編者按：這是我們之前在北大校內(nèi)組織的非公開特邀線下活動，現(xiàn)已可在申請開放回看，您和感興趣的企業(yè)管理層可在5月30日前提交學(xué)習(xí)申請。推薦人填寫北大光華葛老師。審核通過后可在數(shù)字光華平臺上開通回看。申請二維碼見文末。
編輯｜新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)公眾號（ID：morlight20）數(shù)字縱深論壇由北京大學(xué)光華管理學(xué)院數(shù)字教育中心主辦，專注分享科技前沿與商業(yè)洞見。4月，數(shù)字縱深論壇第31期邀請到了百度集團(tuán)副總裁袁佛玉女士，為我們帶來解密大模型與文心一言的內(nèi)容分享。大家都能感受到，ChatGPT和百度文心一言這樣的大模型非?；稹＝裉煳覀兙土囊涣?，它爆火背后到底是什么原因？接下來還會發(fā)生什么？我們每個(gè)人、每家企業(yè)如何參與其中？
這個(gè)現(xiàn)象的發(fā)生，有一部分是在大家的設(shè)想之中，也有一部分在大家意料之外。甚至說，由于技術(shù)的快速發(fā)展，即使是身在其中的企業(yè)，對它的認(rèn)知也在不斷迭代中。很多新生事物的發(fā)展，有很大的不確定性，我們往往對它的發(fā)展方向有個(gè)大致的判斷，然后需要在實(shí)踐中探索獲得積極反饋，才能不斷地往前走。這就是“反饋驅(qū)動創(chuàng)新”的理念。我們也希望跟大家一起，在新一波人工智能產(chǎn)業(yè)化浪潮中，共同去推動一些創(chuàng)新，推動人工智能技術(shù)的落地。接下來，我重點(diǎn)講一下大模型。這是當(dāng)下最熱、最前沿的人工智能發(fā)展方向。1. ChatGPT爆火，AGI曙光初現(xiàn)
有媒體報(bào)道說：沒有任何一次產(chǎn)業(yè)方向，行業(yè)這么快地達(dá)成共識。全球所有的大公司，都在往同一個(gè)方向去做——預(yù)訓(xùn)練大模型。
我們定義當(dāng)下是人工智能發(fā)展的“拐點(diǎn)”，而不是“終點(diǎn)”。不是說，ChatGPT或者是文心一言就是最終形態(tài)；而是說，它是人工智能發(fā)展到這個(gè)階段產(chǎn)生的一個(gè)現(xiàn)象級產(chǎn)品。接下來，還會有非常多現(xiàn)象級的產(chǎn)品出現(xiàn)，還會有更多的突破發(fā)生。這種基礎(chǔ)設(shè)施級、操作系統(tǒng)級的創(chuàng)新，又意味著什么？讓我們先回看一下歷史——上面這張圖，左邊是中國過去40年GDP的增長曲線圖；右邊是過去2000年世界人均GDP的增長曲線圖。我們可以看到，在人類發(fā)展歷史中，有很長一段時(shí)間，人均GDP是不怎么增長的。但在最近的大約250年，GDP有了高速的、指數(shù)級的增長。這個(gè)增長就是人類歷史上的三次科技革命帶來的。是創(chuàng)新驅(qū)動增長，科技創(chuàng)新驅(qū)動了大的增長。
所以，對于當(dāng)下我們所經(jīng)歷的現(xiàn)象，本質(zhì)上是我們正在經(jīng)歷第四次工業(yè)革命。人工智能是第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力量，標(biāo)志性技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)算法。這項(xiàng)技術(shù)能夠驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)增長，會比很多人想象得更大。當(dāng)下大家看到的是一些熱門的應(yīng)用方向，但是接下來，它會重塑整個(gè)經(jīng)濟(jì)、社會、產(chǎn)業(yè)和人們生活的方方面面。2. 大模型智能涌現(xiàn) 人工智能迎來拐點(diǎn)
那為什么是今天？為什么是現(xiàn)在？
