《百炼成金-大金融模型新篇章》––02.大模型发展的趋势(1)

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简介: 百炼必定成金,新质生产力会催生新质劳动力,谨以此文抛砖引玉,希望与业内的各位朋友一同探讨如何积极拥抱并运用大模型技术,以应对和驾驭不断变化的市场环境,实现科技金融持续稳定的提质增效和创新发展,携手开启金融大模型未来新篇章。

本文来源于阿里云社区电子书《百炼成金-大金融模型新篇章》


大模型发展的趋势


趋势一:“Cloud+AI”


大模型与云的结合日益紧密

在信息技术领域,无疑地,云计算和人工智能(AI)大模型的快速发展正日益成为推动现代社会进步的两大驱动力。特别是在中国和美国,这两种技术不仅诞生并蓬勃发展,还持续引领着全球技术革命的浪潮。随着时间的推移,大模型与云计算的结合日益紧密,这种融合在推动着科技界走向新的里程碑。


首先,观察全球技术发展格局可以发现,中国和美国无疑是云技术和 AI 大模型诞生与创新的两大中心。这两个国家不仅拥有领先的技术研发实力,还具备广阔的市场应用场景和成熟的产业生态,促进了云计算和 AI 大模型技术的飞速发展,并在全球范围内形成了巨大的影响力。


进一步而言,大模型的迭代进化主要发生在云端。这是因为云计算提供了高度可扩展的计算资源,使得研究人员和开发者能够在无需自建庞大物理基础设施的情况下,进行模型的训练和部署。云平台上的弹性资源和高效管理工具为大模型的开发和优化提供了理想的环境,极大地加速了 AI 大模型的迭代周期,使得模型能够更快地进化和优化,更好地适应各种复杂的应用需求。


而且,大模型所遵循的规模定律(Scaling Law)规模定律正重塑着算力基础设施。随着模型规模的不断扩大,其对计算资源的需求也呈指数级增长,这一现象催生了对更高性能、更高效率算力基础设施的需求。云计算平台通过部署先进的硬件技术、优化计算资源分配和加强数据处理能力来应对这一需求,进而推动了算力基础设施的快速进化。这种进化不仅满足了当前大模型对算力的高需求,也为未来 AI 技术的持续创新和应用提供了坚实的支撑。


大模型与云计算的紧密结合,不仅体现在中国和美国这两个技术强国的快速发展上,更在于云端成为大模型迭代进化的主战场,以及大模型对算力基础设施的重新塑形。这种趋势预示着,未来科技的进步将在这样的融合与互动中继续加速,推动人类社会进入一个全新的智能时代。


趋势二:“AIEverywhere”大模型无处不在,成为企业数字化标配


在当今的数字化时代,大模型技术以其强大的数据处理能力和智能化水平,正逐步成为企业数字化转型的标配。其广泛的应用不仅仅局限于传统的计算中心,更是与小模型、新终端以及数据中台结合,共同构筑起一个多元化部署与互联互通的新生态,极大地深化了对数据资源的挖掘与运用能力。


首先,大模型与小模型的结合体现了模型部署的多元化。大模型因其强大的学习和预测能力,成为许多复杂任务的首选。然而,针对一些对实时性、资源消耗有严格要求的场景,小模型以其轻量级、高效率的特性,更为适合。通过将大模型预训练的强大认知能力与小模型的灵活部署结合,企业能够更高效、更经济地解决广泛的业务问题,实现智能决策和操作的优化。


接着,大模型与新终端的结合拓展了模型链接的多元化。随着物联网 (IoT) 的蓬勃发展,智能终端遍布生活的每一个角落。大模型不再局限于服务器端的运算,而是通过云计算和边缘计算下沉至各种智能终端,如智能手机、智能家居、自动驾驶车辆等。这种变化使得大模型的应用场景得到极大拓展,为用户带来更加丰富、便捷、个性化的智能服务。


最后,大模型与数据中台的紧密结合,促进了图像、音视频、文本等数据集的多元化。数据中台作为企业数据管理和运营的核心平台,为大模型提供了丰富、高质量的数据支持。通过有效地聚合和整合企业内外的各类数据资源,大模型可以在更加多元化的数据基础上进行训练和优化,能够处理和理解更加复杂多变的业务场景,如图像识别、语音视频处理、语言应用等,从而极大地提高了企业的业务处理能力和用户交互体验。


大模型正逐步渗透到企业数字化建设的各个层面,与小模型、新终端以及数据中台等多元化的元素相结合,进一步拓宽了其应用范围,提升了处理效率和智能水平。大模型无处不在,已经成为推动企业数字化转型的关键力量。


《百炼成金-大金融模型新篇章》––02.大模型发展的趋势(2):https://developer.aliyun.com/article/1539511



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