近日,中国信息通信研究院首次发布大模型能力测评及产业生态透视图1.0,梳理中国人工智能大模型现状,厘清架构生态,为行业发展提供高价值借鉴。联汇科技凭借行业领先的技术及产品能力,入选通用基础大模型、大模型平台及服务两大核心板块。

大模型产业生态透视图1.0

随着数字化转型需求增长,AI在企业中的应用也越来越多,AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战。大模型作为人工智能产业发展的重要抓手,在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。

“大模型”是打通人工智能技术通用性“任督二脉”的关键。过去在分散化的模型研发模式下,单一的AI应用场景下多个任务需要由多个模型共同支撑完成,每一个模型建设都需要算法开发、数据处理、模型训练与调优过程。预训练大模型增强了人工智能的通用性、泛化性,基于大模型通过零样本或小样本精调,就可实现在多种任务上的较好效果。大模型“预训练+精调”等模式带来了新的标准化AI研发范式,实现AI模型在更统一、简单的方式下规模化生产。

大模型让AI场景应用的模型定制流程变得更标准化、效果优化更简单,围绕大模型产业技术创新与应用落地,信通院将大模型产业生态划分为算力设施、基础大模型、大模型平台及服务、大模型典型应用等核心板块。联汇科技凭借自研多模态预训练大模型OmModel能力及OmVision 系列化平台产品入选基础大模型、大模型平台及服务两大核心板块。

基础大模型是大模型产业生态的核心引擎,其核心优势在于通用性,让该技术方向的相关应用任务都得到进一步提升,但也正是这样的优势使得基础大模型在行业、任务中表现尚未最优,而通用基础模型则是在基础大模型的优势基础上,面向典型任务,如自然语言处理、计算机模型、跨模态任务等需求,进一步结合任务特性,优化模型算法,学习任务相关数据与知识,从而使得大模型在任务上表现出更优异的效果,很多任务甚至可以零样本直接应用。

OmModel是多模态预训练大模型的代表模型,基于大规模自监督学习的多模态人工智能算法,融合语言和视觉模态理解,已完成基于行业的亿级图片、万级视频、十亿级图文大规模预训练,实现用更小的标注样本数量,融合更多的模态信息,获得更为准确的AI模型,加速实现下一代认知域人工智能应用场景落地。

大模型平台及服务将大模型的应用的标准化、产品化,加速了AI广泛落地。大模型在平台化产品及服务的有力支撑下,实现了高效生产并真正为产业所用,解决硬件适配,提供蒸馏、剪枝、压缩等技术并向外输出部署方案,支撑自然语言处理、计算机视觉、跨模态等各类大模型的应用。同时,推出基于大模型的AI开发平台、工具套件、大模型API等,将基于大模型的精调、大模型能力调用产品化,让更多的企业、开发者可以零门槛或低门槛地将大模型应用于自己的业务中。

联汇科技基于OmModel陆续发布的OmVision Studio算法工厂、OmVision OS视觉操作系统、超脑一体机等系列平台及产品,让AI场景应用的模型定制与生产流程变得更标准化、效果优化更简单,有效降低企业在算法开发领域的技术、人员成本。同时面向电力、视频云、运营商、传媒等不同行业及需求,加速平台工具开发迭代,提升大模型的行业泛化能力,推动其在智慧能源、智慧诚挚、智能制造等应用场景中全面释放技术效能,助力开发者及应用企业效率提升。

大模型为智能化升级带来新范式,联汇科技不断拓展技术与服务便捷,加速大小模型协同进化,推动AI普惠、产业赋能,为驱动千行百业大规模智能化升级提供硬核支撑。

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