其次,大模型训练和使用的能耗、碳耗、数据消耗都很大,一般人用不起。有人预测,按照现在的趋势下去,2025年一个大模型训练产生的碳排放相当于全纽约1个月的碳排放。
其次,从框架来看,国外深度学习框架占据主导的地位,国产框架面临生态屏障。从模型与算法方面来看,比前两者要好,但需加强原始创新。
中国计算机学会以“智启新局”为主题,于5月16-18日在浙江宁波举办了2024青年精英大会(YEF2024),1200多名来自全国各高校、科研院所、企业的青年学者、专家,集中讨论了大模型、人工智能安全、国产算力、开源芯片、脑机接口等多个前沿领域的发展问题。
“需要以深度学习框架为牵引,夯实我国AI生态。”胡事民院士提出,因为框架承上启下,它可以在芯片算力水平不高的情况下尽量挖掘潜力,同时把应用层支撑好。清华大学在2020年3月20日推出“计图”深度学习框架,具备两个优点:第一个好处是快; 第二个好处是对硬件的支持广泛,可以快速适配任何一款国产硬件。“希望以‘计图’框架为核心,基于国产硬件促进人工智能算法应用的创新,来推动开源开放,构建中国人工智能的生态。”
中国工程院院士、清华大学教授郑纬民告诉中青报·中青网记者,从学术角度来看,现在有4类人在关注大模型,一是真正做大模型的,二是大模型+,做应用的,三是进行政策规范治理的研究学者,四是为大模型应用,进行基础设施建设的科研人员。
作为大会程序委员会主席,清华大学副教授崔鹏说,我们现在整体人工智能的发展路径还是以跟随为主,其中一个很明显的现象是,OpenAI发布一个新的产品,我们赶紧奋起直追,那么中国人工智能自主发展路径在何方,希望汇聚青年精英的力量,共同去探讨和商议。
易讯彩票热度不减的大模型是实现人工智能的唯一解决方法吗?每个行业都要有自己的大模型吗?对于大模型,我们自主的发展路径是什么?当预训练大模型搅动起巨大的研发、应用热潮,这些问题随之产生。
在应用层面,我国市场大、应用场景多、落地快、市场繁荣,有许多创业公司,“但它底下的硬件和软件有问题。这是我们的现状。”
“所以大模型的用处更应该是因地制宜,或者因任务制宜,很多的任务可能不太适用于像今天的大模型。我们有必要去尝试其他的研究路线。我们这几年在研究‘学件’(learnware),这个词也是我们造出来的。”周志华介绍,学件=模型+规约,基本思想是不依赖“一两个英雄模型打天下”,可以发挥多个模型的集成作用,以适应不同任务需求。在未经过专门训练的新任务上提供解决方案,同时强调保护用户和开发者的数据安全,实现模型之间的协同工作,以推动创新和提升问题解决能力。
相较于大语言模型,近期以Open AI的SORA、GPT-4o,以及谷歌的Gemini为代表的世界模型,成为学术界和工业界的研究热点,被认为是通向强人工智能的关键技术路径。但是以多模态学习为基础的世界模型的路线还不清晰,未来发展有很多争议。复旦大学教授邱锡鹏教授发起的“世界模型之路在何方”的论坛,吸引了更多学者探讨世界模型的发展路线,以及在国内算力不足的条件下如何轻量化发展,如何跨模态相互理解等研究方向。
周志华教授提到,现在人们都希望先训练一个模型,并希望在使用的过程中不断去更新它,但是目前的大模型路线,有一个问题叫“灾难性遗忘”。他以自动汽车驾驶为例,若机器学习模型在对新环境获取的数据进行学习时,会“冲掉”旧环境中得到的宝贵信息,会出现重大安全隐患。
“训练大模型要有大量的训练数据,但是在大数据时代,这仍然是问题。”周志华表示。此外,数据隐私和所有权问题还无法解决。
首先,构建大模型要先规划任务、收集数据,然后训练出模型,也就是说必须先考虑到要解决某一类任务,然后为它去收集数据做模型,这时如果有一个新任务,原来没有被考虑规划过,就没有模型可用。
清华大学公共管理学院教授,人工智能治理研究中心主任梁正在专题报告中指出,发展人工智能,我国在基础理论、核心软硬件和生态方面还与国际先进水平有一定差距,要平衡创新与治理、践行价值对齐的伦理思路,并吸收国际经验,探索理念开放、主体多元、对象分层、工具灵活的敏捷治理新思路,以推动我国人工智能治理的进一步发展。
胡事民院士分析了目前人工智能发展过程中,我国面临的几个不利条件。首先,从硬件来看,两种国外AI芯片占了很大的市场份额。国产芯片要融入既有生态非常难,迭代更新慢。
中国科学院院士、清华大学教授胡事民提及,本轮人工智能发展有4驾马车:算力、框架、算法、数据,汇聚并促进了人类智慧的交融。他认为,应该更全面看待人工智能发展,不要只看应用端,要从硬件、框架、模型算法和应用4个层面来看,这四者都对人工智能的生态产生重要影响。
由于前面列举的各种问题,人们都希望大模型能够持续学习和终身学习,希望模型随着应用的不断发展,能够不断地“学”下去。周志华判断:“这件事情在今天基于神经网络,或者从基本的数学工具上还看不到解决方案。”
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