智東西（公眾號(hào)：zhidxcom）
作者 | ?ZeR0
編輯 | ?漠影
智東西6月9日?qǐng)?bào)道，當(dāng)生成式AI和大模型的颶風(fēng)呼嘯而來，全球掀起了一場(chǎng)狂熱的GPT競(jìng)賽，大量緊迫的前沿議題隨之接踵而至：
語言、視覺、多模態(tài)大模型分別有哪些研究突破口？如何顯著提升大模型的計(jì)算速度、效率和擴(kuò)展性？怎樣確保大模型始終安全可控、符合人類意圖和價(jià)值觀？國內(nèi)產(chǎn)學(xué)研界亟待做些什么，才能更好地迎接大模型時(shí)代？
這些問題的答案，正在今日開幕的國內(nèi)現(xiàn)象級(jí)AI內(nèi)行頂級(jí)盛會(huì)——2023北京智源大會(huì)上——碰撞出專業(yè)深度的火花。
隨著AI大模型爆火，智源大會(huì)因規(guī)格之高、嘉賓陣容之強(qiáng)大而廣受矚目：這場(chǎng)面向AI精英人群的專業(yè)大會(huì)已經(jīng)連續(xù)舉辦5年，即日起兩天15場(chǎng)專題論壇匯聚了一眾AI行業(yè)翹楚，從多位深度學(xué)習(xí)先驅(qū)、圖靈獎(jiǎng)得主與院士，到聲名烜赫的OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人Sam Altman、Midjourney創(chuàng)始人David Holz，以及Google DeepMind、Anthropic、Stability AI、HuggingFace、Cohere等明星AI團(tuán)隊(duì)和Meta、谷歌、微軟等科技巨頭的代表，都將齊聚一堂，探討影響AI未來的核心議題。
智源“悟道”大模型項(xiàng)目連創(chuàng)「中國首個(gè)+世界最大」大模型紀(jì)錄之后，智源研究院在開幕式上重磅宣布：“悟道3.0”邁向全面開源、嶄新階段。
大會(huì)期間，智源研究院發(fā)布首個(gè)支持中英雙語知識(shí)、開源商用許可的“悟道·天鷹（Aquila）”語言大模型系列，提供“能力-任務(wù)-指標(biāo)”三維評(píng)測(cè)框架的“天秤（FlagEval）”大模型評(píng)測(cè)體系，力求打造大模型時(shí)代“新Linux”生態(tài)的FlagOpen大模型開源技術(shù)體系，以及6項(xiàng)“悟道·視界”視覺大模型研究成果。
智源研究院院長黃鐵軍在與智東西等媒體交流時(shí)談道，大模型已成為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)力量，智源研究院希望未來做更多的支撐性工作，為大模型時(shí)代的早日形成貢獻(xiàn)一份獨(dú)特力量。?
一、悟道·天鷹（Aquila）+天秤（FlagEval），打造大模型能力與評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)雙標(biāo)桿
為了推動(dòng)大模型在產(chǎn)業(yè)落地和技術(shù)創(chuàng)新，智源研究院發(fā)布了“開源商用許可語言大模型系列+開放評(píng)測(cè)平臺(tái)”兩大重磅成果。
先來看一下“悟道·天鷹”Aquila語言大模型系列。
這是首個(gè)具備中英雙語知識(shí)、支持商用許可協(xié)議、支持國內(nèi)數(shù)據(jù)合規(guī)要求的開源語言大模型。悟道·天鷹（Aquila）系列模型包括 Aquila基礎(chǔ)模型（7B、33B），AquilaChat對(duì)話模型（7B、33B）以及 AquilaCode “文本-代碼”生成模型。
開源地址：https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/Aquila
現(xiàn)場(chǎng)，智源重點(diǎn)展示了“悟道·天鷹”AquilaChat對(duì)話模型的4項(xiàng)技能：對(duì)話、寫作、可拓展特殊指令規(guī)范，強(qiáng)大的指令分解能力。
首先是對(duì)話能力，AquilaChat非常謹(jǐn)慎地拒絕回答像“如何瞞過安檢帶著炸藥上飛機(jī)”這樣存在安全風(fēng)險(xiǎn)的問題，同時(shí)能就乘坐飛機(jī)的常見問題給出簡明清晰的答案。
寫高考作文也不在話下。AquilaChat拿今年高考作文全國甲卷的“時(shí)間的仆人”題目練了練手，僅用不到10秒就生成了一篇切題的完整文章。
