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深度學(xué)習(xí) | RLHF|ERNIE Bot

當(dāng)今社會(huì)是科技的社會(huì)，是算力快速發(fā)展的時(shí)代。隨著數(shù)據(jù)中心、東數(shù)西算、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的快速發(fā)展，大模型得到了快速地發(fā)展。大模型是“大算力+強(qiáng)算法”相結(jié)合的產(chǎn)物，是人工智能的發(fā)展趨勢(shì)和未來(lái)。目前，大規(guī)模的生態(tài)已初具規(guī)模。其可以實(shí)現(xiàn)從“手工作坊”到“工廠模式”的AI轉(zhuǎn)型。大模型通常在大規(guī)模無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)某種特征和規(guī)則。基于大模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用時(shí)，可以對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)，或者不進(jìn)行微調(diào)，就可以完成多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的任務(wù)；更重要的是，大模型具有自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，不需要或很少需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，降低訓(xùn)練成本，從而可以加快AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，降低AI應(yīng)用門檻。

與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而大模型則是通過(guò)使用大量的模型來(lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù)，例如圖片、文本等等；但是這些數(shù)據(jù)很難用機(jī)器完成。大模型可以訓(xùn)練更多類別、多個(gè)級(jí)別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時(shí)，可能需要一個(gè)更全面或復(fù)雜的數(shù)學(xué)和數(shù)值計(jì)算的支持。深度學(xué)習(xí)算法不需要像大模型那樣訓(xùn)練大量數(shù)量的模型來(lái)學(xué)習(xí)特征之間的聯(lián)系。深度學(xué)習(xí)算法是基于神經(jīng)元的，而大模型是利用大量參數(shù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文從大模型與深度學(xué)習(xí)方面入手，解決大模型是否是深度學(xué)習(xí)的未來(lái)的問(wèn)題。

作為深度學(xué)習(xí)、人工智能領(lǐng)域的專家，藍(lán)海大腦液冷工作站支持多種算力平臺(tái)，通過(guò)超融合與虛擬化管理平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)x86、ARM以及其他芯片架構(gòu)的多元異構(gòu)計(jì)算資源池化，并可根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的隨需調(diào)度和統(tǒng)一管理，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)融合。同時(shí)，提供計(jì)算密集型、計(jì)算存儲(chǔ)均衡型、存儲(chǔ)密集型、邊緣型、AI型等多種機(jī)型，以滿足不同人工智能計(jì)算場(chǎng)景的需求，更加靈活高效。

大模型發(fā)展現(xiàn)狀

大模型（預(yù)訓(xùn)練模型、基礎(chǔ)模型等）是“大算力+ 強(qiáng)算法”結(jié)合的產(chǎn)物。大模型通常在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)某種特征。在大模型進(jìn)行開(kāi)發(fā)應(yīng)用時(shí)，將大模型進(jìn)行微調(diào)，如對(duì)某些下游任務(wù)進(jìn)行小規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的二次訓(xùn)練或不進(jìn)行微調(diào)就可以完成。遷移學(xué)習(xí)是預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的主要思想，當(dāng)目標(biāo)場(chǎng)景數(shù)據(jù)不足時(shí)，先在數(shù)據(jù)量大的公開(kāi)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI模型，然后將其遷移到目標(biāo)場(chǎng)景中，通過(guò)目標(biāo)場(chǎng)景中的小數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，使模型達(dá)到要求的性能。在這個(gè)過(guò)程中，在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度網(wǎng)絡(luò)模型被稱為“預(yù)訓(xùn)練模型”。使用預(yù)訓(xùn)練模型極大地減少了模型在標(biāo)記數(shù)據(jù)量下游工作的需要，從而解決了一些難以獲得大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的新場(chǎng)景。

