21世紀經濟報道記者 王俊 北京報道

從去年年底到今年年初， ChatGPT火爆全球互聯網， ChatGPT爆火的背后原因是什么?

4月20日舉行的IT市場年會上，云從科技咨詢規劃總監張俊結合當下的大模型火爆的原因，提出發展大模型建議的思考。

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張俊建議采取“新型舉國體制”，由政府統籌通用底層平臺建設，聯合AI頭部企業、科研機構、高等院校等協同攻關基礎大模型技術。大模型研發需要高門檻的算力、數據、人力支持，其具有重要的基礎設施屬性，建議地方政府統籌規劃，出臺相關扶持政策和科研補貼，政企共建大模型基礎設施，打通數據要素，開放應用市場，加快大模型快速落地并持續發展。

ChatGPT的成功證明了AI大模型技術路線的正確性

從去年年底到今年年初， ChatGPT火爆全球互聯網。ChatGPT是美國Open AI基于GPT自然語言開發的聊天程序，底層是基于Open AI在GPT預訓練語言模型迭代生成的程序。GPT-1模型參數1.17億，GPT-2、GPT-3模型參數分別為15億、1750億，2023年3月最新發布的GPT-4參數數量是GPT-3的16倍，達到1.6萬億規模。

張俊指出，ChatGPT的成功證明了人工智能大模型技術路線的正確性。這意味著人工智能從之前的統計分類階段走向人類邏輯溝通階段。

AI大模型是經過大規模訓練后能適應一系列任務的人工智能算法模型，是“大數據+大算力+強算法”的結合物，包含了“預訓練”和“大模型”兩層含義。也就是說大模型經過大規模數據訓練之后，無需微調或僅需少量數據的微調就能適應千變萬化的場景。

張俊表示，大模型發展的歷程，一方面是參數規模從億級到百萬億級突破；另一方面，模態從NLP自然語言大模型到CV大模型到科學計算大模型，逐漸演變到多模態的大模型融合狀態，更加提高了模型算量的理解能力、應用場景的適配能力以及計算性能。

他提到，大模型相比傳統AI模型有三方面優勢。第一是涌現效應，大模型能通過簡單規則和相互作用，有效集成自然語音處理等AI核心技術，涌現出強大的智能表現，將人工智能的能力從原來的感知提升至理解、推理，甚至近似人類“無中生有”的原創能力。

第二是使用場景的廣泛應用。張俊表示，AI大模型通過在海量、多類型的場景數據中學習，能夠總結不同場景、不同業務下的通用能力，擺脫小模型場景碎片化、難以復用的局限性，為大規模落地人工智能應用提供可能。

第三，研發效率提高。傳統小模型高度依賴人工標注數據和人工調優調參，研發成本高、周期長、效率低。大模型將研發模式升級為大規模工廠化范式，采用自監督學習方法，減少對人工標注數據的以來，顯著降低人力成本、提升研發效率。

張俊提出，大模型具有泛化性和通用性，可以算打通傳統人工智能技術通用性“任督二脈”的關鍵；基于“預訓練+精簡”等新范式有效降低AI開發應用門檻；并且大模型以創新的自然語言處理技術，使得人機交互方式更自然。

“基于多領域的知識，構建了統一的、跨場景、多任務的多模態大模型已成為人工智能重點的發展方向。未來人工智能像供水供電一樣流向終端，流向用戶、流向企業，誰能先做到這點，誰就會在AI戰局中獲得先機。”張俊說。

云從科技成立于2015年，是第一家在科創板成功上市的人工智能平臺公司。從2019年發布CWOS1.0，至今推出了基于大模型的CWOS2.0。“我們的愿望是構建像人一樣思考和工作的人機協同的智能體，通過我們CWOS算法工廠、AI數據湖、知識計算、人機交互以及智能業務等核心模塊，實現對人的感知分析，對思考和行動的全面協同仿真，形成整個物理世界的數字化。”張俊說。

采取“新型舉國體制”，由政府統籌通用底層平臺建設

基于對大模型的理解，張俊提出了幾方面建議，第一，在創新體制方面，建議采取“新型舉國體制”，由政府統籌通用底層平臺建設，聯合AI頭部企業、科研機構、高等院校等協同攻關基礎大模型技術。大模型開發需要很高的門檻，目前國內很多基于ChatGPT的應用仍沿用美國的技術架構，但這些并不開源，因此要搞開源之路，加強數字監管、開源開放促進行業生態的發展應用。

第二，賦能產業發展，圍繞地方產業發展戰略定位，基于大模型攻關成果，研發行業專屬大模型，賦能地方產業發展，推動地方數字經濟發展。

第三，推進數據共享開發。在智慧城市和數字化建設過程中發現存在數據壁壘和數據孤島問題，發展大模型首先要解決數據安全高效的共享，包括面向政務、民生等行業應用場景，挖掘數據價值，將大模型成果應用于政務服務、城市治理、民生服務等領域，提高城市管理能力。

第四，創新應用，大模型并非一蹴而就，需要通過不斷積累和不斷迭代產生的效益，讓更多行業和城市的數據接入基礎大模型庫，促進大模型應用創新。

第五，大模型研發需要高門檻的算力、數據、人力支持，其具有重要的基礎設施屬性，建議地方政府統籌規劃，出臺相關扶持政策和科研補貼，政企共建大模型基礎設施，打通數據要素，開放應用市場，加快大模型快速落地并持續發展。

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