文 | 智能相對(duì)論

(資料圖)

作者 | 李永華

一線客戶經(jīng)理，為客戶一鍵生成周全的資產(chǎn)配置建議；

中端管理人員，獲得系統(tǒng)自動(dòng)撰寫的一整套數(shù)據(jù)分析報(bào)表，快速、準(zhǔn)確授信；

金融市場(chǎng)的“操盤手”，能夠?qū)崟r(shí)獲取那些影響市場(chǎng)走勢(shì)的輿情分析；

……

這些，是金融大模型落地后，預(yù)期將給行業(yè)帶來的巨大改變——工作效率大大提升、工作成果質(zhì)量得到切實(shí)保障。

這樣的大模型，目前市面上已經(jīng)有很多廠商在積極開發(fā)。

人工智能科技企業(yè)云從科技就是其中之一。

一個(gè)月前，云從科技正式發(fā)布大模型 “從容”，“從容”將以更好的交互性能，應(yīng)用于金融、政務(wù)、交通、能源、教育、醫(yī)療、文娛等行業(yè)領(lǐng)域，其中金融等賽道將是重點(diǎn)布局的方向。

大模型浪潮下，像云從科技這樣在AI領(lǐng)域有深厚積累的廠商，正在實(shí)現(xiàn)大模型的快速內(nèi)測(cè)、公測(cè)、面向產(chǎn)業(yè)垂直場(chǎng)景落地。

而云從科技能夠快速布局、出成果，除了自身在AI技術(shù)方面的積淀，還依托于全場(chǎng)景AI框架昇思MindSpore的開放生態(tài)。

以開放的姿態(tài)幫助有志于大模型的開發(fā)者、廠商實(shí)現(xiàn)大模型創(chuàng)新，昇思的玩法與云從科技的成功，讓當(dāng)下全球大模型創(chuàng)新之路更明晰——“黑土地”模式正在加速促進(jìn)大模型的繁榮。

AI框架價(jià)值凸顯，大模型走入“黑土地”生態(tài)繁育模式

在大模型的開發(fā)過程中，AI框架在基礎(chǔ)硬件層面對(duì)接多樣化的算力，在模型、應(yīng)用層面做到能力支撐（本身也被行業(yè)定義為AI“操作系統(tǒng)”）。在當(dāng)前，業(yè)界急切地關(guān)心一個(gè)個(gè)大模型的能力與效果如何，在技術(shù)方面最多看看參數(shù)量、計(jì)算成本等，而暫時(shí)沒有將目光放到大模型開發(fā)過程中的各種基礎(chǔ)軟件技術(shù)支撐上，導(dǎo)致AI框架價(jià)值沒有出現(xiàn)在普遍的業(yè)界視野當(dāng)中。

就在最近，人工智能框架生態(tài)峰會(huì)2023在上海舉辦，500家伙伴、行業(yè)客戶、高校、研究機(jī)構(gòu)等代表參會(huì)，圍繞AI框架如何與大模型有效融合推動(dòng)大模型場(chǎng)景應(yīng)用，進(jìn)行了系列交流和探討。

在峰會(huì)上，18家AI頭部企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)、開源社區(qū)等共同發(fā)布了“共建人工智能框架生態(tài)，繁榮中國人工智能產(chǎn)業(yè)”聯(lián)合倡議，要共同努力推動(dòng)AI框架生態(tài)發(fā)展、推動(dòng)大模型發(fā)展。

作為中國AI框架的典型代表，昇思將以開放的姿態(tài)，支撐更多伙伴更好地開發(fā)與落地大模型。

以此為標(biāo)志，可以認(rèn)為大模型的“黑土地”時(shí)代正式來臨。

何謂“黑土地”模式？

在其下，是堅(jiān)實(shí)的地基——多樣化的算力來源都可以兼容；

在其上，是可以自由生長(zhǎng)的物種叢林，高矮胖瘦適合各種“審美”（場(chǎng)景需求）的物種都可以扎根、成長(zhǎng)。

與此對(duì)應(yīng)，“黑土地”之上，AI框架的優(yōu)質(zhì)伙伴廠商就成為重要的耕耘者，最終耕耘出一片大模型繁茂的生態(tài)。

而開篇提到的云從科技，就是昇思這片黑土地上的重要耕耘者之一。

將昇思能力引入其人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)(CWOS)之上，云從科技正面向政府、企業(yè)以及消費(fèi)者三個(gè)大致方向進(jìn)行相關(guān)大模型的產(chǎn)品落地。

這背后，是云從科技自身稟賦與昇思能力的有效結(jié)合。

因?yàn)?，要最終催生優(yōu)質(zhì)大模型成果，黑土地的品質(zhì)、耕耘者的能力，都必不可少。

讓昇思這片“黑土地”物盡其用，云從科技已齊集“耕耘者”必備的三大硬實(shí)力

“黑土地”模式下，耕耘者必須具備三大條件，才能培育出有價(jià)值的大模型成果。這些，正是云從科技的稟賦所在。

1、不是“平地起高樓”，而是已經(jīng)具備AI創(chuàng)新的“基因”

