| 序號 | 企業(yè) |
|---|---|
| 1 | 阿里云 |
| 2 | 百度智能云 |
| 3 | 華為云 |
| 4 | 天翼云 |
| 5 | 騰訊云 |
| 6 | 火山引擎 |
| 7 | 用友 |
| 8 | 京東云 |
| 9 | 金山云 |
| 10 | 浪潮海岳 |
| 11 | 同盾科技 |
| 12 | 中國電子云 |
| 13 | 云從科技 |
| 14 | 優(yōu)刻得 |
| 15 | 出門問問 |
| 2023.12 DBC/CIW/CIS | |
百花齊放
在中國大模型激烈的賽場上，各大科技巨頭紛紛投入頂級大模型的研發(fā)與競技。百度、阿里巴巴、騰訊等公司匯聚了國內(nèi)最頂尖的AI工程師，以及世界級的計算機科學家，齊心協(xié)力打造了一系列令人瞠目結(jié)舌的大模型。這些模型不僅在自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域展現(xiàn)了卓越的性能，更在語音識別、機器翻譯等多個任務(wù)中刷新了業(yè)界紀錄。
大模型賽道不僅是模型性能的較量，更是硬件設(shè)備、算法優(yōu)化的全面競賽。云計算巨頭們爭相推出更強大的GPU、TPU等處理器，以支持大規(guī)模深度學習任務(wù)的加速。同時，各家公司紛紛進行算法創(chuàng)新，通過深度網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化、訓練算法的提升等手段，不斷提高大模型的效能。
三駕馬車：算力、算法、數(shù)據(jù)
在大模型的研發(fā)和應(yīng)用過程中，算力緊張問題逐漸凸顯，成為制約人工智能發(fā)展的一大挑戰(zhàn)。隨著模型規(guī)模的不斷擴大和復雜度的增加，對于訓練和推理過程所需的計算資源呈指數(shù)級增長。這使得許多科技公司和研究機構(gòu)面臨著巨大的算力壓力。
大模型的發(fā)展中，算法一直是推動技術(shù)進步的關(guān)鍵因素之一。目前，深度學習算法在大模型的設(shè)計和訓練中占據(jù)主導地位。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不斷演進，研究者們提出了一系列創(chuàng)新的模型架構(gòu)，如Transformer、BERT、GPT等，這些模型在自然語言處理、圖像識別等任務(wù)上取得了顯著成果。同時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度也在不斷增加，為大規(guī)模模型的性能提升提供了基礎(chǔ)。
隨著大模型在人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的擔憂成為業(yè)界熱議的焦點。大規(guī)模模型的訓練過程對于豐富、準確的數(shù)據(jù)需求極為敏感，然而在實際應(yīng)用中，獲取并維護這樣的高質(zhì)量數(shù)據(jù)面臨著巨大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的不完整性、不一致性以及偏見性等問題隨之而來，引發(fā)了對模型推理結(jié)果的可信度和公正性的擔憂。
這一擔憂在涉及隱私敏感信息的應(yīng)用中愈發(fā)凸顯。隨著大模型在自然語言處理和計算機視覺等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，對于用戶隱私保護的要求日益提高。模型所依賴的數(shù)據(jù)中可能潛藏著個人身份、偏好等敏感信息，因此如何在模型訓練和應(yīng)用中有效保障用戶隱私成為亟待解決的問題。在追求模型性能的同時，業(yè)界勢必需要加強對高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集和隱私保護的技術(shù)研究，以確保大模型的發(fā)展不僅具備高度智能，更在道德和法規(guī)層面取得平衡。
垂直大模型賽道
盡管通用大模型展現(xiàn)了令人矚目的性能，但在實際應(yīng)用中，它并不能解決所有企業(yè)的具體問題。通用大模型在面對百變復雜的業(yè)務(wù)環(huán)境時，可能在某些特定場景中遇到適配性不足的問題。在該場景中，它或能解決70%至80%的問題，但殘留的20%至30%的特殊場景需求則可能顯得棘手。企業(yè)在追求高效智能服務(wù)的過程中，需要更為精準和專業(yè)的解決方案，這促使了越來越多企業(yè)轉(zhuǎn)向基于行業(yè)大模型的方向。
在中國，創(chuàng)業(yè)公司正積極投身垂直大模型賽道，通過專注于特定行業(yè)或領(lǐng)域的定制模型來解決更為具體和細分的問題。這種垂直領(lǐng)域的大模型能夠更好地滿足特定行業(yè)的需求，提供更精準、高效的解決方案。這一趨勢不僅為企業(yè)提供了更好的解決方案，也為創(chuàng)業(yè)公司帶來了發(fā)展的機遇，形成了一個繁榮的垂直大模型生態(tài)系統(tǒng)。
在這一趨勢下，企業(yè)通過利用行業(yè)大模型的基礎(chǔ)上，再加上自身的海量數(shù)據(jù)進行精細調(diào)整，便能夠構(gòu)建出專屬模型，更好地滿足特定場景的需求。這種個性化的定制化路徑，使得企業(yè)能夠深度融合模型與業(yè)務(wù)，提升智能服務(wù)的適應(yīng)性和高度可用性。通過精耕細作，企業(yè)不僅能夠解決通用大模型在特殊場景下的不足，更能夠打造出符合自身業(yè)務(wù)特點的智能服務(wù)，從而在競爭激烈的市場中脫穎而出。
但私有化大模型時代還未來到，垂直賽道機遇與困境并存。
（文/易秋）
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