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智源研究院林咏华:多模态模型需求旺盛,但基础能力仍有提升空间

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21世纪经济报道记者雷晨 北京报道

今年下半年以来,大模型经历了残酷的淘汰赛,少数用户活跃度高的大模型脱颖而出,进入决赛圈。与此同时,各界对于这些模型的性能表现、发展潜力等方面的关注与日俱增。

近期,北京智源人工智能研究院(简称:智源研究院)发布并解读了国内外100余个大模型的综合及专项评测结果,涵盖语言、视觉语言、文生图、文生视频、语音语言等多个领域。

围绕大模型发展趋势、行业现状及相关热点问题,智源研究院副院长兼总工程师林咏华与21世纪经济报道等媒体进行了一场深度对话,从专业视角对大模型的发展趋势、行业现状以及相关热点问题进行剖析。

互联网大厂优势明显,模型发展仍具潜力

林咏华指出,互联网大厂在大模型领域具有显著优势。在语言模型方面,凭借强大的流量优势,大厂能获取更多用户反馈,推动数据飞轮,在主观评测中表现良好。例如字节、快手等公司,在文生图、文生视频领域,因自身短视频平台积累的高质量数据而领先于非互联网厂商。

针对前OpenAI联合创始人、SSI创始人Ilya提出的预训练停滞观点,林咏华予以反驳。她表示,当前互联网存在数据孤岛现象,大量数据未被充分利用,中文数据在全球占比下降,但使用中文上网人数未变。同时,海量视频数据也有待挖掘,以促进模型对世界的认知学习,大模型发展仍有巨大潜力。

模型发展态势分化,多模态潜力凸显

智源评测结果显示,2024年下半年大模型发展呈现新趋势:多模态模型发展迅速,新厂商与新模型不断涌现,在K12学科测试中,融合语言和视觉的多模态模型表现出色,其理解和推理能力更强。语言模型发展则相对放缓,开源的第一梯队模型已达到较高水平,继续提升需更多创新,模型尺寸出现两极分化,除大型稠密模型外,7B或以下小模型下载量也较高。

林咏华认为,多模态模型需求旺盛,但基础能力仍有提升空间,预计2025年将有更多新模型出现。对于资金不强但创新能力足的团队,可在多模态模型的拼接、预处理、后处理、学习方式等方面进行创新。

AI应用趋势明确,算力需求将提升

林咏华还对AI应用趋势进行了展望。她表示,2024年语言模型基础能力提升,推动了复杂应用发展,2025年基于语言模型的Agent将成为热点,用于构建更复杂的AI应用和系统。文生图、文生视频应用也将在2025年迎来发展,VLM多模态模型在企业的落地场景广泛,未来需提升基础能力以形成新应用。

随着模型发展,对算力需求也将变化。林咏华提到,端侧模型正在发力,未来端云结合将成趋势,小模型和大模型将分别承担不同工作,以平衡资源消耗与效率提升。

开源生态持续发展,国内外差距仍存

在模型开源生态方面,除了坚定开源的机构外,新的开源贡献者不断出现。林咏华同时指出,中国在大模型技术领域与国际先进水平相比,在数据和AI系统方面存在差距,包括各类数据资源及算力。未来,国内需加强数据建设,提升算力水平,以推动大模型技术的进一步发展。

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