更强的计算能力 ， 更多的数据 ， 这是「大力出奇迹」的思路 ， 往往有效 。 从 2019 年到 2021 年 ， 模型参数的数量每年都增加一个数量级：微软的 T-NLG 有 170 亿参数 ，OpenAI 的 GPT-3 有 1750 亿个参数 ， 谷歌的 Switch Transformer 的参数更是达到了 16000 亿 。
大模型参数数量的迅速攀升
同样迅速猛增的 ， 是大模型的训练成本 。 GPT-3 使用了 285000 个 CPU 核心 ， 10000 个 GPU 以每秒 400Gb 的高速网络连接 GPU 服务器；这样的配置 ， 足以在全球超级计算机排行榜前五中占据一席 。 在超大算力的需求下 ， GPT-3 训练一次就要用掉 19 万度电 ， 花掉 460 万美元 。
这样的发展是不可持续的 。 虽然大模型通用性强 ， 但提升效果所需的成本增加得更快 。 而且 ， 通用性强并不意味着在具体问题上表现更好 。
用户以为自己想要更快的马 ， 但是他们真正想要的是更快、更安全、更方便的交通工具；用户使用某种工具 ， 是为了解决某个问题 。 市场营销大师西奥多·莱维特曾说：「用户不想要四分之一英寸的钻头 。 他们想要的是个四分之一英寸的洞 。 」
AI 大模型要与应用场景匹配 ， 才能更好地解决问题 。 所以 ， 飞桨文心大模型将能力分了类 。 基础大模型沉淀知识与认知推理能力 ， 任务大模型为特定任务优化 ， 行业大模型再叠加行业特有的数据和知识 ， 来让 AI 获得更好的认知 ， 帮助人们做出更好的决策 。 在 5 月 20 日的 Wave Summit 2022 深度学习开发者峰会上 ， 飞桨文心大模型一口气发布了十个大模型 ， 涉及多种专项任务 ， 以及能源电力和金融两个垂直行业 。
与行业合作 ， 让能源电力和金融领域的任务提升效果 ， 意味着强大的 AI 能力开始帮助人们解决重要问题了 。
但是这还不够 。 工具要易学易用 ， 才能广泛使用；飞桨文心大模型还配套了开发套件、API 以及内置了文心大模型能力的 EasyDL 和 BML 开发平台 ， 努力降低使用门槛 ， 争取让人人都可以成为 AI 开发者 。 开放良好的生态 ， 才能带来更多创造 ， 文心大模型共创共享飞桨生态 ， 推出大模型创意和探索社区旸谷；飞桨平台已经凝聚 477 万开发者 ， 服务 18 万个企事业单位 ， 创建 56 万个解决问题的 AI 模型 。 依托飞桨这个平台 ， 百度协同产学研培养了超过 200 万 AI 人才 。
飞桨的目标很明确：让更多人意识到 ， AI 可以帮助人们解决问题；让更多人知道 ， 如何使用 AI 来解决问题 。
03、未来属于提出问题的人 毕竟 ， 世界是以问题来组织的 。 世界不在乎学科门类 ， 只是向人们抛出挑战 。
未来正在变得越来越快 ， 越来越不确定 。 适者生存 ， 未来属于能敏锐地发现问题、提出问题的人 。
然后 ， 他们将和 AI 一起 ， 面对世界的挑战 。
提出问题的人 ， 将不仅是政治家、商业领袖或学者；他们可能是创业者 ， 小团队 ， 行业专家 ， 以及任何想把世界变得更好的人 。
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