部署應(yīng)用大模型需專(zhuān)業(yè)“施工隊(duì)”

原標(biāo)題：部署應(yīng)用大模型需專(zhuān)業(yè)“施工隊(duì)”

“大模型就像一個(gè)軟乎乎的大腦，發(fā)揮作用必須有腦殼、眼睛、手、胳膊和腿。這背后必須要搭建多套軟件來(lái)支撐。完整的軟件棧和工具鏈才能讓人工智能真正變成生產(chǎn)力?！痹谌涨芭e行的清華大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)系列沙龍第八期上，中國(guó)信息通信研究院人工智能研究所所長(zhǎng)魏凱說(shuō)，算法、數(shù)據(jù)、算力的規(guī)模效應(yīng)仍在持續(xù)放大，但大模型并非“萬(wàn)能鑰匙”。引入大模型只是“買(mǎi)圖紙”，而要真正落地，需要配備專(zhuān)業(yè)“施工隊(duì)”來(lái)完成大模型開(kāi)發(fā)、調(diào)優(yōu)、評(píng)估、部署及推理等全流程工作。

“以寵物經(jīng)濟(jì)為例，大模型可以通過(guò)分析寵物狗的聲音和行為數(shù)據(jù)，為人與寵物互動(dòng)提供新消費(fèi)場(chǎng)景。但這不意味著企業(yè)買(mǎi)入大模型，就跑通了應(yīng)用全流程?！蔽簞P分析，開(kāi)源大模型打破了技術(shù)壁壘，使中小企業(yè)能基于底層模型快速開(kāi)發(fā)衍生應(yīng)用，大幅降低部署成本。然而要想推動(dòng)人工智能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，仍需跨越技術(shù)與場(chǎng)景的鴻溝，落地端有相當(dāng)一部分工程性任務(wù)。完成這些任務(wù)需要“施工隊(duì)”，他們既要深入了解行業(yè)，又要兼具技術(shù)性和經(jīng)濟(jì)性。

然而，培養(yǎng)“施工隊(duì)”卻并不容易。魏凱直言，許多企業(yè)用戶(hù)往往需要先干活再立項(xiàng)做預(yù)算，這導(dǎo)致了“臟活累活”難解決、“施工隊(duì)”動(dòng)力不足等問(wèn)題。此外，企業(yè)的數(shù)據(jù)治理能力弱也是制約人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展變革的短板。“數(shù)據(jù)治理被視為‘下水道工程’，這方面做不好，即使把模型引入公司，‘施工隊(duì)’也無(wú)處下手?！蔽簞P說(shuō)。

對(duì)此，魏凱建議，企業(yè)應(yīng)在大模型落地過(guò)程中加大預(yù)訓(xùn)練階段投入，同時(shí)提升訓(xùn)練集群算力效率、加快代理型人工智能研發(fā)，充分發(fā)揮消費(fèi)場(chǎng)景“練兵場(chǎng)”作用，以數(shù)據(jù)閉環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)供給，推動(dòng)大模型優(yōu)化。此外，應(yīng)培養(yǎng)更多具備跨界思維的復(fù)合型人才。（實(shí)習(xí)記者 荊曉青）