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國產(chǎn)大模型發(fā)展的經(jīng)驗與教訓(xùn)

架構(gòu)師技術(shù)聯(lián)盟 ? 來源:國產(chǎn)算力訓(xùn)練大模型的經(jīng) ? 2024-11-11 11:39 ? 次閱讀

本文介紹大模型的計算特征(國產(chǎn)平臺介紹、系統(tǒng)挑戰(zhàn)、算子實現(xiàn)、容錯)、框架的并行性支持、未來算法等。

隨著ChatGPT的橫空出世,人工智能大模型成為各行各業(yè)熱議的焦點,國內(nèi)外各種大模型如雨后春筍般涌現(xiàn),引發(fā)了新一輪人工智能熱潮。但在看到大模型取得巨大進步的同時,也要看到當(dāng)前國內(nèi)大模型的研發(fā)推廣仍然面臨不小的挑戰(zhàn)和壓力。

面對上述挑戰(zhàn),需從戰(zhàn)略層面統(tǒng)籌考慮大模型研發(fā)運營等相關(guān)問題,充分發(fā)揮“集中力量辦大事”的制度優(yōu)勢,強化頂層設(shè)計,加大統(tǒng)一規(guī)劃,加大政策支持和資源投入力度,推動中國人工智能從“跟跑”邁向“領(lǐng)跑”。

一是提高算力規(guī)模。進一步完善信息基礎(chǔ)設(shè)施,加快推進“東數(shù)西算”步伐,加大算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)力度,為大模型研發(fā)運營提供足夠算力,同時進一步提高網(wǎng)絡(luò)速度,降低網(wǎng)絡(luò)時延,為更多大模型走向應(yīng)用創(chuàng)造條件。

二是加強數(shù)據(jù)管理。國家層面加強對數(shù)據(jù)的管控,明確行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),建立數(shù)據(jù)使用規(guī)則,確保大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。同時,針對行業(yè)數(shù)據(jù),破除不同廠家之間數(shù)據(jù)互相不能查詢的壁壘,確保大模型訓(xùn)練有充足、準(zhǔn)確的專業(yè)數(shù)據(jù)。

三是建立大模型研發(fā)“國家隊”。集中全國頂尖人才和優(yōu)質(zhì)資源,舉全國之力進行攻堅突破,同時解決大模型研發(fā)中存在的“小而散”問題,減少無效或低效大模型開發(fā)對算力和能源的浪費。

四是加大資金投入。建立國家大模型基金,專門用于大模型的研發(fā)、訓(xùn)練等。

五是加大政策支持。面向大模型研發(fā),制訂更加優(yōu)惠的稅收政策。針對國有企業(yè)在大模型研發(fā)上投入的資金,允許以兩倍規(guī)模計為企業(yè)凈利潤。

六是加大科技投入。解決核心技術(shù)“卡脖子”問題,特別是加大人工智能芯片研發(fā)制造力度。

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原文標(biāo)題:國產(chǎn)大模型的經(jīng)驗與教訓(xùn)

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