[aipingce]8月16日消息，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2023在北京举行。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰做了主题演讲。王海峰首次对外表示，大语言模型具备了理解、生成、逻辑、记忆等人工智能的核心基础能力，为通用人工智能带来曙光。 飞桨开发者数已达800万 模型数超80万 WAVE SUMMIT深度学习开发者大会始于2019年4月。王海峰在首届大会上提出，深度学习具有很强的通用性，并具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，推动人工智能进入工业大生产阶段。四年来，深度学习技术和应用的发展充分验证了这一观点。深度学习技术的通用性越来越强，深度学习平台的标准化、自动化和模块化特征越来越显著，而预训练大模型的兴起，使得人工智能应用的深度和广度进一步拓展。人工智能已进入工业大生产阶段。 标准化方面，框架和模型联合优化，多硬件统一适配，应用模式简洁高效，大幅降低人工智能应用门槛；自动化方面，从训练、适配，到推理部署，提升人工智能研发全流程效率；模块化方面，丰富的产业级模型库，支撑人工智能在广泛场景的便捷应用。
据了解，得益于飞桨产业级深度学习开源开放平台和文心大模型的互相促进，飞桨生态愈加繁荣，已凝聚800万开发者，服务22万家企事业单位，基于飞桨创建了80万个模型。王海峰阐释了飞桨开发者社区AI Studio中文名“星河社区”的隽永含义，“文心加飞桨，翩然赴星河”。和所有的开发者一起，在飞桨和文心的加持下，共建星河社区，共赴通用人工智能的星辰大海。 
大语言模型为通用人工智能带来曙光 王海峰表示，人工智能具有多种典型能力，理解、生成、逻辑、记忆是其中的核心基础能力，这四项能力越强，越接近通用人工智能，而大语言模型具备了这四项能力，为通用人工智能带来曙光。 具体而言，人工智能的典型能力如创作、编程、解题、规划等都依赖于理解、生成、逻辑、记忆等核心基础能力，依赖程度有所不同。以解题为例，从读懂题目、解答题目到最后写出答案，需要理解、记忆、逻辑及生成能力的综合运用。 如何获得这些能力呢？以文心一言为例，首先从数万亿数据和数千亿知识中融合学习得到预训练大模型，在此基础上采用有监督精调、人类反馈的强化学习和提示等技术，并具备知识增强、检索增强和对话增强等技术优势。 进一步地，通过多种策略优化数据源及数据分布、基础模型长文建模、多类型多阶段有监督精调、多任务自适应有监督精调、多层次多粒度奖励模型等技术创新，全面提升基础通用能力。在检索增强和知识增强的基础上，通过知识点增强，提升对世界知识的掌握和运用；通过大规模逻辑数据构建、逻辑知识建模、多粒度语义知识组合以及符号神经网络，提升逻辑能力；通过构建数据、内容、模型和系统安全的全面安全体系，保障大模型的安全性。 以大语言模型为代表的人工智能正在深入千行百业，加速产业升级和经济增长。在这个进程中，技术创新和应用落地形成良性循环，理解、生成、逻辑、记忆等能力持续提升，产业应用的广度和深度持续拓展，大语言模型为通用人工智能带来曙光。 |