從參數(shù)規(guī)模上看，AI 大模型先后經(jīng)歷了預(yù)訓(xùn)練模型、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型、超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型三個(gè)階段，參數(shù)量實(shí)現(xiàn)了從億級(jí)到百萬(wàn)億級(jí)的突破。從模態(tài)支持上看， AI 大模型從支持圖片、圖像、文本、語(yǔ)音單一模態(tài)下的單一任務(wù)，逐漸發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。

國(guó)外超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型始于2018年，并在2021年進(jìn)入“軍備競(jìng)賽”階段。2017年Vaswani等人提出Transformer架構(gòu)，奠定了大模型領(lǐng)域主流算法架構(gòu)的基礎(chǔ); Transformer提出的結(jié)構(gòu)使得深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)達(dá)到上億規(guī)模。 2018年谷歌提出BERT大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，是一種基于Transformer的雙向深層預(yù)訓(xùn)練模型。這極大地刺激了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展。此后，基于BERT、ELNet、RoberTa、T5的增強(qiáng)模型等一大批新的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型相繼涌現(xiàn)，預(yù)訓(xùn)練技術(shù)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域得到快速發(fā)展。

2019年，OpenAI將繼續(xù)推出15億參數(shù)的GPT-2，可以生成連貫的文本段落，實(shí)現(xiàn)早期閱讀理解和機(jī)器翻譯等。緊接著，英偉達(dá)推出了83億參數(shù)的Megatron-LM，谷歌推出了110億參數(shù)的T5，微軟推出了170億參數(shù)的Turing-NLG。 2020年，OpenAI推出GPT-3超大規(guī)模語(yǔ)言訓(xùn)練模型，參數(shù)達(dá)到1750億，用了大約兩年的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了模型規(guī)模從1億到上千億級(jí)的突破，并能實(shí)現(xiàn)作詩(shī)、聊天、生成代碼等功能。此后，微軟和英偉達(dá)于2020年10月聯(lián)合發(fā)布了5300億參數(shù)的Megatron Turing自然語(yǔ)言生成模型（MT-NLG）。2021年1月，谷歌推出的Switch Transformer模型成為歷史上首個(gè)萬(wàn)億級(jí)語(yǔ)言模型多達(dá) 1.6 萬(wàn)億個(gè)參數(shù)；同年 12 月，谷歌還提出了具有 1.2 萬(wàn)億參數(shù)的 GLaM 通用稀疏語(yǔ)言模型，在7項(xiàng)小樣本學(xué)習(xí)領(lǐng)域的性能優(yōu)于 GPT-3。可以看出，大型語(yǔ)言模型參數(shù)數(shù)量保持著指數(shù)增長(zhǎng)勢(shì)頭。這樣的高速發(fā)展還沒(méi)有結(jié)束，2022年又有一些常規(guī)業(yè)態(tài)大模型涌現(xiàn)，比如Stability AI發(fā)布的文字到圖像Diffusion，以及OpenAI推出的ChatGPT。

國(guó)外大模型發(fā)展歷程

在國(guó)內(nèi)，超大模型的研發(fā)發(fā)展異常迅速，2021年是中國(guó)AI大模型爆發(fā)的一年。 2021年，商湯科技發(fā)布了大規(guī)模模型（INTERN），擁有100億的參數(shù)量，這是一個(gè)巨大的訓(xùn)練工作。在訓(xùn)練過(guò)程中，大約有10個(gè)以上的監(jiān)控信號(hào)幫助模型適應(yīng)各種不同視覺(jué)或NLP任務(wù)。截至到2021年中，商湯科技已經(jīng)構(gòu)建了全球最大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型，其中該模型擁有超過(guò)300億個(gè)參數(shù)；同年4月，華為云聯(lián)合循環(huán)智能發(fā)布千億參數(shù)規(guī)模的盤古NLP超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型；聯(lián)合北京大學(xué)發(fā)布盤古α超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，參數(shù)規(guī)模達(dá)2000億。阿里達(dá)摩院發(fā)布270億參數(shù)的PLUG中文預(yù)訓(xùn)練模型，聯(lián)合清華大學(xué)發(fā)布千億參數(shù)規(guī)模的M6中文多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型； 7月，百度推出 ERNIE 3.0 Titan模型； 10月，浪潮信息發(fā)布預(yù)估2500億的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型“源 1.0”； 12月，百度推出了擁有2600億尺度參數(shù)的ERNIE 3.0 Titan模型。而達(dá)摩院的M6模型的參數(shù)達(dá)到10萬(wàn)億，直接將大模型的參數(shù)提升了一個(gè)量級(jí)。2022年，基于清華大學(xué)、阿里達(dá)摩院等研究成果以及超算基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)的“腦級(jí)人工智能模型”八卦爐完成建立，其模型參數(shù)將超過(guò)174萬(wàn)億。

