在人工智能領域，2024年的焦點無疑聚焦于大模型的迅猛發展及其在各行業的落地應用。近日，百度集團副總裁及深度學習技術及應用國家工程研究中心副主任吳甜受邀參與CCTV-2《對話》節目，深度剖析了當前大模型技術的進展及其在產業實踐中的應用。
吳甜在節目中指出，大模型技術如同一把雙刃劍，其創造力與幻覺并存。在創意需求高漲的場景中，大模型的創造力無疑是一大優勢；然而，在解決實際行業問題時，模型的穩定性和準確性則顯得至關重要。她進一步分享了抑制模型幻覺的兩大策略：一是優化基礎模型，降低幻覺出現的頻率和程度；二是在模型應用中引入檢索增強、智能體等技術，提高模型對事實的準確性。
根據《全球數字經濟白皮書（2024年）》的數據，全球人工智能大模型數量已達1328個，中國占比高達36%。從“百模大戰”到如今的“拼落地”“拼應用”，大模型的發展速度驚人。吳甜透露，百度文心大模型的日調用量已從一年前的5千萬次躍升至如今的15億次，半年內增長了7.5倍，與去年同期相比更是激增了30倍。
飛槳文心平臺的開發者數量已突破1808萬，服務了43萬家企業，創建了101萬個模型。這些數據不僅展示了文心大模型的發展速度，也揭示了其廣泛的應用潛力。然而，吳甜也強調，盡管大模型應用已初具規模，但要真正落地到各個場景，還需進一步的開發和完善。
針對大模型落地產業所面臨的挑戰，吳甜認為，這取決于行業自身的數字化基礎及業務面向數字化的抽象程度。例如，互聯網行業與AI技術結合緊密，落地距離可能僅為“半公里”；而農業等行業由于數字化基礎相對薄弱，落地距離可能長達幾十公里甚至上百公里。她進一步指出，當前人工智能賦能千行百業面臨兩大難題：一是挖掘基于真實場景的真實需求，二是專業數據的缺乏。為此，百度設立了AICA人才培養項目，旨在培養既懂業務又精通AI技術的人才，并強調社會各界需共同努力建設專業數據，為人工智能的廣泛應用提供支撐。
在算力方面，吳甜坦言，隨著模型規模的擴大，算力需求也隨之激增。她表示，百度通過深度學習平臺飛槳和文心大模型的聯合優化，訓練效率提升了5.1倍，推理效率提升了125倍，并將繼續優化。同時，百度積極推動算力的多元化，飛槳已支持超過60個芯片系列，為算力的多元化提供了有力保障。這不僅有助于降低成本、提高效率，也為大模型的廣泛應用提供了堅實的算力基礎。
當前，國內大模型市場正處于從“百模大戰”到“大浪淘沙”的轉變階段，各行業都在依據自身的場景、經驗和數據進行大模型落地的產業實踐。這一過程中，形成了龐大的應用生態，推動了人工智能技術的快速發展和廣泛應用。