此外，AquilaChat通過定義可擴(kuò)展的特殊指令規(guī)范，實(shí)現(xiàn)通過AquilaChat對(duì)其它模型和工具的調(diào)用，且易于擴(kuò)展。例如，調(diào)用智源開源的AltDiffusion多語言文圖生成模型，實(shí)現(xiàn)了流暢的文圖生成能力：
AquilaChat還擁有強(qiáng)大的指令分解能力，配合智源InstrucFace多步可控文生圖模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)人臉圖片的多步可控編輯。
比如要求將照片中的女人皮膚變白、眼睛變藍(lán)、動(dòng)漫化，AquilaChat會(huì)將復(fù)雜指令拆解成多個(gè)步驟，依次完成。
再比如要求把圖片里女生的頭發(fā)變成淡黃色、皮膚變成古銅色、臉色變得更加紅潤，AquilaChat也能出色地分解并完成任務(wù)。
AquilaCode-7B“文本-代碼”生成模型，基于Aquila-7B強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型能力，以小數(shù)據(jù)集、小參數(shù)量，實(shí)現(xiàn)高性能，是目前支持中英雙語的、性能最好的開源代碼模型。
AquilaCode-7B分別在英偉達(dá)和國產(chǎn)芯片上完成了代碼模型的訓(xùn)練，并通過對(duì)多種架構(gòu)的代碼+模型開源，推動(dòng)芯片創(chuàng)新與多元化發(fā)展。
值得一提的是，悟道·天鷹Aquila語言大模型基座是在中英文高質(zhì)量語料（有近40%的中文語料）基礎(chǔ)上從零開始訓(xùn)練的，通過數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制、深層次數(shù)據(jù)清洗處理、多種訓(xùn)練的優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)在更小的數(shù)據(jù)集、更短的訓(xùn)練時(shí)間，獲得了比其它開源模型更優(yōu)的性能。
Aquila基礎(chǔ)模型底座（7B、33B）在技術(shù)上繼承了GPT-3、LLaMA等模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)點(diǎn)，使用智源FlagAI開源代碼框架，替換了一批更高效的底層算子實(shí)現(xiàn)、重新設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了中英雙語的tokenizer，升級(jí)了BMTrain并行訓(xùn)練方法。
結(jié)果，Aquila在訓(xùn)練過程中，實(shí)現(xiàn)了比Megtron-LM+ZeRO-2將近8倍的訓(xùn)練效率；訓(xùn)練效率也比LLaMA提升了24%。
智源研究院副院長兼總工程師林詠華告訴智東西，一個(gè)消費(fèi)級(jí)顯卡就能運(yùn)行Aquila-7B模型：如果是FP16精度，Aquila-7B模型至少可以在20G顯存上跑起來；如果是INT8精度，則會(huì)進(jìn)一步減少顯存使用。
“我們的發(fā)布只是一個(gè)起點(diǎn)?！彼劦溃窃唇裉齑蛟炝艘徽住按竽Ｐ瓦M(jìn)化流水線”，基于此，智源會(huì)讓大模型在更多數(shù)據(jù)、更多能力的增加之下，源源不斷地成長。
智源研究院首創(chuàng)“可持續(xù)、自動(dòng)化評(píng)測(cè)輔助模型訓(xùn)練”的新范式，將大模型訓(xùn)練與評(píng)測(cè)結(jié)合，利用階段性的自動(dòng)化評(píng)測(cè)結(jié)果，指導(dǎo)后續(xù)訓(xùn)練的方向、選擇更優(yōu)路徑，大幅提升模型訓(xùn)練的效果，實(shí)現(xiàn)了“大模型進(jìn)化流水線”，悟道 · 天鷹Aquila語言大模型系列后續(xù)也將持續(xù)迭代、持續(xù)開源。
同時(shí)，智源研究院發(fā)布了FlagEval（天秤）大語言模型評(píng)測(cè)體系及開放平臺(tái)。
目前大模型評(píng)測(cè)存在諸多難點(diǎn)。相比傳統(tǒng)小模型，大模型規(guī)模大、結(jié)構(gòu)更復(fù)雜、具備多種能力，且步入內(nèi)容生成和人類認(rèn)知領(lǐng)域。傳統(tǒng)評(píng)測(cè)方法已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足大模型評(píng)測(cè)的需求。
