擎、产业级开源模型库优势于一体，都极大提升了大模型之于产业的便利感和实效性。

源于技术的第一性原理，反馈到执行侧，则是一副各路“执牛耳者”毕其功于一役，大模型势如破竹，敢教AI换新天的景象。

追本溯源，中国庞大且牢固工业地基，齐备的制造体系和14亿人口的超级大市场，是巨头们吸取能量的“蓄水池”，也让其在资源禀赋方面超然于众，享有他国竞争对手难以企及的信息、知识、智能等主体因素和机会，而日渐跃升的国力、研创力、人才吸引力，又为其蓬勃生长，怒放生命，输送源源不绝的“洪荒之力”。

据联合国认证，我国是全球唯一拥有全部工业门类的国家。

反过来，企业对大模型持续的钻研、专研和“一山更比一山高”的迭代野心，又站位宏观，促进图像识别、自然语言处理、自动驾驶、产业落地等AI范畴不断完善、进阶，亦长线增强我国的AI实力。

毫无疑问，AI正引领我们迈向入一个全新的时代。在这里，万物与大模型交汇，一切都不同以往。