Mặc dù Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới năm 2023 đã kết thúc, nhưng sự bùng nổ mô hình quy mô lớn do ChatGPT khởi xướng sẽ tiếp tục tăng mạnh, và việc bố trí và khám phá trí tuệ nhân tạo cũng sẽ là chủ đề chính trong những năm gần đây. "Bước lên bàn trước" và "đi trước" là sự đồng thuận trong ngành đã tạo ra đợt bùng nổ "cuộc chiến 100 mẫu" này và dẫn dắt ngành bước vào "cuộc chiến 1000 mẫu".
Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi Unbounded AI
Vào đầu tháng 7, trí tuệ nhân tạo bùng nổ ở Thượng Hải. **Hội nghị trí tuệ nhân tạo thế giới **2023 đã đạt được số lượng nhà triển lãm và khu vực triển lãm cao nhất từ trước đến nay. Nhiều công ty đã tuyên bố tại hội nghị rằng họ sẽ tung ra các mô hình AI lớn. ** Nhiệt độ cao và thời tiết đối lưu mạnh không thể làm tiêu tan sự nhiệt tình của mọi người, cổng triển lãm đã từng thu hút những người đầu cơ vé để bán vé, và nhiều người đã giúp già và trẻ khám phá xu hướng phát triển tiên tiến của trí tuệ nhân tạo.
Dưới sự trỗi dậy, ** cũng nên bình tĩnh nhìn nhận rằng mô hình lớn vẫn phải đối mặt với những vấn đề cốt lõi như tính mạnh mẽ, tính tuân thủ và độ tin cậy. **So với các nước phát triển, đất nước tôi vẫn còn khoảng cách về chip, sức mạnh tính toán, dữ liệu, v.v. Sự khan hiếm dữ liệu là một vấn đề lớn ảnh hưởng đến việc áp dụng các mô hình lớn. mô hình lớn trong nước một yếu tố chính trong sự phát triển.
Ở giai đoạn hiện tại khi các vấn đề cốt lõi vẫn chưa được giải quyết và khoảng cách đang được thu hẹp, sự phát triển AI của Trung Quốc nên khám phá con đường phát triển nào? Trong suốt 3 ngày diễn ra diễn đàn và phỏng vấn nhiều chuyên gia trong ngành tham gia, câu trả lời mà phóng viên nhận được nhiều nhất là “ứng dụng tích hợp dọc” và “đích đến” của ứng dụng trong xu hướng phát triển AI.
"Vào bàn trước"
Hiện nay, sự phát triển của nền kinh tế kỹ thuật số đã trở thành sự đồng thuận toàn cầu. Là một công nghệ mới nổi mang tính chiến lược, trí tuệ nhân tạo đang ngày càng trở thành động lực cốt lõi để nâng cấp và cải thiện năng suất công nghiệp. Vào tháng 11 năm 2022, OpenAI đã ra mắt ChatGPT, một mô hình trí tuệ nhân tạo có mục đích chung đàm thoại quy mô lớn. Một đợt bùng nổ đổi mới AI mới đã được khởi động trên toàn thế giới.
**Tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới năm 2023, mô hình lớn đóng vai trò chủ đạo. **Baidu Wenxin Yiyan, Alibaba Cloud Tongyi Qianwen, Huawei Cloud Pangu, Xunfei Xunhuo, Shangtang Rixin, Lanzhou Mencius MChat, Xinghuan Wuya Transwarp Infinity, Midu Honey Nest Series, Torsi General và các mô hình lớn theo chiều dọc như Tuotian và Daguan "Cao Zhi" đang chóng mặt.
Lin Jianming, người sáng lập kiêm chủ tịch của Tập đoàn Công nghệ Đám mây Samoyed, đã chỉ ra trong một cuộc phỏng vấn với phóng viên của International Finance News rằng **AI đang ở điểm khởi đầu của một vòng xu hướng công nghiệp mới. ** Từ góc độ bố cục của mô hình lớn, các "cao thủ" như Baidu, Ali và Huawei thực hiện bố cục "bốn trong một" từ lớp điện toán, lớp nền tảng, lớp mô hình, và lớp ứng dụng; Điểm vào là phát triển các thuật toán mô hình quy mô lớn và các ứng dụng trường được chia nhỏ.