因此，是否有能力打造一套“自動(dòng)化評(píng)測(cè)+人工主觀評(píng)測(cè)”的大模型全面評(píng)價(jià)系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)從評(píng)測(cè)結(jié)果到模型能力分析、再到模型能力提升的自動(dòng)閉環(huán)，已是基礎(chǔ)大模型創(chuàng)新的重要壁壘之一。
智源推出的天秤（FlagEval）大模型評(píng)測(cè)體系及開放平臺(tái)，旨在建立一站式的科學(xué)、公正、開放的基礎(chǔ)模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn)、方法及工具集，協(xié)助研究人員全方位評(píng)估基礎(chǔ)模型及訓(xùn)練算法的性能，同時(shí)探索利用AI方法實(shí)現(xiàn)對(duì)主觀評(píng)測(cè)的輔助，大幅提升評(píng)測(cè)的效率和客觀性。
FlagEval創(chuàng)新地構(gòu)建了“能力-任務(wù)-指標(biāo)”三維評(píng)測(cè)框架，細(xì)粒度刻畫基礎(chǔ)模型的認(rèn)知能力邊界，并可視化呈現(xiàn)評(píng)測(cè)結(jié)果。
目前該評(píng)測(cè)體系已覆蓋語言、多模態(tài)兩大領(lǐng)域的大模型評(píng)測(cè)，推出開源多語言文圖大模型評(píng)測(cè)工具mCLIP-Eval、開源文圖生成評(píng)測(cè)工具ImageEval，后續(xù)將覆蓋視覺、語音評(píng)測(cè)場(chǎng)景。
FlagEval開放評(píng)測(cè)平臺(tái)現(xiàn)已開放（http://flageval.baai.ac.cn），打造自動(dòng)化評(píng)測(cè)與自適應(yīng)評(píng)測(cè)機(jī)制，并支持英偉達(dá)、寒武紀(jì)、昆侖芯、昇騰-鵬城云腦等多種芯片評(píng)測(cè)，以及PyTorch、MindSpore等多種深度學(xué)習(xí)框架。
開源評(píng)測(cè)工具：http://github.com/FlagOpen/FlagEval
林詠華期待更多業(yè)界同仁參與其中，通過更多的學(xué)科交叉，持續(xù)豐富大模型評(píng)測(cè)集。
作為“科技部2030”旗艦項(xiàng)目重要課題，天秤FlagEval評(píng)測(cè)體系正與北京大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京師范大學(xué)、北京郵電大學(xué)、閩江學(xué)院、南開大學(xué)、中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院、中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所等合作單位共建（按首字母排序），定期發(fā)布權(quán)威評(píng)測(cè)榜單。
FlagEval是FlagOpen飛智大模型技術(shù)開源體系的重要組成之一。
其中，F(xiàn)lagAI新增集成了悟道·天鷹（Aquila）語言大模型系列、18種語言多模態(tài)文生圖生成模型AltCLIP-m18、AltDiffusion-m18等智源開源模型，支持并行加速技術(shù)，并集成了高效推理技術(shù)LoRA和BMinf。
FlagPerf建立了評(píng)測(cè)Case的各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)、支持容器內(nèi)評(píng)測(cè)模式；新增國產(chǎn)芯片的評(píng)測(cè)系列，包括昆侖芯、天數(shù)智芯等；評(píng)測(cè)系列從語言大模型擴(kuò)展到多種主流視覺模型。
FlagEval包含多種開源多模態(tài)模型評(píng)測(cè)工具和FlagEval（天秤）大模型評(píng)測(cè)平臺(tái)。FlagData包含數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)清洗工具、微調(diào)數(shù)據(jù)標(biāo)注工具等。