部分中國(guó)公司雖然還沒(méi)有正式推出自己的大規(guī)模模型產(chǎn)品，但也在積極進(jìn)行研發(fā)，比如云從科技，該公司的研究團(tuán)隊(duì)就非常認(rèn)同“預(yù)訓(xùn)練大模型+下游任務(wù)遷移”的技術(shù)趨勢(shì)，從2020年開(kāi)始，在NLP、OCR、機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音等多個(gè)領(lǐng)域開(kāi)展預(yù)訓(xùn)練大模型的實(shí)踐，不僅進(jìn)一步提升了企業(yè)核心算法的性能，同時(shí)也大大提升了算法的生產(chǎn)效率，已經(jīng)在城市治理、金融、智能制造等行業(yè)應(yīng)用中展現(xiàn)出價(jià)值。

“書生”相較于同期最強(qiáng)開(kāi)源模型CLIP在準(zhǔn)確率和數(shù)據(jù)使用效率上均取得大幅提升

大模型給人工智能產(chǎn)業(yè)帶來(lái)什么

一、大模型加速AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，降低AI應(yīng)用門檻

人工智能正處于從“能用”到“好用”的應(yīng)用落地階段，但仍處于商業(yè)落地初期，主要面臨場(chǎng)景需求碎片化、人力研發(fā)和應(yīng)用計(jì)算成本高以及長(zhǎng)尾場(chǎng)景數(shù)據(jù)較少導(dǎo)致模型訓(xùn)練精度不夠、模型算法從實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景到真實(shí)場(chǎng)景差距大等行業(yè)問(wèn)題。而大模型的出現(xiàn)，在增加模型通用性、降低訓(xùn)練研發(fā)成本等方面降低AI落地應(yīng)用的門檻。

1、大模型可實(shí)現(xiàn)從“手工作坊”到“工廠模式”的AI轉(zhuǎn)型

近十年來(lái)，通過(guò)“深度學(xué)習(xí)+大算力”獲得訓(xùn)練模型成為實(shí)現(xiàn)人工智能的主流技術(shù)途徑。由于深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)和算力可用這三個(gè)要素都已具備，全球掀起了“大煉模型”的熱潮，也催生了一大批人工智能公司。然而，在深度學(xué)習(xí)技術(shù)出現(xiàn)的近10年里，AI模型基本上都是針對(duì)特定的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行訓(xùn)練的，即小模型屬于傳統(tǒng)的定制化、作坊式的模型開(kāi)發(fā)方式。傳統(tǒng)AI模型需要完成從研發(fā)到應(yīng)用的全方位流程，包括需求定義、數(shù)據(jù)收集、模型算法設(shè)計(jì)、訓(xùn)練調(diào)化、應(yīng)用部署和運(yùn)營(yíng)維護(hù)等階段組成的整套流程。這意味著除了需要優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理準(zhǔn)確定義需求外，還需要AI研發(fā)人員扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)和協(xié)同合作能力才能完成大量復(fù)雜的工作。

