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【王茜莺】大模型性能显著增长但仍有局限,AI时代有何机遇和挑战
浏览次数:【788】  发布日期:2024-7-24 9:14:49    文章分类:财经资讯   
专题:王茜莺】 【大模型】 【人工智能】 【联想集团】 【第四次工业革命
 


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  新京报贝壳财经讯(记者孙文轩)7月23日,联想集团副总裁、联想研究院技术战略与创新平台总经理王茜莺在联想全球学习中心开幕仪式暨AI领航智联全球主题论坛上表示, 人工智能 时代,公共大模型和私有大模型并用的混合式 人工智能 正在为包含终端设备、基础设施和解决方案和服务在内的整个行业创造丰富的增长机遇。

  谈及AI时代的机遇和挑战,王茜莺提到,在 人工智能 时代,一方面,基础模型的性能得到明显增长,可是仍然具有局限性。她表示,大模型的参数在逐渐提高,好比Google Gemini1.5 Pro的上下文窗口比GPT-4大125倍。但另一方面,大模型在语义识别、技术稳定方面还存在不确定性。

  另一方面,大模型加速多模态应用,可是缺乏物理定律理解并加剧安全挑战。好比OpenAI推出SORA,可以生成60秒一镜到底的视频, GPT-4o可以协同视频语音在多个场景应用。可是生成视频无法理解物理定律,同时,视频生成造成金融欺诈等安全问题。

  大模型造成计算行业的蓬勃发展,但也造成持续的能源挑战。王茜莺表示,英伟达的市值一度达到全球第贰。同时,以GPT-3为例,该模型有1750个参数,据估计,其训练过程使用了大约1287兆瓦时的电力,约合128.7万度电。“这相当于美国121个家庭一整年的用电量,相当于3000辆 特斯拉 电动汽车共同开跑,每辆车跑20万英里。ChatGPT响应一个请求平均耗电2.9瓦时,相当于将一个60瓦的灯泡点亮略少于三分钟,ChatGPT每天响应约2亿个需求,消耗超过50万度电力,相当于1.7万个美国家庭平均一天的用电量。”王茜莺说。

  大模型造成计算行业的蓬勃发展,可是造成持续的能源挑战。

  王茜莺还提到,大模型包含四个关键混合式技术,包含小模型+大模型的意图理解,模型微调+检索增强的智能问答,CPU+GPU+NPU的异构计算,和硬件加密+软件加密的隐私安全。

  联想集团副总裁、联想中国战略及业务拓展副总裁、联想全球学习中心智能化转型研修院院长阿木表示,全新要素正引发第四次工业革命(信息革命之后的智能革命),基于新IT(端-边-云-网-智)架构的技术、服务与解决方案,正在逐步成为推动产业升级、高质量发展的新型生产力的革命。这时,智能革命正进入混合式AI时代。

  联想集团顶级副总裁、首席人力资源官高岚表示,未来三年,依托全球学习中心,联想将为内外部培养超十万 “双能型”人才,即“在全球化布局和智能化转型中施展关键作用的一流人才”。

  全新要素正引发第四次工业革命。

  校对付春愔

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