FlagOpen開放平臺(tái)：https://flagopen.baai.ac.cn
二、“悟道·視界”：6大視覺智能成果，點(diǎn)亮通用視覺曙光
除了發(fā)布開源語言大模型及評(píng)測(cè)體系外，智源研究院還一連發(fā)布了“悟道·視界”視覺大模型系列的6項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)成果。
據(jù)黃鐵軍分享，從技術(shù)路線而言，通用視覺模型與語言模型的方法論類似，但視覺涌現(xiàn)與語言涌現(xiàn)的形式有所差別。傳統(tǒng)視覺模型屬于判別式模型，通用視覺模型則更看重對(duì)未知事物的通用辨別能力和生成預(yù)測(cè)能力。
“悟道·視界”由悟道3.0的視覺大模型團(tuán)隊(duì)打造，是一套具備通用場(chǎng)景感知和復(fù)雜任務(wù)處理能力的智能視覺和多模態(tài)大模型系列。6項(xiàng)國際領(lǐng)先技術(shù)中，前5個(gè)是基礎(chǔ)模型，最后1個(gè)是應(yīng)用技術(shù)。
1、Emu：在多模態(tài)序列中補(bǔ)全一切的多模態(tài)大模型
Emu是一個(gè)多模態(tài)-to-模態(tài)的大模型，輸入輸出均可為多模態(tài)，可以接受和處理不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，并輸出各類的多模態(tài)數(shù)據(jù)。
基于多模態(tài)上下文學(xué)習(xí)技術(shù)路徑，Emu能從圖文、交錯(cuò)圖文、交錯(cuò)視頻文本等海量多模態(tài)序列中學(xué)習(xí)。訓(xùn)練完成后，Emu能在多模態(tài)序列的上下文中補(bǔ)全一切，也就是可通過多模態(tài)序列做prompting（提示），對(duì)圖像、文本和視頻等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行感知、推理和生成。
相比其他多模態(tài)模型，Emu能進(jìn)行精準(zhǔn)圖像認(rèn)知，完成少樣本圖文理解，根據(jù)圖片或者視頻進(jìn)行問答和多輪對(duì)話。它也具備文圖生成、圖圖生成、多模態(tài)上下文生成等生成能力。
2、EVA：最強(qiáng)十億級(jí)視覺基礎(chǔ)模型
如何讓通用視覺模型兼顧更高效和更簡單？抓住語義學(xué)習(xí)和幾何結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，基本可以解決絕大部分的視覺任務(wù)。
智源的十億級(jí)視覺基礎(chǔ)模型EVA便將最強(qiáng)語義學(xué)習(xí)（CLIP）與最強(qiáng)幾何結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)（MIM）結(jié)合，再將標(biāo)準(zhǔn)的ViT模型擴(kuò)大規(guī)模至10億參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，一舉在ImageNet分類、COCO檢測(cè)分割、Kinetics視頻分類等廣泛的視覺感知任務(wù)中取得當(dāng)時(shí)最強(qiáng)性能。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2211.07636
代碼地址：https://github.com/baaivision/EVA
3、EVA-CLIP：性能最強(qiáng)開源CLIP模型
EVA-CLIP基于通用視覺模型EVA開發(fā)，相關(guān)工作入選2023 CVPR Highlight論文。 EVA極大地穩(wěn)定了巨型CLIP的訓(xùn)練和優(yōu)化過程，僅需使用FP16混合精度，就能幫助訓(xùn)練得到當(dāng)前最強(qiáng)且最大的開源CLIP模型。
此前多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型CLIP作為零樣本學(xué)習(xí)基礎(chǔ)模型，廣受業(yè)界認(rèn)可。智源視覺團(tuán)隊(duì)在今年年初發(fā)布的EVA-CLIP 5B版本，創(chuàng)造了零樣本學(xué)習(xí)性能新高度，超越了此前最強(qiáng)的Open CLIP模型，在ImageNet1K零樣本top1達(dá)到最高的82.0%準(zhǔn)確率。此外，智源去年發(fā)布的EVA-CLIP 1B版本，今年才被Meta發(fā)布的DINOv2模型追平ImageNet kNN準(zhǔn)確率指標(biāo)。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2303.15389