傳統(tǒng)的定制化、作坊式模型開(kāi)發(fā)流程

在傳統(tǒng)模型中，研發(fā)階段為了滿足各種場(chǎng)景的需求，AI研發(fā)人員需要設(shè)計(jì)個(gè)性定制化的專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型設(shè)計(jì)過(guò)程需要研究人員對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和場(chǎng)景任務(wù)有足夠的專業(yè)知識(shí)，并承擔(dān)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的試錯(cuò)成本和時(shí)間成本。一種降低專業(yè)人員設(shè)計(jì)門檻的思路是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自動(dòng)搜索技術(shù)路線，但這種方案需要很高的算力，不同的場(chǎng)景需要大量機(jī)器自動(dòng)搜索最優(yōu)模型，時(shí)間成本仍然很高。一個(gè)項(xiàng)目往往需要專家團(tuán)隊(duì)在現(xiàn)場(chǎng)待上幾個(gè)月才能完成。其中，數(shù)據(jù)收集和模型訓(xùn)練評(píng)估以滿足目標(biāo)要求通常需要多次迭代，從而導(dǎo)致高昂的人力成本。

落地階段，通過(guò)“一模一景”的車間模式開(kāi)發(fā)出來(lái)的模型，并不適用于垂直行業(yè)場(chǎng)景的很多任務(wù)。例如，在無(wú)人駕駛汽車的全景感知領(lǐng)域，往往需要多行人跟蹤、場(chǎng)景語(yǔ)義分割、視野目標(biāo)檢測(cè)等多個(gè)模型協(xié)同工作；與目標(biāo)檢測(cè)和分割相同的應(yīng)用，在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域訓(xùn)練的皮膚癌檢測(cè)和AI模型分割不能直接應(yīng)用于監(jiān)控景點(diǎn)中的行人車輛檢測(cè)和場(chǎng)景分割。模型無(wú)法重復(fù)使用和積累，這也導(dǎo)致了AI落地的高門檻、高成本和低效率。

大模型是從龐大、多類型的場(chǎng)景數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，總結(jié)出不同場(chǎng)景、不同業(yè)務(wù)的通用能力，學(xué)習(xí)出一種特征和規(guī)律，成為具有泛化能力的模型庫(kù)。在基于大模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用或應(yīng)對(duì)新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)可以對(duì)大模型進(jìn)行適配，比如對(duì)某些下游任務(wù)進(jìn)行小規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)二次訓(xùn)練，或者無(wú)需自定義任務(wù)即可完成多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)通用智能能力。因此，利用大模型的通用能力，可以有效應(yīng)對(duì)多樣化、碎片化的人工智能應(yīng)用需求，為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模人工智能落地應(yīng)用提供可能。

AI大模型“工廠模式”的開(kāi)發(fā)方式

2、大模型具有自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，能夠降低AI開(kāi)發(fā)以及訓(xùn)練成本

傳統(tǒng)的小模型訓(xùn)練過(guò)程涉及大量調(diào)參調(diào)優(yōu)的手動(dòng)工作，需要大量AI專業(yè)研發(fā)人員來(lái)完成；同時(shí)，模型訓(xùn)練對(duì)數(shù)據(jù)要求高，需要大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)。但很多行業(yè)的數(shù)據(jù)獲取困難，標(biāo)注成本高，同時(shí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)者需要花費(fèi)大量時(shí)間收集原始數(shù)據(jù)。例如，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的病理學(xué)、皮膚病學(xué)和放射學(xué)等醫(yī)學(xué)影像密集型領(lǐng)域的影響不斷擴(kuò)大和發(fā)展，但醫(yī)學(xué)影像通常涉及用戶數(shù)據(jù)隱私，很難大規(guī)模獲取到用于訓(xùn)練 AI 模型。在工業(yè)視覺(jué)瑕疵檢測(cè)領(lǐng)域，以布匹瑕疵為例，市場(chǎng)上需要檢測(cè)的織物種類有白坯布、色坯布、成品布、有色布、純棉、混紡織物等缺陷種類繁多，顏色和厚度難以識(shí)別，需要在工廠長(zhǎng)時(shí)間收集數(shù)據(jù)并不斷優(yōu)化算法才能做好缺陷檢測(cè)。