其實(shí)人工智能已經(jīng)跌宕起伏，火了幾十年。它有過很多次被社會層面認(rèn)知，受追捧，然后又冷卻，又重新再受追捧。大家應(yīng)該都記得，當(dāng)年Google的AlphaGo在圍棋上打敗李世石，就引發(fā)了巨大的關(guān)注。那么， 當(dāng)下這波人工智能大浪潮有什么不同？我們知道，人工智能有三要素：算力、算法、數(shù)據(jù)。今天，這三個(gè)要素的齊頭并進(jìn)，讓人工智能技術(shù)產(chǎn)生了本質(zhì)性的改變，來到了一個(gè)臨界點(diǎn)。算法上的突破是最顯著的，大模型背后核心技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)算法。數(shù)據(jù)上看，2020-2025 年，全球數(shù)據(jù)平均增速預(yù)計(jì)達(dá)到23%。而且數(shù)據(jù)是越用越多，大量企業(yè)的數(shù)字化，還會不斷產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)。在算力方面，2006年-2020年，芯片計(jì)算性能提升了600多倍，未來可能還會有更大的突破。今天大家還在討論算力卡脖子，我們認(rèn)為，到一定階段算力也許都不是問題。算力、算法、數(shù)據(jù)三方面共同的狂飆突進(jìn)，成就了今天人工智能的拐點(diǎn)來臨。大模型帶來了更高的生產(chǎn)效率：一是更少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。預(yù)訓(xùn)練開發(fā)模式可以把訓(xùn)練數(shù)據(jù)量減少90%；二是更少的算力投入，通過端到端訓(xùn)練和微調(diào)，算力投入可以減少90%；三是更短的開發(fā)周期。模型開發(fā)時(shí)間可以下降85%，從1周縮短到1天。3. 文心大模型
人工智能時(shí)代，應(yīng)用會基于大模型來進(jìn)行開發(fā)。百度的文心大模型，是由百度智能云的AI大底座訓(xùn)練出來的。同時(shí)，AI大底座又包含了文心大模型的能力，并服務(wù)千行百業(yè)。百度智能云的AI大底座，是全棧自研的，是一個(gè)全要素、端到端的AI基礎(chǔ)設(shè)施。包括了推理芯片昆侖芯、基于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的深度學(xué)習(xí)框架飛槳、文心大模型，還有上層的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。在這四層架構(gòu)上，都能做端到端的優(yōu)化，性能和效果、效率就能達(dá)到極致。比如說，千卡的加速比可以提升90%，資源的利用率可以提升70%，開發(fā)效率可以提升100%。當(dāng)我們講百度文心大模型，我們要強(qiáng)調(diào)的是，它是產(chǎn)業(yè)級的知識增強(qiáng)大模型。“產(chǎn)業(yè)級”，指的是我們的文心大模型是來自產(chǎn)業(yè)，應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)的大模型。它是在產(chǎn)業(yè)實(shí)際應(yīng)用中真正產(chǎn)生價(jià)值的一個(gè)模型，這是我們非常有特色的一個(gè)地方。業(yè)界一些大模型，其實(shí)是既沒有應(yīng)用場景，也沒有真正的用戶和客戶。“知識增強(qiáng)”，指的是我們的文心大模型，它不僅從無監(jiān)督的語料中學(xué)習(xí)知識，還通過百度多年積累的海量知識中學(xué)習(xí)。這些知識，是高質(zhì)量的訓(xùn)練語料，有一些是人工精標(biāo)的，有一些是自動生成的。比如搜索和點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，信息流上打的標(biāo)簽，這些都是經(jīng)過大量的規(guī)則和模型訓(xùn)練優(yōu)化過的數(shù)據(jù)。再比如，我們有全世界最大的中文知識圖譜數(shù)據(jù)，有5500億事實(shí)，這些都可以作為大模型的輸入。