5月20日，由深度學(xué)習(xí)技術(shù)與應(yīng)用國家工程研究中心主辦、飛槳承辦的WAVESUMMIT2022深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會在線上舉辦。百度集團(tuán)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心副主任吳甜發(fā)布飛槳文心最新全景圖，提出支撐大模型產(chǎn)業(yè)落地的3個關(guān)鍵路徑，并在業(yè)內(nèi)首發(fā)行業(yè)大模型。

（百度集團(tuán)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心副主任吳甜）

大模型助力普惠AI三大關(guān)鍵落地路徑發(fā)布

近年來，深度學(xué)習(xí)作為人工智能時代的通用型基礎(chǔ)技術(shù)，推動了工業(yè)革命進(jìn)入爆發(fā)式增長期。百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主任王海峰在演講中表示，人工智能越來越普惠，賦能千行百業(yè)，惠及千家萬戶。

AI大模型進(jìn)一步增強(qiáng)了AI技術(shù)的通用性，也讓廣大開發(fā)者可以更低成本、低門檻，面向場景研發(fā)更好用的AI模型，助力普惠AI。百度集團(tuán)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心副主任吳甜表示，今年是大模型產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵年。她指出，大模型技術(shù)與真實(shí)場景需求的有效匹配是落地要解決的關(guān)鍵問題，并給出支撐大模型產(chǎn)業(yè)落地的3個關(guān)鍵路徑：建設(shè)更適配場景需求的大模型體系，提供全流程支持應(yīng)用落地的工具和方法，營造激發(fā)創(chuàng)新的開放生態(tài)。

基于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐大模型落地的關(guān)鍵解法，飛槳文心全景圖全面升級。在模型層，一次性發(fā)布10個大模型，形成了涵蓋基礎(chǔ)大模型、任務(wù)大模型、行業(yè)大模型的三級體系，全面滿足產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需求；配套工具與平臺層，發(fā)布大模型開發(fā)套件、API和內(nèi)置了文心大模型能力的EasyDL和BML開發(fā)平臺，全方位降低應(yīng)用門檻；共創(chuàng)共享飛槳生態(tài)，同時建設(shè)大模型創(chuàng)意和探索社區(qū)旸谷，讓更多人零距離接觸到最先進(jìn)的AI大模型技術(shù)，激發(fā)創(chuàng)新與創(chuàng)意。

文心大模型迎來十大新成員業(yè)界首發(fā)行業(yè)大模型

本次峰會上，吳甜帶來了文心大模型發(fā)布以來的最大一次升級，其中最值得關(guān)注的是，業(yè)界首發(fā)的文心·行業(yè)大模型。

文心·行業(yè)大模型基于通用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的文心大模型，加上行業(yè)應(yīng)用場景中大量存在著行業(yè)特有的大數(shù)據(jù)和知識，結(jié)合行業(yè)相關(guān)的創(chuàng)新算法設(shè)計(jì)，將進(jìn)一步提升大模型對行業(yè)應(yīng)用的適配性。吳甜介紹，在能源電力和金融領(lǐng)域，文心聯(lián)合國家電網(wǎng)研發(fā)了知識增強(qiáng)的能源行業(yè)NLP大模型國網(wǎng)-百度·文心，聯(lián)合浦發(fā)銀行研發(fā)了知識增強(qiáng)的金融行業(yè)NLP大模型浦發(fā)-百度·文心，目前已在電力、金融相關(guān)任務(wù)上取得顯著的效果提升。

國家電網(wǎng)有限公司數(shù)字化工作部人工智能工作負(fù)責(zé)人蔣煒博士表示，作為中央企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的排頭兵，國家電網(wǎng)公司聯(lián)合百度公司共同打造行業(yè)級人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，探索研發(fā)電力人工智能聯(lián)合大模型，不僅提升了傳統(tǒng)電力專用模型的精度，而且大幅降低了研發(fā)門檻，實(shí)現(xiàn)了算力、數(shù)據(jù)、技術(shù)等資源的統(tǒng)籌優(yōu)化。下一步，國家電網(wǎng)公司將繼續(xù)深化雙方技術(shù)合作，推動人工智能大模型在電力領(lǐng)域的技術(shù)攻關(guān)及應(yīng)用探索，面向更典型的電力業(yè)務(wù)場景，構(gòu)建更具電力特色的人工智能大模型。