Lin Jianming cho biết, các tham số mô hình quy mô lớn trong nước hiện nay về cơ bản ở quy mô 100 tỷ trở lên, về hướng ứng dụng, hầu hết các doanh nghiệp đều tập trung vào các ứng dụng nội bộ trong giai đoạn đầu và dần dần mở rộng sang các doanh nghiệp cấp B. **Công nghệ trí tuệ nhân tạo tiếp tục tạo ra những bước đột phá. Các nhà sản xuất lớn và các công ty công nghệ vừa và nhỏ đang cạnh tranh để có được những mô hình lớn. Đương nhiên, không ai muốn bỏ lỡ làn sóng lớn của thời đại này. Chỉ bằng cách “lên bàn trước”, bạn mới có thể nắm được “con át chủ bài” luật chơi. Trong bối cảnh cổ tức của Internet di động đang giảm dần, việc lựa chọn nắm lấy các mô hình lớn được kỳ vọng sẽ mang lại những điểm tăng trưởng mới.
Zhou Bowen, IEEE/CAAI Fellow, Huiyan Chủ tịch Giáo sư của Đại học Thanh Hoa, giáo sư được bổ nhiệm của Khoa Điện tử, và người sáng lập Lianyuan Technology, nói với phóng viên của "Tin tức Tài chính Quốc tế" rằng **Trung Quốc nên áp dụng một hệ thống quy mô lớn dựa trên về "đổi mới độc lập, an toàn và có thể kiểm soát". Lộ trình phát triển của mô hình ngôn ngữ và công nghệ trí tuệ nhân tạo tổng quát tập trung vào việc thúc đẩy ứng dụng rộng rãi các mô hình lớn với khả năng đa năng trong các ngành dọc. ** Ngoài ra, các ứng dụng kinh doanh, đổi mới học thuật và hệ sinh thái công nghệ đều cần được đa dạng hóa, không thể tập trung hoàn toàn vào một mô hình lớn, cũng như không nên sử dụng một cách suy nghĩ để làm mọi việc.
Nhiều thử thách
Dưới sự bùng nổ của AI, các mô hình lớn vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức như tính mạnh mẽ, tính tuân thủ và độ tin cậy. Lin Jianming nói thẳng rằng so với thế giới, đặc biệt là Hoa Kỳ, chúng ta vẫn còn một khoảng cách nhất định về chip AI, bằng sáng chế, nghiên cứu thuật toán và hệ sinh thái đổi mới trưởng thành. **Các yếu tố chính hạn chế sự phát triển của các mô hình quy mô lớn trong nước là: thứ nhất, các mô hình lớn đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn và chúng ta có những thiếu sót về chip và sức mạnh tính toán; thứ hai, thiếu dữ liệu công nghiệp và kho dữ liệu chất lượng cao của Trung Quốc; thứ ba , số lượng chuyên gia Hiếm, nghiên cứu đổi mới cơ bản là không đủ.
"Ngành tài chính là một sự tồn tại đặc biệt với yêu cầu rất cao về quản lý rủi ro và bảo mật. Những thách thức về rủi ro niềm tin, rủi ro mô hình, đạo đức, tính ổn định, chính xác, bảo mật dữ liệu, tuân thủ và các rủi ro khác mà việc nghiên cứu và phát triển các mô hình tài chính lớn phải đối mặt nghiêm trọng hơn." Lin Jianming chỉ ra.