文心大模型參數(shù)量非常大，達(dá)到了2600億。4. 全球性AI再造拉開序幕 云計(jì)算游戲規(guī)則根本性改變大模型浪潮，帶來了全球性的AI再造。那它的本質(zhì)是什么呢？是生產(chǎn)經(jīng)營效率和用戶體驗(yàn)效率的“雙效”提升，這將加速社會的 “智能化躍遷”。一個(gè)是從供給端來看，生產(chǎn)經(jīng)營的效率將會得到極大提升。大模型和生成式AI，已經(jīng)可以幫我們寫代碼、寫合同、寫PPT。而接下來，多模融合的生成式AI，則會更深入的重塑我們生產(chǎn)的全流程。另一個(gè)是從需求端來看，用戶體驗(yàn)的效果將會得到極大提升。基于生成式AI的各種數(shù)字人，或者叫做個(gè)性化助理，會幫助我們解決健康、理財(cái)、法律等一系列問題；人和機(jī)器的交互界面也會更加自然、友好。除了生成文字之外，未來通過plug-in，就是接口的方式，你跟它講講話，它就可以上攜程，幫你把酒店機(jī)票都訂完了。對用戶來講，這個(gè)體驗(yàn)變得非常好，不用在各種APP之間跳轉(zhuǎn)。人工智能可以把所有的行業(yè)再造一遍。過去擁有優(yōu)勢的企業(yè)，可用它來鞏固自己的優(yōu)勢。過去優(yōu)勢不很明顯的企業(yè)，則有機(jī)會在新的階段，用它來建立自己獨(dú)特的競爭優(yōu)勢。數(shù)以千計(jì)的創(chuàng)業(yè)公司，也正在用生成式AI來改造千行百業(yè)。全球性的AI再造已經(jīng)勢不可擋。每個(gè)企業(yè)需要重新思考，自己的優(yōu)勢是什么、如何用AI來放大這個(gè)優(yōu)勢。文心一言大語言模型，會帶來哪些創(chuàng)業(yè)機(jī)會、投資機(jī)會？我們認(rèn)為，至少有三方面的機(jī)會。一是新型云計(jì)算公司。我們認(rèn)為，它適合少數(shù)大型科技公司，因?yàn)樗枰罅康募夹g(shù)創(chuàng)新和突破+大量的人才+超大規(guī)模的數(shù)據(jù)+超大規(guī)模的算力，然后才能打磨出大語言模型，成本非常高。也沒有必要每個(gè)公司都去搞一個(gè)大語言模型。大模型做得好的公司，它就會成為下一代的云計(jì)算領(lǐng)導(dǎo)者。二是行業(yè)模型精調(diào)，是中間層，適合一些高科技創(chuàng)業(yè)公司，它可以基于通用大模型做一些有創(chuàng)造性的工作。除此之外，還有大型的集團(tuán)型企業(yè)、集團(tuán)中心、產(chǎn)業(yè)園區(qū)，也可以作為中間層的玩家。這幾類公司，可以構(gòu)建它所在行業(yè)的行業(yè)大模型，然后形成行業(yè)的數(shù)據(jù)閉環(huán)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求對大模型進(jìn)行精調(diào)，激發(fā)出大模型在行業(yè)里面的特定能力。三是應(yīng)用開發(fā)。這對所有的企業(yè)來說都有機(jī)會。那么這一層需要的核心能力是什么呢？是能夠充分理解什么是大模型，然后對大模型充分利用，同時(shí)也對自己所在的場景，有產(chǎn)品能力和創(chuàng)新能力。我們認(rèn)為模型即服務(wù)，就是MaaS，它將撬動萬億級的市場。中國的產(chǎn)業(yè)鏈非常豐富，我們本土產(chǎn)業(yè)會產(chǎn)生很多真實(shí)的場景和數(shù)據(jù)，這會反過來推動我們自己的大語言模型，不斷地迭代和優(yōu)化，最后會產(chǎn)生更大的價(jià)值，我們對此非常有信心。在人工智能時(shí)代，我相信一定會出現(xiàn)殺手級的應(yīng)用、現(xiàn)象級的新的產(chǎn)品，大家會不斷地看到一個(gè)一個(gè)里程碑事件的發(fā)生?；诖笳Z言模型的超級應(yīng)用，未來創(chuàng)造的價(jià)值可能是移動互聯(lián)網(wǎng)的10倍。——如果你覺得不錯，點(diǎn)個(gè)在看吧。
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