大模型仍然是AI領(lǐng)域的延伸，這一大步要走的扎實(shí)，必須在AI領(lǐng)域已經(jīng)跋涉多時(shí)。

那些出彩的大模型，包括國外的ChatGPT，國內(nèi)的紫東.太初等，都基于過去長(zhǎng)年的AI開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

而云從科技，就是這樣一個(gè)有深厚積淀的廠商。

2015年，云從科技從中科院孵化出來，擁有全鏈AI能力，已經(jīng)在各種權(quán)威獎(jiǎng)項(xiàng)中9次斬獲人工智能世界冠軍，且承建AI相關(guān)的三大國家平臺(tái)，參與眾多國家與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定。

2022年5月，云從科技完成科創(chuàng)板上市，成為科創(chuàng)板首家AI平臺(tái)公司。

在國內(nèi)，云從科技是較早的將預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用到具體項(xiàng)目中的企業(yè)，在大模型走向場(chǎng)景應(yīng)用所需要的“下游任務(wù)精調(diào)”方面，有充分的技術(shù)儲(chǔ)備和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

除了能力，在資源方面，云從科技還儲(chǔ)備了數(shù)千張卡規(guī)模的算力資源，可同步滿足3組基礎(chǔ)大模型和10組行業(yè)大模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)工作，未來還計(jì)劃擴(kuò)展到上萬張卡——具備深厚的AI技術(shù)能力的云從科技，自己還打好了“地基”。

2、不是完全依賴外部經(jīng)驗(yàn)輸入，而是塑造了支撐大模型的“枝干”

在AI能力沉淀的基礎(chǔ)上，云從科技還創(chuàng)新了一套適合自身能力特點(diǎn)的大模型“耕耘”方式。

云從科技對(duì)昇思的引入，建立在自家人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)(CWOS)之上。

CWOS是一套從信息化到數(shù)字化再到智能化漸次遞進(jìn)的數(shù)字化架構(gòu)，致力于讓機(jī)器像人一樣思考和工作，大致可以概況為三個(gè)層面：信息化階段通過AIoT等獲取各類數(shù)據(jù)，數(shù)字化階段處理數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化知識(shí)，智能化階段實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的各種應(yīng)用，這其中包含有感知、認(rèn)知、決策各領(lǐng)域的核心技術(shù)。

這使得CWOS與大模型天然親和，后者可以作為智能化階段的重要構(gòu)成要素（未來可能是支柱型技術(shù)）。

早在今年1月，云從科技就對(duì)外宣布已經(jīng)陸續(xù)在NLP、OCR、機(jī)器視覺、語音等多個(gè)領(lǐng)域開展預(yù)訓(xùn)練大模型的實(shí)踐，其背景，就是CWOS可以無縫整合眾多技術(shù)平臺(tái)，快速入局大模型賽道。

自然，CWOS也能無縫接入昇思。

目前，云從科技與昇思聯(lián)創(chuàng)了一套基于CWOS的方案：

這個(gè)由端（信息化，獲取數(shù)據(jù)）、邊（處理數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化知識(shí)）、云（智能化支撐場(chǎng)景應(yīng)用）三重架構(gòu)組成的聯(lián)創(chuàng)自主方案，完整體現(xiàn)了CWOS一直以來的思維方式，將云從科技的能力與體系，與昇思進(jìn)行了完整融合。

如此，CWOS便可以支撐更多行業(yè)平臺(tái)和應(yīng)用的通用化、智能化大腦，利用大模型能力發(fā)揮視覺、語音、NLP技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。

3、不是盲目落地，而是有場(chǎng)景實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來保證“果實(shí)”生長(zhǎng)

在落地階段，大模型去賦能千行百業(yè)，往往需要在對(duì)應(yīng)的行業(yè)、場(chǎng)景已經(jīng)有相關(guān)的合作與實(shí)踐。

首先，是直接的合作伙伴。

直白地說，要有行業(yè)代表性企業(yè)一起來推進(jìn)，要有末端、有抓手、有路徑。

云從科技?xì)v經(jīng)長(zhǎng)期與各垂直領(lǐng)域企業(yè)的緊密合作，在數(shù)字政府、金融、大交通、智能制造等領(lǐng)域，可以直接聯(lián)合各行頭部企業(yè)、機(jī)構(gòu)打造不同的行業(yè)大模型，推動(dòng)行業(yè)數(shù)智化建設(shè)。