Jiang Ning, phó tổng giám đốc kiêm giám đốc thông tin của Mama Consumer, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với phóng viên của International Finance News rằng mô hình lớn **AI vẫn phải đối mặt với các vấn đề cốt lõi như khả năng thích ứng động, mạnh mẽ, tuân thủ và độ tin cậy trong các quyết định quan trọng , Làm thế nào để loại bỏ tiếng ồn và các vấn đề gây nhiễu, trong các tình huống đột ngột và không thể đoán trước, điều đặc biệt quan trọng là đạt được sự ổn định và tuân thủ liên tục cũng như độ tin cậy của các quyết định quan trọng. **
Jiang Ning chỉ ra rằng các mô hình quy mô lớn trong nước thiếu đột phá ban đầu, và vẫn còn khoảng cách về khả năng suy luận mô hình và khả năng tạo mô hình quy mô lớn. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu văn bản quy mô lớn và chất lượng cao của Trung Quốc là yếu tố chính hạn chế sự phát triển của các mô hình quy mô lớn ở Trung Quốc. Cụ thể đối với lĩnh vực tài chính, nó cũng phải đối mặt với nhiều thách thức như bảo vệ quyền riêng tư, sự ổn định liên tục, tuân thủ và độ tin cậy.
Zhou Bowen tin rằng trong quá trình đào tạo các mô hình AI lớn hiện nay, phía thuật toán hội tụ thành mô hình Transformer mạng thần kinh, phía sức mạnh tính toán dựa vào các cụm máy chủ AI có khả năng tính toán song song quy mô lớn và phía dữ liệu cần cung cấp dữ liệu lớn. quy mô tập dữ liệu với lượng dữ liệu khổng lồ.Từ góc độ của ba yếu tố của AI, sự khan hiếm dữ liệu rõ ràng là một vấn đề lớn dẫn đến việc triển khai các ứng dụng mô hình quy mô lớn. Các lĩnh vực cụ thể như ngành tài chính, vốn có yêu cầu cực kỳ nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, cũng đặt ra hàng loạt thách thức đối với các mô hình lớn như độ tin cậy, khả năng kiểm soát tự động và bảo mật mạnh mẽ.
Zhou Bowen nói rằng việc công nghiệp hóa các mô hình quy mô lớn cũng đang đối mặt với những thách thức: thứ nhất, quy mô dữ liệu lớn và chất lượng dữ liệu không đồng đều, thứ hai, mô hình có kích thước lớn và khó đào tạo; ** Do đó, việc phát triển các mô hình lớn phụ thuộc vào sự hỗ trợ toàn diện của sức mạnh tính toán thuật toán và dữ liệu. Các mô hình lớn là trọng tâm của sự phát triển công nghiệp trong tương lai, nhưng mô hình kinh doanh của các mô hình lớn rất đáng để khám phá. Bởi vì rào cản chi phí của các mô hình lớn là rất cao, cả công ty lớn và doanh nghiệp nhỏ đều có gánh nặng riêng.
Nhập theo chiều dọc
Ở giai đoạn hiện tại khi các vấn đề cốt lõi vẫn chưa được giải quyết và khoảng cách đang được thu hẹp, sự phát triển AI của Trung Quốc nên khám phá con đường phát triển nào? Có những cơ hội phát triển nào khác? Jiang Ning chỉ ra rằng việc xây dựng một hệ thống AI kết hợp là một xu hướng phát triển, kết hợp hiệu quả khả năng sử dụng và tính chuyên nghiệp của các mô hình phân biệt đối xử trong các lĩnh vực dọc khác nhau và các đặc điểm của khả năng học chuyển giao và khả năng khái quát hóa của các mô hình lớn tổng quát, để nó thực sự phổ biến trong ngành.Tận dụng khả năng tổng quát hóa của mô hình lớn.
Lin Jianming chỉ ra rằng trong tương lai, các mô hình quy mô lớn sẽ có tiềm năng lớn trong quá trình trí tuệ kỹ thuật số của các thành phố, ngành công nghiệp và doanh nghiệp. Việc bố trí các mô hình lớn trong nước cần tăng cường năng lực đổi mới độc lập, nâng cao năng lực cạnh tranh cốt lõi của các mô hình lớn từ nhiều cấp độ khác nhau như sức mạnh tính toán, thuật toán và tài năng, đồng thời kết hợp chặt chẽ giữa nhu cầu chiến lược quốc gia và định hướng phát triển ngành để khám phá các điểm yếu của ngành và các kịch bản có chiều sâu.
