逐浪大模型：互联网巨头的AI野望
报告核心内容：
语言模型已步入大模型发展阶段，国内大模型研发应用热潮持续高涨，科技大厂在模型、算力、平台、应用进行了四位一体的全面布局。
如阿里的“通义大模型+飞天智算平台+魔塔社区+ 行业应用”、百度的“文心大模型+昆仑芯+飞桨平台+行业应用”、**的“混元大模型+HCC 算力集群+太极机器学习平台+行业应用”、字节的“视觉语言模型+火山高速训练引擎+火山机器学习平台+行业应用”。
大模型落地将形成 API、PaaS 和 MaaS 三种收费模式，目前仍以内部应用为主，后续主要向 B 端企业拓展服务， 预计少数企业将在 C 端市场形成规模。
大模型发展全面加速，通过“预训练+精调”模式进行落地。
语言建模经过统计语言模型、神经语言模型、预训练语言模型，已经全面迈入百亿、千亿参数规模的大语言模型阶段。大语言模型具备优秀的上下文学习能力、上下文学习能力、可观的知识容量、优秀的泛化性和复杂推理能力。
大模型研究存在 Google 的Bert 模式、OpenAI 的 GPT 模式和国内的混合模式三条技术线， 以 ChatGPT 为主导 GPT 模式目前已经占据主流。
目前，国内已有至少 19 家企业及科研院所参与人工智能大模型训练，主要分为大型科技公司、科研院所和初创科技团队三类。
国际对比来看， 目前美国领跑，我国跟跑，但差距不断缩小。
在实践中，预训练大模型在基于海量数据的自监督学习阶段完成了“通识”教育， 再借助“预训练+精调”等模式，在共享参数的情况下，根据具体应用场景的特性，用少量数据进行相应微调，即可高水平完成任务。
互联网大厂在“模型、算力、平台和应用”进行四位一体布局。
- 阿里“通义大模型+飞天智算平台+魔塔社区+行业应用”：
在模型层，阿里达摩院主导大模型研究，发布通义大模型，包括通义 M6 多模态模型、通义 AliceMind 自然语言处理模型、通义视觉计算机视觉模型。
在算力层，阿里云推出全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”，并启动两座超大规模智算中心。
此外，阿里不仅拥有最多的英伟达 A100 芯片，还拥有自研芯片含光 800、倚天 710 芯片，共同为人工智能大模型提供算力。
在平台层，阿里推出 AI 开源社区“魔搭”，旨在打造下一代“模型即服务”的共享平台，整合业界多方模型提供者，为开发者提供预训练基础模型和 API 接口。
在应用层，阿里已宣布旗下所有产品未来将全面改造并接入通义大模型，包括天猫、钉钉、高德地图、淘宝、优酷、盒马等。
- 百度“文心大模型+昆仑芯+飞桨平台+行业应用”：
在模型层，百度文心大模型构建了“基础+任务+行业”**模型；
在算力层，算力基础设施均由百度智算中心支持，昆仑芯二代已广泛应用在文心大模型，预计昆仑芯三代将于 2024 年初量产；
在平台层，百度飞桨 PaddlePaddle 是其自主研发的深度学习平台，文心大模型通过百度飞桨平台，实现模型训练、推理部署和场景应用；
在应用层，文心大模型将应用在电力、燃气、金融、生物医药、航天、传媒、城市、影视、制造、社科等多个行业。
- **“混元大模型+HCC 算力集群+太极机器学习平台+行业应用”：
在模型层，2022 年 4 月，**对外披露了混元大模型，涉及自然语言处理、计算机视觉、多模态等多个领域。**自研的太极机器学习平台为混元大模型提供算力，可支持 10TB 级模型训练、TB 级模型推理计算能力等。2023 年 3 月，**对标 ChatGPT 已成立“混元助手”战略级项目组；
在算力层，2023 年 4 月 14 日，**云发布新一代 HCC 高性能计算集群， 其采用最新一代星星海自研服务器，搭载 NVIDIA H800 Tensor Core GPU，并基于自研网络、存储架构，带来3.2T 超高互联带宽 TB 级吞吐能力和千万级 IOPS；
在平台层，**自研搭建了业界一流的太极机器学习平台， 致力于让用户更加聚焦业务 AI 问题解决和应用，一站式的解决算法工程师在 AI 应用过程**征处理，模型训练，模型服务等工程问题；
在应用层，混元大模型已成功应用于**广告，将全面接入微信端、QQ 端和王者荣耀、英雄联盟游戏端，提供智能聊天、内容推荐、情感分析、故事生成、角色塑造等功能，以及**混元大模型有望将在游戏、社交、金融、教育、医疗等领域发展生态。
- 字节“视觉语言模型+火山高速训练引擎+火山机器学习平台+行业应用”：
在模型层，字节在 AI 方面的积累主要集中在机器翻译、智能语音、**图像和多模态四个领领域。字节跳动的研究成果包括非自回归模型DA-Transformer、端到端语音到文本翻译模型 ConST、多颗粒度的视觉语言模型 X-VLM、图片和文本统一生成模型 DaVinci 等；
在算力层，火山引擎在春季火山引擎 FORCE 原动力大会上正式发布自研 DPU 等系列云产品， 并正式推出智能推荐-高速训练引擎，支持 100GB 至 10TB 以上超大模型的高效训练；
在平台层，火山引擎在2023 春季 FORCE 原动力大会发布了机器学习平台升级版，在数据管理、资源管理、流程和模型三大领域具备核心优势；
在应用层，火山引擎的 AI 场景产品主要包括智能创作、智能体验以及智能营销，目前已服务数百家客户，分别在**创作、互动创作、直播短**构建中推动客户业务增长。此外，字节在内部的相关产品持续引入 AI，包括海绵乐队、飞书 My AI 等。
商业应用尚处早期，以 API、PaaS、MaaS 三种模式为主。
当前全球大模型产业落地仍处于早期探索阶段， 需要与下游场景企业合作建立大模型商业模式，但下游企业目前对于大模型的理解相对有限，所需要的资源支撑比较薄弱。
总的来说，大模型落地可以通过 API 接口调用付费、或者大厂提供落地所需的开发工具、云平台、服务等的 PaaS 模式、更进一步是直接提供相关定制好的模型调用的 MaaS 模式。
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