百度王海峰：大模型产业化面临三大挑战

11月30日消息，百度WAVE SUMMIT+2022 深度学习开发者峰会上，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰表示：“深度学习平台+大模型’贯穿AI全产业链，夯实产业智能化基座。“

王海峰公布了百度深度学习平台”飞桨“生态的最新成果：”截至目前，飞桨已经凝聚了535万开发者，服务了20万家企事业单位，基于飞桨创建了67万个模型，分享的成绩是大家共同努力的结果，也验证了深度学习生态的发展繁荣。“

在技术持续突破，产业急需再上新台阶的当下，产业智能化如何更进一步？

王海峰强调：”深度学习平台加上大模型贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署到场景应用的AI 全产业链，夯实了产业智能化基座，会进一步加速产业智能化升级。“

深度学习平台是基础共性平台，下接芯片上层应用，起到承上启下的作用，相当于智能时代的操作系统，有力支撑产业智能化升级。而大模型的出现，为人工智能进一步发展带来了新机遇。大模型也对深度学习模型的开发、训练和推理部署提出了更高要求，牵引深度学习平台的发展方向。

王海峰表示，大模型产业化面临挑战，首先是数据规模大，且数据质量参差不齐；其次是模型的体积大，训练难度很高；第三是算力规模大，性能要求高。因此，大模型研发依赖算法算力和数据的综合支撑。

面对挑战，如何实现大模型的产业化呢？王海峰认为，具有算法算力和数据综合优势的企业，可以将模型生产的复杂过程拼装起来，通过低门槛、高效率的生产平台，为千行百业提供大模型服务。而这样的产业化路径，已经在百度的大模型产业实践中得到验证。基于飞桨平台，百度打造了文心产业级知识增强大模型，包括以鹏城-百度·文心为代表的通用大模型、跨模态大模型、生物计算大模型，联合共建的行业大模型，以及适配场景应用的工具套件、大模型API、基于大模型的产品、探索生态共建的创意社区等。

来源：TechWeb