Ngoài ra, "cần sử dụng công nghệ, kịch bản, dữ liệu người dùng và ngành và Bí quyết ngành (bí mật ngành) của riêng mình để tạo ra một mô hình lớn trong lĩnh vực dọc; sử dụng 'mô hình chung + mô hình bí quyết ngành đặc biệt ' để trao quyền cho nền kinh tế thực và thiết lập lợi thế rào cản của riêng mình." Lin Jianming nói.
Zhou Bowen tin rằng ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn ở Trung Quốc nên bắt đầu từ đầu đến cuối và phát triển lặp đi lặp lại các mô hình kinh doanh lớn hơn, đây có thể là một cách tiếp cận phù hợp hơn. Trên cơ sở có năng lực chung, việc không ngừng đào tạo theo ngành dọc để nâng cao năng lực chuyên môn của các mô hình lớn là phương tiện quan trọng giúp cho sự phát triển và tiến bộ của các mô hình lớn trong tương lai. **
Zhou Bowen đã chỉ ra rằng từ góc độ lý thuyết và kỹ thuật, sự khác biệt phải tồn tại. Trong quá trình phát triển AI, một mặt, chúng ta là người nắm bắt ở cấp độ kỹ thuật, mặt khác, chúng ta có khả năng trở thành nhà đổi mới và thậm chí là người dẫn đầu ở cấp độ ứng dụng. **Trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc cần khám phá một con đường mới, đó là tích hợp theo chiều dọc từ mô hình chung tự phát triển sang ứng dụng và vòng lặp khép kín toàn kịch bản của người dùng, để hiện thực hóa "hạ cánh kép" của trí tuệ nhân tạo tổng quát công nghệ và giá trị thương mại. **
Đối với cạnh tranh kinh doanh, Zhou Bowen tin rằng có thể chia thành ba lộ trình: lộ trình thứ nhất là xây dựng một mô hình cơ bản quy mô lớn với các khả năng chung, từ thuật toán kỹ thuật đến lặp lại mô hình và cảnh quay khép kín; lộ trình thứ hai dựa trên trên các mô hình của người khác ( Chẳng hạn như GPT), sau đó kết hợp Bí quyết công nghiệp của riêng họ để đào tạo; con đường thứ ba hoàn toàn dành cho ứng dụng, tức là sử dụng mô hình trực tiếp và rào cản này sẽ thấp hơn.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
AI suy nghĩ lạnh lùng dưới sự bùng nổ của "cuộc chiến ngàn mô hình"
Nguồn gốc: Bản tin Tài chính Quốc tế
Vào đầu tháng 7, trí tuệ nhân tạo bùng nổ ở Thượng Hải. **Hội nghị trí tuệ nhân tạo thế giới **2023 đã đạt được số lượng nhà triển lãm và khu vực triển lãm cao nhất từ trước đến nay. Nhiều công ty đã tuyên bố tại hội nghị rằng họ sẽ tung ra các mô hình AI lớn. ** Nhiệt độ cao và thời tiết đối lưu mạnh không thể làm tiêu tan sự nhiệt tình của mọi người, cổng triển lãm đã từng thu hút những người đầu cơ vé để bán vé, và nhiều người đã giúp già và trẻ khám phá xu hướng phát triển tiên tiến của trí tuệ nhân tạo.
Dưới sự trỗi dậy, ** cũng nên bình tĩnh nhìn nhận rằng mô hình lớn vẫn phải đối mặt với những vấn đề cốt lõi như tính mạnh mẽ, tính tuân thủ và độ tin cậy. **So với các nước phát triển, đất nước tôi vẫn còn khoảng cách về chip, sức mạnh tính toán, dữ liệu, v.v. Sự khan hiếm dữ liệu là một vấn đề lớn ảnh hưởng đến việc áp dụng các mô hình lớn. mô hình lớn trong nước một yếu tố chính trong sự phát triển.
Ở giai đoạn hiện tại khi các vấn đề cốt lõi vẫn chưa được giải quyết và khoảng cách đang được thu hẹp, sự phát triển AI của Trung Quốc nên khám phá con đường phát triển nào? Trong suốt 3 ngày diễn ra diễn đàn và phỏng vấn nhiều chuyên gia trong ngành tham gia, câu trả lời mà phóng viên nhận được nhiều nhất là “ứng dụng tích hợp dọc” và “đích đến” của ứng dụng trong xu hướng phát triển AI.