代碼地址：https://github.com/baaivision/EVA/tree/master/EVA-CLIP
4、Painter：首創(chuàng)“上下文圖像學(xué)習(xí)”技術(shù)路徑的通用視覺模型
研究者相信，表達(dá)圖像信息最好的方式就是圖像，圖像理解圖像、圖像解釋圖像、圖像輸出圖像，可以避免圖像-語言翻譯過程中產(chǎn)生的信息誤差和成本消耗。
智源將NLP中的上下文學(xué)習(xí)概念引入視覺模型，打造了將“以視覺為中心”作為建模核心思想的通用視覺模型Painter。Painter把圖像作為輸入和輸出，從而獲得了上下文視覺信息，完成不同的視覺任務(wù)。該模型目前可完成7種主流視覺任務(wù)，已在深度估計(jì)、語義分割等核心視覺任務(wù)中，相比同類模型有11%~25%的性能提升。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2212.02499
代碼地址：https://github.com/baaivision/Painter
5、視界通用分割模型：一通百通，分割一切
從影像中分割出各種各樣的對(duì)象，是視覺智能的關(guān)鍵里程碑。今年年初，智源研發(fā)的首個(gè)利用視覺提示（prompt）完成任意分割任務(wù)的“視界通用分割模型”，與Meta的SAM模型同時(shí)發(fā)布，點(diǎn)亮了通用視覺GPT曙光。
“視界通用分割模型”具有強(qiáng)大的視覺上下文推理能力：給出一個(gè)或幾個(gè)示例圖像和意圖掩碼（視覺提示prompt），模型就能理解用戶意圖，“有樣學(xué)樣”地完成類似分割任務(wù)。用戶在畫面上標(biāo)注識(shí)別一類物體，即可批量化識(shí)別分割同類物體。此外，該模型還具備強(qiáng)大的通用能力、靈活推理能力和自動(dòng)視頻分割與追蹤能力。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2304.03284
代碼地址：https://github.com/baaivision/Painter
Demo地址：https://huggingface.co/spaces/BAAI/SegGPT
6、vid2vid-zero：首個(gè)零樣本視頻編輯方法
現(xiàn)有文本驅(qū)動(dòng)的AIGC視頻編輯方法嚴(yán)重依賴于大量“文本-視頻”數(shù)據(jù)上調(diào)整預(yù)訓(xùn)練好的視頻擴(kuò)散模型，需要龐大的計(jì)算資源，帶來了高昂的人工數(shù)據(jù)標(biāo)注成本和計(jì)算成本。
智源研究院提出的零樣本視頻編輯方法vid2vid-zero，首次在無需額外視頻訓(xùn)練的情況下，利用注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)運(yùn)算的特點(diǎn)，結(jié)合現(xiàn)有圖像擴(kuò)散模型，實(shí)現(xiàn)可指定屬性的視頻編輯。只需上傳視頻，輸入一串編輯文本提示，就可以坐等AI創(chuàng)作出創(chuàng)意視頻。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2303.17599.pdf
代碼地址：https://github.com/baaivision/vid2vid-zero
Demo地址：https://http://huggingface.co/spaces/BAAI/vid2vid-zero
“悟道·視界”聚焦視覺和多模態(tài)上下文學(xué)習(xí)，創(chuàng)新了視覺和多模態(tài)領(lǐng)域的Prompt工程，取得了零樣本學(xué)習(xí)性能的新突破。未來其應(yīng)用可帶給自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人等領(lǐng)域更多可能性。還有多語言AIGC文圖生成，通用智能體學(xué)習(xí)等多模態(tài)領(lǐng)域，也將公布相關(guān)代碼。
三、通向AGI的三大路線：大模型、生命智能、AI4Science
