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(資料圖片僅供參考)

周鴻祎表示，現(xiàn)在大家有個問題，談起大模型，就是走openAI之路，但openAI真的完全適合企業(yè)發(fā)展嗎？“如果各位用過ChatGPT，會發(fā)現(xiàn)它無所不知，但如果遇到一些深入的行業(yè)問題，就會發(fā)現(xiàn)其缺乏對行業(yè)的深刻理解。因為，通用大模型是用通用數(shù)據(jù)去訓練的?！?

周鴻祎認為，當通用大模型與企業(yè)業(yè)務深度結合時，會發(fā)現(xiàn)大模型并不了解企業(yè)，如果企業(yè)在大模型上上傳數(shù)據(jù)，就可能會導致數(shù)據(jù)泄露，同時，訓練大模型的成本也非常高。

周鴻祎以電腦發(fā)展為例，他認為，工業(yè)革命不會自然而然發(fā)生，比如電腦剛發(fā)明的時候并沒有工業(yè)革命，因為只有少數(shù)精英團隊在應用，當個人電腦被發(fā)明后，每個企業(yè)都買得起電腦，才產(chǎn)生了工業(yè)革命。“所以，我們應該把大模型拉下神壇，即把大模型做小，進行行業(yè)化、企業(yè)化、專業(yè)化、垂直化，我非常反對說大模型是操作系統(tǒng)，這樣的話，全世界可能最多只有3套大模型，就被壟斷了，大模型應該更像電腦發(fā)展，每個企業(yè)根據(jù)自身的應用場景，打造數(shù)個大模型，這樣的大模型對企業(yè)更了解，未來，經(jīng)過企業(yè)訓練后的大模型將是企業(yè)數(shù)字化最核心的數(shù)字資產(chǎn)?！?/p>

此外，周鴻祎還認為，大模型不一定在云端，可以在終端，也可以在邊緣，“把大模型做小后，只解決垂直領域的任務，因此，參數(shù)不一定要千億、萬億，百億模型就夠用了，這樣可以降低企業(yè)使用大模型的成本?！?/p>

對于算力，周鴻祎認為，企業(yè)可以在開源大模型的基礎上進行微調，用小規(guī)模算力進行部署、推理和計算。“我國在原始創(chuàng)新上可能有點兒落后，需要時間追趕，但我國人口眾多、企業(yè)眾多，如果深圳幾十萬家企業(yè)都訓練出來小規(guī)模的大模型，這其中就會產(chǎn)生很多產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新?！?/p>

針對大模型的挑戰(zhàn)問題，周鴻祎表示，大模型存在安全挑戰(zhàn)，同時，還有大模型幻覺、模糊挑戰(zhàn)的問題，這是未來需要在大模型應用中解決的問題。

編輯 張曉翀 校對 趙琳