上海浦東發(fā)展銀行總行信息科技部副總經(jīng)理萬化表示，浦發(fā)銀行與百度在AI的多個方面實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，聯(lián)合研發(fā)了面向金融行業(yè)的大模型「浦發(fā)-百度·文心」，并且已在金融行業(yè)各類智能場景進(jìn)行驗(yàn)證。未來，浦發(fā)銀行將與百度繼續(xù)深入合作，在現(xiàn)有金融行業(yè)大模型的基礎(chǔ)上不斷迭代，持續(xù)地降低金融AI應(yīng)用落地的門檻。

除行業(yè)大模型外，此次還發(fā)布文心基礎(chǔ)大模型和任務(wù)大模型共八個，包括：融合任務(wù)相關(guān)知識的千億大模型ERNIE 3.0 Zeus，多任務(wù)視覺表征學(xué)習(xí)VIMER-UFO 2.0、商品圖文搜索表征學(xué)習(xí)VIMER-UMS、文檔圖像表征學(xué)習(xí)VIMER-StrucTexT 2.0，語音-語言跨模態(tài)大模型ERNIE-SAT、地理-語言跨模態(tài)大模型ERNIE-GeoL，以及面向生物計(jì)算領(lǐng)域的化合物表征學(xué)習(xí)HELIX-GEM和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析HELIX-Fold。

以基礎(chǔ)NLP大模型為例，ERNIE家族增添新成員，融合任務(wù)相關(guān)知識的千億大模型ERNIE 3.0 Zeus全新發(fā)布，在學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)和知識的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步學(xué)習(xí)百余種不同形式的任務(wù)知識，增強(qiáng)了模型的效果；通過融合層次化提示的預(yù)訓(xùn)練，更好地建模不同任務(wù)的共性與特性；再通過將不同的任務(wù)組織成統(tǒng)一的自然語言形式，統(tǒng)一建模增強(qiáng)模型的泛化能力。相對其他模型，ERNIE 3.0 Zeus在各類NLP任務(wù)上表現(xiàn)出了更強(qiáng)的零樣本和小樣本學(xué)習(xí)能力。

飛槳全面支撐文心大模型生產(chǎn)及應(yīng)用

文心大模型作為“產(chǎn)業(yè)級知識增強(qiáng)”大模型，在飛槳訓(xùn)練推理一體化技術(shù)的有力支撐下，實(shí)現(xiàn)了高效生產(chǎn)并真正為產(chǎn)業(yè)所用。飛槳作為我國首個自主研發(fā)、功能豐富、開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺，在訓(xùn)練層面自主研發(fā)了端到端自適應(yīng)分布式架構(gòu)，既包含了并行訓(xùn)練策略的創(chuàng)新，也包含針對異構(gòu)硬件的自適應(yīng)并行訓(xùn)練支持，打造了框架與算力、算法相結(jié)合三位一體的大模型訓(xùn)練解決方案，實(shí)現(xiàn)了端到端的極致性能優(yōu)化；在推理層面，飛槳推出了針對大模型的壓縮、推理、服務(wù)化全流程部署方案，擁有業(yè)內(nèi)領(lǐng)先性能，并已支撐自然語言理解、對話、跨模態(tài)生成等各類大模型的在線應(yīng)用。

為了讓開發(fā)者更加方便、快速地使用文心大模型，飛槳發(fā)布了一系列大模型開發(fā)套件、大模型API和集成文心大模型的飛槳企業(yè)版EasyDL和BML開發(fā)平臺，面向不同類型的開發(fā)者，全面釋放大模型的使用效能，進(jìn)一步降低應(yīng)用門檻。目前，EasyDL和BML平臺已有累計(jì)超過1萬名開發(fā)者基于文心大模型開發(fā)，創(chuàng)建了超過3萬個任務(wù)，并應(yīng)用到輸電通路巡檢、零部件瑕疵檢測、農(nóng)業(yè)病蟲害識別、新聞資訊創(chuàng)作等大量場景中。

此外，文心大模型將共創(chuàng)飛槳生態(tài)，并通過全新推出的基于文心大模型的創(chuàng)意社區(qū)——文心·旸谷社區(qū)，讓更多用戶零距離感受到文心大模型的魅力和應(yīng)用創(chuàng)新潛力，迸發(fā)出更多富有想象力的新事物。

目前飛槳已構(gòu)建了業(yè)內(nèi)布局最全、最適宜產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的模型庫體系，大模型作為人工智能 “基礎(chǔ)設(shè)施”的一部分，進(jìn)一步拓寬了人工智能技術(shù)落地的場景覆蓋廣度，更加深了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的深度。文心大模型將持續(xù)降低應(yīng)用門檻，推動產(chǎn)業(yè)智能化升級，讓人工智能技術(shù)惠及每一個人。