"Vào bàn trước"
Hiện nay, sự phát triển của nền kinh tế kỹ thuật số đã trở thành sự đồng thuận toàn cầu. Là một công nghệ mới nổi mang tính chiến lược, trí tuệ nhân tạo đang ngày càng trở thành động lực cốt lõi để nâng cấp và cải thiện năng suất công nghiệp. Vào tháng 11 năm 2022, OpenAI đã ra mắt ChatGPT, một mô hình trí tuệ nhân tạo có mục đích chung đàm thoại quy mô lớn. Một đợt bùng nổ đổi mới AI mới đã được khởi động trên toàn thế giới.
**Tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới năm 2023, mô hình lớn đóng vai trò chủ đạo. **Baidu Wenxin Yiyan, Alibaba Cloud Tongyi Qianwen, Huawei Cloud Pangu, Xunfei Xunhuo, Shangtang Rixin, Lanzhou Mencius MChat, Xinghuan Wuya Transwarp Infinity, Midu Honey Nest Series, Torsi General và các mô hình lớn theo chiều dọc như Tuotian và Daguan "Cao Zhi" đang chóng mặt.
Lin Jianming, người sáng lập kiêm chủ tịch của Tập đoàn Công nghệ Đám mây Samoyed, đã chỉ ra trong một cuộc phỏng vấn với phóng viên của International Finance News rằng **AI đang ở điểm khởi đầu của một vòng xu hướng công nghiệp mới. ** Từ góc độ bố cục của mô hình lớn, các "cao thủ" như Baidu, Ali và Huawei thực hiện bố cục "bốn trong một" từ lớp điện toán, lớp nền tảng, lớp mô hình, và lớp ứng dụng; Điểm vào là phát triển các thuật toán mô hình quy mô lớn và các ứng dụng trường được chia nhỏ.
Lin Jianming cho biết, các tham số mô hình quy mô lớn trong nước hiện nay về cơ bản ở quy mô 100 tỷ trở lên, về hướng ứng dụng, hầu hết các doanh nghiệp đều tập trung vào các ứng dụng nội bộ trong giai đoạn đầu và dần dần mở rộng sang các doanh nghiệp cấp B. **Công nghệ trí tuệ nhân tạo tiếp tục tạo ra những bước đột phá. Các nhà sản xuất lớn và các công ty công nghệ vừa và nhỏ đang cạnh tranh để có được những mô hình lớn. Đương nhiên, không ai muốn bỏ lỡ làn sóng lớn của thời đại này. Chỉ bằng cách “lên bàn trước”, bạn mới có thể nắm được “con át chủ bài” luật chơi. Trong bối cảnh cổ tức của Internet di động đang giảm dần, việc lựa chọn nắm lấy các mô hình lớn được kỳ vọng sẽ mang lại những điểm tăng trưởng mới.
Zhou Bowen, IEEE/CAAI Fellow, Huiyan Chủ tịch Giáo sư của Đại học Thanh Hoa, giáo sư được bổ nhiệm của Khoa Điện tử, và người sáng lập Lianyuan Technology, nói với phóng viên của "Tin tức Tài chính Quốc tế" rằng **Trung Quốc nên áp dụng một hệ thống quy mô lớn dựa trên về "đổi mới độc lập, an toàn và có thể kiểm soát". Lộ trình phát triển của mô hình ngôn ngữ và công nghệ trí tuệ nhân tạo tổng quát tập trung vào việc thúc đẩy ứng dụng rộng rãi các mô hình lớn với khả năng đa năng trong các ngành dọc. ** Ngoài ra, các ứng dụng kinh doanh, đổi mới học thuật và hệ sinh thái công nghệ đều cần được đa dạng hóa, không thể tập trung hoàn toàn vào một mô hình lớn, cũng như không nên sử dụng một cách suy nghĩ để làm mọi việc.
