其實(shí)代表：進(jìn)一步推動(dòng)垂直大模型開(kāi)發(fā)與應(yīng)用
全國(guó)兩會(huì)期間，我們持續(xù)關(guān)注來(lái)自民營(yíng)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的代表委員們貢獻(xiàn)的“金點(diǎn)子”、發(fā)出的“好聲音”。
讓我們來(lái)聽(tīng)聽(tīng)全國(guó)人大代表、上海市總商會(huì)副會(huì)長(zhǎng)、東方財(cái)富信息股份有限公司董事長(zhǎng)其實(shí)對(duì)“促進(jìn)人工智能大模型技術(shù)發(fā)展”的見(jiàn)解吧。
以大模型為代表的人工智能技術(shù)已成為國(guó)家科技實(shí)力競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，而垂直大模型較通用大模型而言，具有更強(qiáng)的領(lǐng)域?qū)I(yè)性和需求針對(duì)性，訓(xùn)練和部署成本更低，是大模型發(fā)展的重要方向。
其實(shí)代表在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，目前，我國(guó)垂直大模型在開(kāi)發(fā)和應(yīng)用過(guò)程中仍面臨挑戰(zhàn)，建議加快推動(dòng)高質(zhì)量垂類語(yǔ)料數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享，進(jìn)一步完善垂直大模型的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)體系，積極打造垂直大模型的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。
據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至去年11月，我國(guó)國(guó)產(chǎn)大模型中垂直大模型占比已高達(dá)76.3%，涵蓋醫(yī)療、金融、政務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。
當(dāng)前，全球大模型產(chǎn)業(yè)正普遍面臨訓(xùn)練數(shù)據(jù)的瓶頸，其中中文數(shù)據(jù)尤為匱乏。在全球通用的50億大模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練集中，中文語(yǔ)料僅占1.3%。垂直領(lǐng)域公共數(shù)據(jù)的來(lái)源較少、私有數(shù)據(jù)開(kāi)放程度偏低、對(duì)數(shù)據(jù)處理的專業(yè)要求較高等因素，使我國(guó)專業(yè)垂類數(shù)據(jù)稀缺的問(wèn)題日益凸顯。
此外，國(guó)內(nèi)大模型評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)目前仍處在初級(jí)階段，針對(duì)具體行業(yè)或應(yīng)用場(chǎng)景的大模型能力評(píng)估方法和基準(zhǔn)尚不豐富。產(chǎn)業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)合規(guī)、專業(yè)能力、隱私安全等方面的顧慮，是影響大模型實(shí)際應(yīng)用的難題之一。目前，國(guó)內(nèi)大模型的應(yīng)用更多是在原有傳統(tǒng)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的基礎(chǔ)上，重新搭載大模型，暫時(shí)相對(duì)缺乏原生性、高價(jià)值、顛覆式的大模型創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景，大模型的經(jīng)濟(jì)效益和商業(yè)價(jià)值還有待挖掘。
其實(shí)建議，首先可進(jìn)一步引導(dǎo)來(lái)自不同領(lǐng)域的主體，組建地方級(jí)、國(guó)家級(jí)的大模型數(shù)據(jù)聯(lián)盟，聯(lián)合打造開(kāi)放的垂類語(yǔ)料產(chǎn)品。同時(shí)，可考慮建立國(guó)家大模型數(shù)據(jù)資源服務(wù)平臺(tái)，與公共部門、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)聯(lián)盟等開(kāi)展數(shù)據(jù)合作，向滿足條件的大模型研究人員和開(kāi)發(fā)者提供數(shù)據(jù)支持。
他還建議，進(jìn)一步鼓勵(lì)各類主體積極參與垂直大模型評(píng)測(cè)體系的構(gòu)建和測(cè)試，豐富評(píng)測(cè)指標(biāo)、方法及工具，在金融、醫(yī)療、汽車、政務(wù)等典型應(yīng)用領(lǐng)域，建立相對(duì)權(quán)威的垂直大模型專業(yè)能力和安全性評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)模型開(kāi)發(fā)主體有針對(duì)性地提升模型質(zhì)量，完善垂直大模型的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)體系。
2023年8月，工信部在組織開(kāi)展未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜掛帥工作中，已針對(duì)通用人工智能方向開(kāi)放了工業(yè)制造、民生服務(wù)等四大領(lǐng)域典型應(yīng)用的項(xiàng)目申報(bào)。北京、上海、深圳等部分地區(qū)也陸續(xù)開(kāi)展了大模型應(yīng)用場(chǎng)景需求及解決方案的征集工作。
其實(shí)建議，由工信部牽頭，進(jìn)一步面向垂直大模型在細(xì)分場(chǎng)景中的創(chuàng)新應(yīng)用，培育一批全國(guó)性典型案例。同時(shí)，鼓勵(lì)更多地方政府、央國(guó)企以及領(lǐng)軍企業(yè)，通過(guò)揭榜掛帥、案例征集、供需對(duì)接平臺(tái)等形式，開(kāi)放場(chǎng)景機(jī)會(huì)、拓展合作渠道，并對(duì)優(yōu)秀案例和立項(xiàng)項(xiàng)目給予一定補(bǔ)貼支持，集中力量打造更多高價(jià)值的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。
“上?？煽紤]進(jìn)一步強(qiáng)化要素供給與服務(wù)保障，從而進(jìn)一步優(yōu)化大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)，厚植大模型創(chuàng)新發(fā)展沃土。”其實(shí)表示，算力支持層面，上海已經(jīng)相繼推出算力資源統(tǒng)一調(diào)度、發(fā)放“算力補(bǔ)貼券”等政策舉措，著力推動(dòng)降低企業(yè)的算力獲取成本。“建議未來(lái)可考慮進(jìn)一步加強(qiáng)相關(guān)政策的落地監(jiān)督與效用評(píng)估，確保政策能夠有效惠及具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)。”
