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A、人工智能平臺(tái)發(fā)展情況
人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)從行業(yè)屬性上屬于人工智能平臺(tái)領(lǐng)域。人工智能平臺(tái)指為研發(fā)或應(yīng)用人工智能技術(shù)而構(gòu)建的一套軟硬件環(huán)境,通常涉及算力、算法、數(shù)據(jù)、知識(shí)等一個(gè)或多個(gè)要素。人工智能平臺(tái)的構(gòu)建,旨在降低人工智能技術(shù)的研發(fā)門檻和使用門檻,減少重復(fù)建設(shè)和重復(fù)勞動(dòng),提高研發(fā)效率和使用體驗(yàn)。人工智能平臺(tái)是人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模化發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。
深度學(xué)習(xí)框架是一種幫助人們更容易、更快速的構(gòu)建和使用深度學(xué)習(xí)模型的工具,由于 GPT-3 等模型的引領(lǐng),超大規(guī)模模型的訓(xùn)練能力也將成為深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)門檻的關(guān)鍵點(diǎn)。算力算法平臺(tái)通常以開源軟件為基礎(chǔ)研發(fā),包含算力資源調(diào)度引擎、算法倉(cāng)庫(kù)和配套的數(shù)據(jù)平臺(tái),可以完成 AI 算法從處理數(shù)據(jù)原料到部署算法服務(wù)的全生命周期管理。知識(shí)中臺(tái)著眼于將 AI 技術(shù)從感知、認(rèn)知深度拓展到復(fù)雜決策環(huán)節(jié),形成客戶業(yè)務(wù)價(jià)值的閉環(huán)。
行業(yè)大模型指在基礎(chǔ)大模型的基礎(chǔ)之上、針對(duì)特定領(lǐng)域的下游任務(wù)、通過有監(jiān)督微調(diào)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等手段優(yōu)化后的大模型,能夠?qū)W習(xí)到該領(lǐng)域或行業(yè)的特定知識(shí)和規(guī)律,具有很強(qiáng)的應(yīng)用性和實(shí)用性。隨著以 GPT 為代表的基礎(chǔ)大模型不斷演進(jìn)和發(fā)展,通過對(duì)基礎(chǔ)大模型進(jìn)行下游任務(wù)遷移可實(shí)現(xiàn)的行業(yè)大模型將是未來人工智能平臺(tái)深入產(chǎn)業(yè)落地的重要舉措,可以預(yù)見,行業(yè)大模型是大模型賦能各行各業(yè)前端業(yè)務(wù)場(chǎng)景的基礎(chǔ)設(shè)施和底座。
B、人工智能平臺(tái)發(fā)展趨勢(shì)
第一,深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域目前已經(jīng)階段性的形成了 Google TensorFlow、Facebook PyTorch 兩大龍頭壟斷的局面,框架的易用性和開源生態(tài)是下一階段的發(fā)展重點(diǎn)。2022 年底,美國(guó) OpenAI 公司發(fā)布的 ChatGPT 人工智能應(yīng)用程序,其底層技術(shù)是通用人工智能大模型,有效解決了當(dāng)前人工智能邊際效用低的難題,大模型催生了人工智能技術(shù)和應(yīng)用的新范式,推動(dòng)了人工智能進(jìn)入工業(yè)化應(yīng)用時(shí)代。
第二,隨著感知智能向認(rèn)知智能、決策智能的演進(jìn),平臺(tái)將集成更全面的AI 能力,形成綜合性較強(qiáng)的技術(shù)閉環(huán),幫助客戶更深入的解決業(yè)務(wù)問題。
第三,在與數(shù)據(jù)相關(guān)的采集與處理、標(biāo)注與反饋、安全與隱私保護(hù)等環(huán)節(jié),將逐步形成適用于人工智能領(lǐng)域的工業(yè)級(jí)標(biāo)準(zhǔn),并在平臺(tái)落地實(shí)踐。
第四,隨著算力基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)的發(fā)展以及算法生產(chǎn)流程工具的逐步成熟,基于平臺(tái)研發(fā)人工智能應(yīng)用的門檻、周期和成本持續(xù)下降,平臺(tái)技術(shù)的進(jìn)步成為人工智能領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的核心推動(dòng)力。