Nhiều thử thách
Dưới sự bùng nổ của AI, các mô hình lớn vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức như tính mạnh mẽ, tính tuân thủ và độ tin cậy. Lin Jianming nói thẳng rằng so với thế giới, đặc biệt là Hoa Kỳ, chúng ta vẫn còn một khoảng cách nhất định về chip AI, bằng sáng chế, nghiên cứu thuật toán và hệ sinh thái đổi mới trưởng thành. **Các yếu tố chính hạn chế sự phát triển của các mô hình quy mô lớn trong nước là: thứ nhất, các mô hình lớn đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn và chúng ta có những thiếu sót về chip và sức mạnh tính toán; thứ hai, thiếu dữ liệu công nghiệp và kho dữ liệu chất lượng cao của Trung Quốc; thứ ba , số lượng chuyên gia Hiếm, nghiên cứu đổi mới cơ bản là không đủ.
"Ngành tài chính là một sự tồn tại đặc biệt với yêu cầu rất cao về quản lý rủi ro và bảo mật. Những thách thức về rủi ro niềm tin, rủi ro mô hình, đạo đức, tính ổn định, chính xác, bảo mật dữ liệu, tuân thủ và các rủi ro khác mà việc nghiên cứu và phát triển các mô hình tài chính lớn phải đối mặt nghiêm trọng hơn." Lin Jianming chỉ ra.
Jiang Ning, phó tổng giám đốc kiêm giám đốc thông tin của Mama Consumer, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với phóng viên của International Finance News rằng mô hình lớn **AI vẫn phải đối mặt với các vấn đề cốt lõi như khả năng thích ứng động, mạnh mẽ, tuân thủ và độ tin cậy trong các quyết định quan trọng , Làm thế nào để loại bỏ tiếng ồn và các vấn đề gây nhiễu, trong các tình huống đột ngột và không thể đoán trước, điều đặc biệt quan trọng là đạt được sự ổn định và tuân thủ liên tục cũng như độ tin cậy của các quyết định quan trọng. **
Jiang Ning chỉ ra rằng các mô hình quy mô lớn trong nước thiếu đột phá ban đầu, và vẫn còn khoảng cách về khả năng suy luận mô hình và khả năng tạo mô hình quy mô lớn. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu văn bản quy mô lớn và chất lượng cao của Trung Quốc là yếu tố chính hạn chế sự phát triển của các mô hình quy mô lớn ở Trung Quốc. Cụ thể đối với lĩnh vực tài chính, nó cũng phải đối mặt với nhiều thách thức như bảo vệ quyền riêng tư, sự ổn định liên tục, tuân thủ và độ tin cậy.
Zhou Bowen tin rằng trong quá trình đào tạo các mô hình AI lớn hiện nay, phía thuật toán hội tụ thành mô hình Transformer mạng thần kinh, phía sức mạnh tính toán dựa vào các cụm máy chủ AI có khả năng tính toán song song quy mô lớn và phía dữ liệu cần cung cấp dữ liệu lớn. quy mô tập dữ liệu với lượng dữ liệu khổng lồ.Từ góc độ của ba yếu tố của AI, sự khan hiếm dữ liệu rõ ràng là một vấn đề lớn dẫn đến việc triển khai các ứng dụng mô hình quy mô lớn. Các lĩnh vực cụ thể như ngành tài chính, vốn có yêu cầu cực kỳ nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, cũng đặt ra hàng loạt thách thức đối với các mô hình lớn như độ tin cậy, khả năng kiểm soát tự động và bảo mật mạnh mẽ.
Zhou Bowen nói rằng việc công nghiệp hóa các mô hình quy mô lớn cũng đang đối mặt với những thách thức: thứ nhất, quy mô dữ liệu lớn và chất lượng dữ liệu không đồng đều, thứ hai, mô hình có kích thước lớn và khó đào tạo; ** Do đó, việc phát triển các mô hình lớn phụ thuộc vào sự hỗ trợ toàn diện của sức mạnh tính toán thuật toán và dữ liệu. Các mô hình lớn là trọng tâm của sự phát triển công nghiệp trong tương lai, nhưng mô hình kinh doanh của các mô hình lớn rất đáng để khám phá. Bởi vì rào cản chi phí của các mô hình lớn là rất cao, cả công ty lớn và doanh nghiệp nhỏ đều có gánh nặng riêng.
