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拓爾思的核心優(yōu)勢:天天熱聞

2023-04-09 09:18:55 來源:雪球網(wǎng)

這兩天阿里出了個(gè)專家會(huì)議紀(jì)要,其中提了一個(gè)問題:我們趕上 GPT 3. 5 的難度是在調(diào)參還是在算力?最重要的核心瓶頸是什么?專家的回答如下圖,我把重點(diǎn)標(biāo)出來。


(資料圖片)

專家回答,在算力不是問題的前提下,核心瓶頸有三個(gè):第一是數(shù)據(jù)量,占比30%。第二是模型結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新,占比40%。第三是工程化落地能力,占比30%。

公司自己總結(jié)五大優(yōu)勢中,大規(guī)模優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)和AI工程化落地能力是拓爾思核心優(yōu)勢。

今天不吹數(shù)據(jù),吹多了沒意思了。重點(diǎn)看工程化落地能力。

生成一個(gè)高質(zhì)量行業(yè)大模型的關(guān)鍵,就是在通用大模型的基礎(chǔ)上,利用行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步訓(xùn)練生產(chǎn)行業(yè)大模型,并對行業(yè)大模型調(diào)優(yōu)實(shí)現(xiàn)。這其中,對通用大模型“再訓(xùn)練”、“調(diào)優(yōu)”形成高質(zhì)量行業(yè)大模型的兩個(gè)基本動(dòng)作,也決定了廠商必備的三大能力:豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)積累、大模型調(diào)優(yōu)能力、AI工程化。

而AI工程化是指提供AI應(yīng)用開發(fā)的系列方法、工具和實(shí)踐集合,形成快速測試、構(gòu)建和部署AI應(yīng)用開發(fā)流水線,加速AI應(yīng)用落地過程,實(shí)現(xiàn)模型自動(dòng)重新訓(xùn)練和部署。行業(yè)大模型只解決了大模型“可用”的問題,若想AI成為企業(yè)的生產(chǎn)力,還需要解決大模型“落地”的工程化問題,否則落地效率、周期會(huì)遠(yuǎn)超預(yù)期。

就如阿里專家會(huì)議紀(jì)要中所說:"我們都知道什么叫預(yù)訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)訓(xùn)練、推理訓(xùn)練,但是到具體的工程階段沒有任何可以參照的方法論,數(shù)據(jù)的處理,模型的訓(xùn)練,模型優(yōu)化,模型的部署和運(yùn)用,每個(gè)階段都有一些方法論在里面,需要自己去摸索。包括你怎么樣去獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù),拿到這些數(shù)據(jù)以后怎么樣通過工程化的手法把數(shù)據(jù)標(biāo)注好,標(biāo)注好以后怎么樣去評測。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠高,你再喂養(yǎng)給模型,基本上是浪費(fèi)時(shí)間,因?yàn)榕芤惠喯聛砘藥装偃f,但是你的精度可能只能調(diào)零點(diǎn)幾,這樣投產(chǎn)很不值得,所以在整個(gè)模型里面有 1/ 3 的時(shí)間是用來處理數(shù)據(jù)的,只有數(shù)據(jù)質(zhì)量夠好,才可以去后面做模型訓(xùn)練。做模型訓(xùn)練,中間你要去設(shè)定它的評估指標(biāo),而且你要在調(diào)試的過程中可視化的監(jiān)控它,所以整個(gè)模型調(diào)優(yōu)過程需要一套工程化的工具手段,要可量化,而且中間你要會(huì)干預(yù),否則你幾十層訓(xùn)練完幾個(gè)月過去了,所以這種顆粒度的控制和可視化都有一些關(guān)鍵的方法論在里面,這種方法論也是海外跟我們拉開差距,以及我們自己相互拉開差距的比較重要一點(diǎn),基本上要占百分之30。"

AI工程化能力涉及兩個(gè)方面:1)通過分布式訓(xùn)練提升計(jì)算效率,解決大模型大體量參數(shù)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)帶來的內(nèi)存、通訊以及計(jì)算瓶頸;2)實(shí)現(xiàn)模型開發(fā)過程的持續(xù)生產(chǎn)、持續(xù)交付和持續(xù)部署。一方面,需要將定制化解決方案經(jīng)驗(yàn)沉淀形成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與服務(wù)的規(guī)?;铀偕虡I(yè)化落地效率;另一方面,也需要完善AI開發(fā)生命周期的工具、固化開發(fā)流程,提高模型開發(fā)全流程的緊耦合度,提升大模型訓(xùn)練效率。

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