热度不减的大模型，将给云计算市场带来哪些？
发布时间：2023-07-20 13:59:44 所属栏目：云计算 来源：
导读：当前，利用大规模神经网络进行预测分析的大模型已成为最热门的技术趋势之一。
2022年12月，ChatGPT横空出世，不仅再次点燃了人们对于人工智能领域的热情，同时也打开了新技术的潘多拉魔盒，诸多科技企业纷纷紧随其
2022年12月，ChatGPT横空出世，不仅再次点燃了人们对于人工智能领域的热情，同时也打开了新技术的潘多拉魔盒，诸多科技企业纷纷紧随其
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当前，利用大规模神经网络进行预测分析的大模型已成为最热门的技术趋势之一。 2022年12月，ChatGPT横空出世，不仅再次点燃了人们对于人工智能领域的热情，同时也打开了新技术的潘多拉魔盒，诸多科技企业纷纷紧随其后，发布大模型产品或宣布相关的开发计划。 作为一种利用深度学习算法来处理和理解语言的机器学习模型，大模型利用深度学习算法来处理和理解语言的机器学习模型。通过学习大量文本数据，学习语言模式和语义理解，从而能够执行任务。这些任务可以从翻译文本到回复聊天机器人对话，基本上是任何需要某种语言分析的任务。 除了加速翻译、聊天机器人和人工智能助理等自然语言处理应用程序外，大模型还用于医疗保健、软件开发和许多其他领域的用例。 例如，使用大模型的人工智能系统可以从分子和蛋白质结构数据库中学习，然后利用这些知识提供可行的化合物，帮助科学家开发突破性的疫苗或治疗方法。 大模型也有助于创建重新构想的搜索引擎、辅导聊天机器人、歌曲、诗歌、故事和营销材料的创作工具等。 IDC发布《2022中国大模型发展白皮书》认为，大模型是人工智能发展的必然趋势。IDC预测，2026年中国人工智能软件及应用市场规模将达到211亿美元，人工智能进入大规模落地应用关键期。 优势有哪些？ 在大模型的训练过程中，少不了算力、算法和数据的支持。其中，算力作为算法和数据的支撑，是推进模型发展的关键因素。而云计算所具有的高灵活性、可扩展性等优势，无疑将成为大模型训练的重要基础设施。具体来看： 第一，可扩展性。大模型的训练和部署需要大量的计算资源和数据存储。有时，训练过程需要多个高端GPU实例，而这些实例只能通过按需提供可扩展资源的基于云服务来满足。 第二，成本效益。如果缺乏高端硬件来运行大模型，那么选择云可能是一个更具成本效益的解决方案。使用云服务，您只需为所使用的资源付费，而且GPU和CPU通常以更实惠的价格提供。 第三，易用性。云平台提供了一系列API、工具和语言框架，极大地简化了构建、训练和部署机器学习模型的过程。 第四，托管服务。云提供商负责处理基础设施的设置、维护、安全和优化，从而显着降低用户的运营开销。 第五，经过预训练的模型。云平台现在提供了对最新的预训练大模型的访问，这些模型可以在自定义数据集上进行微调，并轻松部署在云上。它对于创建端到端的机器学习通道非常有用。 我们认为，云计算进一步降低了使用大模型的门槛，有助于更多的用户能够充分利用其潜力。可以说，随着大模型的兴起，也为云计算市场带来了全新的发展机遇。 云服务提供商积极发力 值得一提的是，截止到目前，有诸多知名的云服务提供商纷纷宣布各自的大数据流模型平台，以最大化的降低人工智能大模型的高强度训练和使用成本。 百度推出的文心千帆大模型平台。文心千帆为B端企业用户，提供数据管理、自动化模型定制微调以及推理服务云端部署一站式大模型定制服务，并提供文心一言企业级推理云服务。 腾讯云的新一代HCC(High-Performance Computing Cluster)高性能计算集群。针对大模型训练，计算集群有着训练框架AngelPTM，对内支持了腾讯混元大模型的训练，并在2022年10的的万亿参数大模型训练中，成功将时间缩短了80%。 阿里云的“魔搭社区”为用户共建的模型服务型平台，为降低模型的使用门槛，为多个场景提供适配的API，目前已有上百万开发者参与模型共建共享。 华为云一站式AI 开发平台ModelArts 为盘古大模型的训练和推理提供了计算优化、通信优化、存储优化以及算法优化,是盘古大模型重要的基础平台资源。 字节跳动旗下的云服务平台火山引擎推出的智能推荐-高速训练引擎，采取软硬一体优化设计，支持100GB-10TB+超大模型的高效训练。 根据研究机构Gartner在2022年发布的《云AI开发者服务关键能力报告》显示，到2025年，70%的新应用将集成AI模型，云AI服务可降低AI应用的开发门槛。由此可见，大模型将为云计算带来了巨大的增长机遇。但目前，大模型仍处于起步阶段，在实际应用中，仍存在诸多问题亟待解决。 （编辑：聊城站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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