大模型有什么挑战？

尽管大模型有很多优势，但也面临着不少挑战，主要有以下几个方面：

大模型需要消耗大量的算力和资源。由于参数和数据量的增加，大模型的训练和运行需要占用更多的计算设备和存储空间，同时也需要消耗更多的电力和时间。这对于开发者和用户来说，都是一种很大的成本和负担。因此，如何提高算力的可获取性、可扩展性、可靠性、可持续性等，是一个亟待解决的问题。大模型需要保障数据的质量和安全。由于数据是大模型学习的基础，因此数据的质量和安全对于大模型的效果和影响至关重要。然而，在实际情况中，数据往往存在着噪声、偏差、不平衡、不完整等问题，这可能导致大模型出现错误、歧义、偏见、歧视等现象。同时，数据也可能面临着泄露、篡改、攻击等风险，这可能危害到数据的所有者和使用者的利益和权利。因此，如何保证数据的清洗、标注、加密、共享等，是一个亟待解决的问题。大模型需要遵守伦理和法律的规范。由于大模型具有强大的能力和影响力，因此其在应用中可能涉及到人类社会的各个方面，比如经济、政治、文化、教育等。这就要求大模型在开发和使用中，要遵守相关的伦理和法律的规范，比如尊重人类尊严、保护人类利益、促进人类福祉等。然而，在实际情况中，伦理和法律的规范往往存在着不确定性、不一致性、不完备性等问题，这可能导致大模型出现违反或滥用等现象。因此，如何制定和执行合理有效的伦理和法律的规范，是一个亟待解决的问题。大模型如何走深向实？

面对上述挑战，观察者网文章提出了一个重要观点：人工智能大模型发展最终要走深向实。这里所说的“走深向实”，主要是指将人工智能大模型加速应用在实体产业和基础科学研究中，为行业刚需带来实际价值，才能真正意义上大规模服务于社会。

文章以华为为例，介绍了华为在打造强有力的算力底座和推动人工智能走深向实方面的努力和成果。文章指出，华为通过架构创新、发展生态以及共建算力等手段，来支撑自主算力底座的打造，让算力不再是中国AI产业发展的瓶颈。同时，华为通过提出三层大模型架构，打造了盘古大模型体系，让大模型不仅能用在工厂、港口、银行等行业场景，也能走进实验室和研究所，助力基础科学研究。文章认为，这些举措体现了华为对人工智能发展的深刻理解和远见卓识，也为中国AI产业的发展树立了榜样。

文章的观点和例证，无疑是对中国AI产业的一种鼓励和肯定。事实上，除了华为之外，中国还有很多企业和机构，在人工智能大模型的开发和应用方面，也取得了不俗的成绩。比如，在NLP领域，百度推出了拥有1900亿参数的中文语言大模型飞桨ERNIE-GEN，阿里巴巴推出了拥有1000亿参数的中文语言大模型盘古Alpha；在CV领域，商汤科技推出了拥有1000亿参数的视觉大模型VisionPerformer；在科学计算领域，中科院计算所推出了拥有1000亿参数的科学计算大模型CPM-SC等等。这些大模型都在各自的领域和场景中，展现了强大的能力和潜力。

当然，我们也不能忽视国外在人工智能大模型方面的进展和竞争。除了OpenAI之外，还有谷歌、微软、亚马逊、Facebook等科技巨头，在人工智能大模型的研发和应用方面，也投入了大量的资源和精力。比如，在NLP领域，谷歌推出了拥有1800亿参数的语言大模型GShard，微软推出了拥有1700亿参数的语言大模型Turing-NLG；在CV领域，谷歌推出了拥有600亿参数的视觉大模型ViT；在科学计算领域，微软推出了拥有1000亿参数的科学计算大模型DeepSpeed-ZeRO3等等。这些大模型也在各自的领域和场景中，展现了强大的能力和潜力。

因此，在人工智能大模型的发展上，中国既要看到自身的优势和成就，也要看到外部的挑战和竞争。我们不能满足于C端的“玩具”，也不能陷入于B端的“孤岛”，而应该积极探索G端（Government）和S端（Science）的“新境界”。我们要坚持以问题为导向，以需求为驱动，以创新为动力，以合作为保障，将人工智能大模型走深向实，在产业和科研中创造更多价值，在社会和人类中造福更多生命。

总结

本文从以下几个方面，分析了观察者网文章《"Chat"并不是全部，中国AI发展最终要走深向实》的背后：

什么是大模型？大模型有什么优势？大模型有什么挑战？大模型如何走深向实？

本文认为，人工智能大模型是一种具有超大规模参数和数据量的人工智能模型，它具有学习更多知识和经验、适应更多任务和场景、提高开发和应用的效率和效果等优势，但也面临着消耗大量算力和资源、保障数据的质量和安全、遵守伦理和法律的规范等挑战。

本文认同观察者网文章的观点，即人工智能大模型发展最终要走深向实，将人工智能大模型加速应用在实体产业和基础科学研究中，为行业刚需带来实际价值，才能真正意义上大规模服务于社会。本文也以华为为例，介绍了华为在打造强有力的算力底座和推动人工智能走深向实方面的努力和成果，并指出了中国在人工智能大模型方面的优势和成就，以及外部的挑战和竞争。本文呼吁，我们要坚持以问题为导向，以需求为驱动，以创新为动力，以合作为保障，将人工智能大模型走深向实，在产业和科研中创造更多价值，在社会和人类中造福更多生命。