大模型利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)功能，對(duì)輸入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)區(qū)分，合理構(gòu)建適合模型學(xué)習(xí)的任務(wù)，不需要或者很少用人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，很大程度上解決了人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)標(biāo)簽成本高、周期長(zhǎng)、精確度的問(wèn)題，減少了訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量。這在很大程度上減少了收集和標(biāo)記大型模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的成本，更適合小樣本學(xué)習(xí)，有助于將傳統(tǒng)有限的人工智能擴(kuò)展到更多的應(yīng)用場(chǎng)景。

我們認(rèn)為，相比于傳統(tǒng)的AI模型開(kāi)發(fā)模式，大規(guī)模模型在研發(fā)過(guò)程中的流程更加標(biāo)準(zhǔn)化，在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中具有更大的通用性，可以泛化到多種應(yīng)用場(chǎng)景；并且大模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力相較于傳統(tǒng)的需要人工標(biāo)注的模型訓(xùn)練能夠顯著降低研發(fā)成本，共同使得大模型對(duì)于 AI 產(chǎn)業(yè)具有重要意義，為解決 AI 落地難、促進(jìn) AI 產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程這一問(wèn)題提供方向。

二、大模型帶來(lái)更強(qiáng)大的智能能力

除通用能力強(qiáng)、研發(fā)過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)化程度高外，大模型最大的優(yōu)勢(shì)在于“效果好”。它通過(guò)將大數(shù)據(jù)“喂”給模型來(lái)增強(qiáng)自學(xué)習(xí)能力，從而具有更強(qiáng)的智能程度。例如，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，百度、谷歌等探索巨頭已經(jīng)表明，基于預(yù)訓(xùn)練大模型的NLP技術(shù)的效果已經(jīng)超越了過(guò)去最好的機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。 OpenAI 研究表明，從 2012 年到 2018 年的六年間，在最大規(guī)模的人工智能模型訓(xùn)練中所使用的計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，其中有 3.5 個(gè)月內(nèi)翻了一番，相比摩爾定律每 18 個(gè)月翻一番的速度快很多。下一代AI大模型的參數(shù)量級(jí)將堪比人類大腦的突觸水平，可能不僅可以處理語(yǔ)言模型，將更是一個(gè)多模態(tài)AI模型，可以處理多任務(wù)，比如語(yǔ)言、視覺(jué)和聲音。

弱人工智能仍屬于計(jì)算機(jī)“工具”范疇，強(qiáng)人工智能能自適應(yīng)地完成任務(wù)

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)體系架構(gòu)

同時(shí)大模型的訓(xùn)練離不開(kāi)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)架構(gòu)。深度學(xué)習(xí) (DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí) (ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能 (AI, Artificial Intelligence)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。大模型的訓(xùn)練離不開(kāi)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)架構(gòu)。

一、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)三要素體系

針對(duì)行業(yè)應(yīng)用的多樣化需求，以開(kāi)源開(kāi)發(fā)框架為核心的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)構(gòu)建了從模型開(kāi)發(fā)到部署的服務(wù)體系，包括三個(gè)核心層次：開(kāi)發(fā)框架、算法模型、開(kāi)發(fā)工具和能力平臺(tái)。在人工智能大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)時(shí)代，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的通用性越來(lái)越強(qiáng)，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化特征越來(lái)越突出，成為人工智能技術(shù)大規(guī)模、低成本融合賦能的基礎(chǔ)。平臺(tái)以成熟算法技術(shù)直接調(diào)用、個(gè)性化場(chǎng)景定制化開(kāi)發(fā)的形式為行業(yè)提供多種創(chuàng)新應(yīng)用，最終形成資源豐富、多方參與、協(xié)同演進(jìn)的人工智能使能生態(tài)。在深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的發(fā)展演進(jìn)過(guò)程中，逐漸形成了“框架-算法-工具”三個(gè)核心層次。

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)層次架構(gòu)