Nhập theo chiều dọc
Ở giai đoạn hiện tại khi các vấn đề cốt lõi vẫn chưa được giải quyết và khoảng cách đang được thu hẹp, sự phát triển AI của Trung Quốc nên khám phá con đường phát triển nào? Có những cơ hội phát triển nào khác? Jiang Ning chỉ ra rằng việc xây dựng một hệ thống AI kết hợp là một xu hướng phát triển, kết hợp hiệu quả khả năng sử dụng và tính chuyên nghiệp của các mô hình phân biệt đối xử trong các lĩnh vực dọc khác nhau và các đặc điểm của khả năng học chuyển giao và khả năng khái quát hóa của các mô hình lớn tổng quát, để nó thực sự phổ biến trong ngành.Tận dụng khả năng tổng quát hóa của mô hình lớn.
Lin Jianming chỉ ra rằng trong tương lai, các mô hình quy mô lớn sẽ có tiềm năng lớn trong quá trình trí tuệ kỹ thuật số của các thành phố, ngành công nghiệp và doanh nghiệp. Việc bố trí các mô hình lớn trong nước cần tăng cường năng lực đổi mới độc lập, nâng cao năng lực cạnh tranh cốt lõi của các mô hình lớn từ nhiều cấp độ khác nhau như sức mạnh tính toán, thuật toán và tài năng, đồng thời kết hợp chặt chẽ giữa nhu cầu chiến lược quốc gia và định hướng phát triển ngành để khám phá các điểm yếu của ngành và các kịch bản có chiều sâu.
Ngoài ra, "cần sử dụng công nghệ, kịch bản, dữ liệu người dùng và ngành và Bí quyết ngành (bí mật ngành) của riêng mình để tạo ra một mô hình lớn trong lĩnh vực dọc; sử dụng 'mô hình chung + mô hình bí quyết ngành đặc biệt ' để trao quyền cho nền kinh tế thực và thiết lập lợi thế rào cản của riêng mình." Lin Jianming nói.
Zhou Bowen tin rằng ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn ở Trung Quốc nên bắt đầu từ đầu đến cuối và phát triển lặp đi lặp lại các mô hình kinh doanh lớn hơn, đây có thể là một cách tiếp cận phù hợp hơn. Trên cơ sở có năng lực chung, việc không ngừng đào tạo theo ngành dọc để nâng cao năng lực chuyên môn của các mô hình lớn là phương tiện quan trọng giúp cho sự phát triển và tiến bộ của các mô hình lớn trong tương lai. **
Zhou Bowen đã chỉ ra rằng từ góc độ lý thuyết và kỹ thuật, sự khác biệt phải tồn tại. Trong quá trình phát triển AI, một mặt, chúng ta là người nắm bắt ở cấp độ kỹ thuật, mặt khác, chúng ta có khả năng trở thành nhà đổi mới và thậm chí là người dẫn đầu ở cấp độ ứng dụng. **Trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc cần khám phá một con đường mới, đó là tích hợp theo chiều dọc từ mô hình chung tự phát triển sang ứng dụng và vòng lặp khép kín toàn kịch bản của người dùng, để hiện thực hóa "hạ cánh kép" của trí tuệ nhân tạo tổng quát công nghệ và giá trị thương mại. **
Đối với cạnh tranh kinh doanh, Zhou Bowen tin rằng có thể chia thành ba lộ trình: lộ trình thứ nhất là xây dựng một mô hình cơ bản quy mô lớn với các khả năng chung, từ thuật toán kỹ thuật đến lặp lại mô hình và cảnh quay khép kín; lộ trình thứ hai dựa trên trên các mô hình của người khác ( Chẳng hạn như GPT), sau đó kết hợp Bí quyết công nghiệp của riêng họ để đào tạo; con đường thứ ba hoàn toàn dành cho ứng dụng, tức là sử dụng mô hình trực tiếp và rào cản này sẽ thấp hơn.