部署應(yīng)用大模型需專業(yè)“施工隊”

原標題：部署應(yīng)用大模型需專業(yè)“施工隊”

“大模型就像一個軟乎乎的大腦，發(fā)揮作用必須有腦殼、眼睛、手、胳膊和腿。這背后必須要搭建多套軟件來支撐。完整的軟件棧和工具鏈才能讓人工智能真正變成生產(chǎn)力?！痹谌涨芭e行的清華大學數(shù)字經(jīng)濟系列沙龍第八期上，中國信息通信研究院人工智能研究所所長魏凱說，算法、數(shù)據(jù)、算力的規(guī)模效應(yīng)仍在持續(xù)放大，但大模型并非“萬能鑰匙”。引入大模型只是“買圖紙”，而要真正落地，需要配備專業(yè)“施工隊”來完成大模型開發(fā)、調(diào)優(yōu)、評估、部署及推理等全流程工作。

“以寵物經(jīng)濟為例，大模型可以通過分析寵物狗的聲音和行為數(shù)據(jù)，為人與寵物互動提供新消費場景。但這不意味著企業(yè)買入大模型，就跑通了應(yīng)用全流程。”魏凱分析，開源大模型打破了技術(shù)壁壘，使中小企業(yè)能基于底層模型快速開發(fā)衍生應(yīng)用，大幅降低部署成本。然而要想推動人工智能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，仍需跨越技術(shù)與場景的鴻溝，落地端有相當一部分工程性任務(wù)。完成這些任務(wù)需要“施工隊”，他們既要深入了解行業(yè)，又要兼具技術(shù)性和經(jīng)濟性。

然而，培養(yǎng)“施工隊”卻并不容易。魏凱直言，許多企業(yè)用戶往往需要先干活再立項做預(yù)算，這導(dǎo)致了“臟活累活”難解決、“施工隊”動力不足等問題。此外，企業(yè)的數(shù)據(jù)治理能力弱也是制約人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展變革的短板?！皵?shù)據(jù)治理被視為‘下水道工程’，這方面做不好，即使把模型引入公司，‘施工隊’也無處下手。”魏凱說。

對此，魏凱建議，企業(yè)應(yīng)在大模型落地過程中加大預(yù)訓練階段投入，同時提升訓練集群算力效率、加快代理型人工智能研發(fā)，充分發(fā)揮消費場景“練兵場”作用，以數(shù)據(jù)閉環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)供給，推動大模型優(yōu)化。此外，應(yīng)培養(yǎng)更多具備跨界思維的復(fù)合型人才。（實習記者 荊曉青）