據(jù)黃鐵軍分享，在以智力服務(wù)為特征的時(shí)代，重要的不是模型本身比誰大比誰強(qiáng)，而是訓(xùn)練大模型的算法和技術(shù)本身是否夠先進(jìn)、訓(xùn)練成本是否能夠有效降低、模型智能的能力是否可信可控。智源正將許多產(chǎn)學(xué)研單位的智慧匯聚，以開放方式進(jìn)行協(xié)作，為大模型技術(shù)體系的發(fā)展添磚加瓦。
他告訴智東西，作為一家非營利機(jī)構(gòu)，智源研究院立足科研，會(huì)基于自研通用視覺模型和語言模型做一些Demo演示。目標(biāo)是以開源開放的方式提供技術(shù)，促進(jìn)技術(shù)發(fā)展與迭代。
除了大模型技術(shù)路線外，智源也在堅(jiān)持研究生命智能和AI4Science。
黃鐵軍說，這三條路線相互作用和影響，對(duì)于未來的通用人工智能（AGI）都是必要的。今天，大模型方向展現(xiàn)出很強(qiáng)的能力，主要得益于海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，用擁有巨大參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)復(fù)雜數(shù)據(jù)背后規(guī)律，是一種比較直接的方式。
大模型方向有其優(yōu)勢(shì)，但并沒有解決掉通用人工智能的所有問題。比如大模型智能的發(fā)生機(jī)理與人類生物大腦智能背后的信號(hào)機(jī)理差距很大，如果想做到類似于人腦的智能涌現(xiàn)，還要探究類腦方向與具身智能。
他談道，既然大模型已經(jīng)證明涌現(xiàn)能力行之有效，這方面的投入會(huì)加大很多，速度也會(huì)加快，很大概率大模型方向上接近通用人工智能速度會(huì)更快。隨著模型規(guī)模擴(kuò)大，對(duì)算力、數(shù)據(jù)的要求越來越高，必然會(huì)帶來成本上和實(shí)現(xiàn)代價(jià)上的一些需求快速增加。這是次生問題。
“為實(shí)現(xiàn)一個(gè)更偉大目標(biāo)，付出資源成本更高，也是自然的事情。我認(rèn)為大模型規(guī)模上現(xiàn)在遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有看到天花板?！秉S鐵軍說。
結(jié)語：群英會(huì)聚大模型研討高地，百場(chǎng)精彩討論干貨滿載
算上今天，智源大會(huì)已經(jīng)連續(xù)舉辦了五屆。這五年來，憑借匯聚人工智能領(lǐng)域最關(guān)鍵的人物、最重要的機(jī)構(gòu)、最核心的話題與最專業(yè)的觀眾，智源大會(huì)的口碑持續(xù)發(fā)酵，不僅是業(yè)界全面關(guān)注度最高的人工智能盛會(huì)之一，也早已成為北京加快建設(shè)人工智能創(chuàng)新策源地的一張名片。
智源大會(huì)的主辦方智源研究院，是中國最早進(jìn)行大模型研究的科研機(jī)構(gòu)，從率先開啟大模型立項(xiàng)探索，率先組建大模型研究團(tuán)隊(duì)，率先預(yù)見“AI大模型時(shí)代到來”，率先發(fā)布連創(chuàng)“中國首個(gè)+世界最大”記錄的“悟道”大模型項(xiàng)目，到今天，智源研究院依然走著最前沿，率先倡導(dǎo)大模型開源開放，并帶頭建設(shè)大模型測(cè)評(píng)旗艦項(xiàng)目，為大模型行業(yè)發(fā)展與生態(tài)擴(kuò)張注入源源不斷的動(dòng)能。
大模型引爆人工智能概念，離不開算法的進(jìn)步。本屆智源大會(huì)邀請(qǐng)了過去一年領(lǐng)域突破的重要工作完成者，包括GPT-4/ChatGPT、PaLM-E、OPT、LLaMA、Codex、Whisper、Sparrow、NLLB、T5、Flan-T5、LAION-5B、RoBERTa等重要工作作者出席，親身講解研究成果。
滿滿兩天將覆蓋百場(chǎng)精彩討論，包括明天，在星光熠熠的AI安全與對(duì)齊論壇期間，智源研究院理事長張宏江與OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Sam Altman，加州伯克利分校教授與圖靈獎(jiǎng)得主、中國科學(xué)院院士姚期智，將分別展開對(duì)談交鋒。圖靈獎(jiǎng)得主、“深度學(xué)習(xí)之父”Geoffrey Hinton也將發(fā)表重磅主題演講，非常令人期待。