然后，是數(shù)據(jù)與認(rèn)知上的積累。

深入垂直行業(yè)的大模型，“大”可能不是關(guān)鍵，“?！辈鸥匾?，專有數(shù)據(jù)的運(yùn)用，要賽過追求“絕對(duì)數(shù)據(jù)”。

云從科技采用的“專家知識(shí)”+“人工智能”大模型路線，在行業(yè)數(shù)據(jù)、專家知識(shí)等方面的深度儲(chǔ)備，為行業(yè)大模型奠定了基礎(chǔ)。

最后，是直接的應(yīng)用探索。

云從科技的大模型，在智慧政務(wù)方面為市民提供出游建議，在傳媒行業(yè)幫助提升數(shù)字人直播質(zhì)量，在教育行業(yè)減輕教師任務(wù)工作量……這些都與其長(zhǎng)期在這些行業(yè)的AI應(yīng)用創(chuàng)新探索有直接的關(guān)系——只不過是更進(jìn)一步將大模型能力融合其中。

開篇提到的金融行業(yè)大模型，同樣是云從科技重點(diǎn)深耕的領(lǐng)域，為此，云從科技還專門進(jìn)行了長(zhǎng)期規(guī)劃，要在2025年完成金融、智能制造、機(jī)場(chǎng)交通等領(lǐng)域通過大模型帶來認(rèn)知能力的躍遷，讓人機(jī)協(xié)同能力更進(jìn)一步。

“黑土地”夠肥沃，大模型生態(tài)才能持續(xù)繁盛

從云從科技的案例中，可以發(fā)現(xiàn)廠商自身稟賦的重要性，但昇思與CWOS的協(xié)同同樣是關(guān)鍵所在。

只有“黑土地”足夠肥沃，才能支撐起一片繁茂的生態(tài)。

好在，敢于以開放、多元、包容姿態(tài)出現(xiàn)昇思，已經(jīng)有充分的準(zhǔn)備。

首先，在技術(shù)方面，昇思已經(jīng)完成對(duì)大模型多方面的能力支撐。

在2020年的首版本中，昇思就在行業(yè)中率先推出了面向大模型自動(dòng)并行特征。在持續(xù)的發(fā)展過程中，昇思一直致力于將大模型孵化過程中的系統(tǒng)工程難題集成到軟件框架中解決。較為典型的，如昇思社區(qū)已經(jīng)開源了15+個(gè)基礎(chǔ)訓(xùn)練模型以及訓(xùn)練腳本（包括常用的BLOOM、LLAMA等）。

在最新的昇思版本中，大模型全流程解決方案正式推出，擁有面向大模型的眾多特性：腳本開發(fā)階段實(shí)現(xiàn)極簡(jiǎn)易用，訓(xùn)練階段實(shí)現(xiàn)硬件資源的高效利用，場(chǎng)景微調(diào)階段實(shí)現(xiàn)低參微調(diào)算法的整合，部署階段實(shí)現(xiàn)算力成本的節(jié)約，等等。

然后，在實(shí)踐方面，已有“大樹”級(jí)大模型被昇思這片黑土地所孕育。

實(shí)際上，在大模型火熱的浪潮開啟之前，昇思就已經(jīng)支撐了很多知名行業(yè)大模型的發(fā)展，“黑土地”模式并不是現(xiàn)在才開始。

當(dāng)前，基于昇思孵化的大模型數(shù)量已經(jīng)超過20個(gè)。

例如，中科院研發(fā)的全模態(tài)大模型“紫東.太初”，就擁有語音、圖像、文本、視頻、傳感信號(hào)、3D點(diǎn)云等復(fù)雜模態(tài)識(shí)別能力。

已經(jīng)啃下“硬骨頭”的昇思，在幫助云從科技等企業(yè)時(shí)，就變得更底氣。

最后，在軟硬件協(xié)同方面，昇思還實(shí)現(xiàn)了大范圍的兼容或適配。

目前，昇思面向端邊云全場(chǎng)景開放，已適配了國內(nèi)主流的AI芯片和硬件設(shè)備超過20款。

這使得“黑土地”可以敷設(shè)在大部分“地基”之上。

云從科技與昇思聯(lián)創(chuàng)的大模型云平臺(tái)（MaaS，用于賦能更多行業(yè)客戶創(chuàng)造屬于自己的大模型），其底層就利用到了Altas系列計(jì)算資源。

現(xiàn)在，474萬的開源社區(qū)下載量，萬的社區(qū)貢獻(xiàn)者，5500家服務(wù)企業(yè)數(shù)量，400多個(gè)開源模型，超900篇頂會(huì)論文，昇思自身的技術(shù)能力在積極的生態(tài)建設(shè)下，還在不斷進(jìn)化。

這片“黑土地”還在不斷肥沃，更多類似云從科技這樣的大模型耕耘者還將持續(xù)加入，共同繁育大模型生態(tài)。

*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

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