底層是開(kāi)源開(kāi)發(fā)框架。作為深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的核心樞紐，開(kāi)源開(kāi)發(fā)框架連接GPU、ASIC等智能計(jì)算芯片，支持計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音等各類應(yīng)用。部署全流程能力，讓高效開(kāi)發(fā)迭代各種算法，部署大規(guī)模應(yīng)用成為可能。一是通過(guò)提供編程接口API、編碼語(yǔ)言等方式，為開(kāi)發(fā)者構(gòu)建編程模型和開(kāi)發(fā)能力；二是依托并行訓(xùn)練、動(dòng)靜轉(zhuǎn)化、內(nèi)存優(yōu)化等功能，實(shí)現(xiàn)模型編譯和訓(xùn)練優(yōu)化；三是提供硬件接入能力，通過(guò)簡(jiǎn)化底層硬件的技術(shù)細(xì)節(jié)，建立模型與算力的連接通道，解決模型適配部署難的問(wèn)題。

中間層代表算法模型，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)賦予開(kāi)發(fā)者行業(yè)級(jí)的建模能力。采用預(yù)訓(xùn)練方式，減少數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注時(shí)間和人力成本，縮短模型訓(xùn)練過(guò)程，實(shí)現(xiàn)模型快速部署，加速AI技術(shù)技能開(kāi)發(fā)。根據(jù)技術(shù)路線和應(yīng)用價(jià)值，可以分為三類算法模型：一類是業(yè)界已經(jīng)實(shí)踐過(guò)的基礎(chǔ)算法，如VGGNet、ResNet等主流SOTA模型；二是提供自然算法語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、多模態(tài)等領(lǐng)域小樣本細(xì)分場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型，快速實(shí)現(xiàn)算法技能遷移；三是針對(duì)特定行業(yè)場(chǎng)景（如工業(yè)質(zhì)檢、安檢等）的應(yīng)用模型，根據(jù)用戶真實(shí)的行業(yè)落地需求推薦合適的應(yīng)用。結(jié)合落地機(jī)型和硬件，并提供相關(guān)實(shí)例。

上層是套件工具和能力平臺(tái)，支持各層級(jí)模型的開(kāi)發(fā)和部署，滿足開(kāi)發(fā)者各個(gè)階段的需求。主要功能體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 一是降低技術(shù)應(yīng)用門檻，通過(guò)提供集成化、標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)訓(xùn)練技術(shù)工具組件，支持可視化分析、預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用，降低訓(xùn)練和模型開(kāi)發(fā)的門檻、云作業(yè)交付和其他功能；提供前沿技術(shù)研發(fā)工具，支撐聯(lián)邦學(xué)習(xí)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)、生物計(jì)算、圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)能力，為模型創(chuàng)新提供支持；三是提供圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等具體信息，滿足行業(yè)實(shí)際需求面向業(yè)務(wù)場(chǎng)景的端到端開(kāi)發(fā)包，涵蓋數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模塊化設(shè)計(jì)、分布式訓(xùn)練、模型調(diào)參等流程，以及交叉部署平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)AI能力的快速應(yīng)用；四是提供全生命周期管理，構(gòu)建一體化深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理到模型推理的全周期服務(wù)，加速人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用落地全過(guò)程，實(shí)現(xiàn)管控與協(xié)同。

二、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)核心作用

一是驅(qū)動(dòng)核心技術(shù)迭代改進(jìn)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的逐漸成熟和普及，標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的流程工具成為開(kāi)發(fā)者的共同訴求，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。該平臺(tái)通過(guò)提供包含卷積、池化、全連接、二分類、多分類、反向傳播等的算法庫(kù)，避免了“重復(fù)造輪子”帶來(lái)的資源浪費(fèi)。在更高層次上實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破，實(shí)現(xiàn)“站在巨人的肩膀上”創(chuàng)新，加快人工智能技術(shù)迭代提升。

二是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新。操作系統(tǒng)作為連接PC和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代底層硬件架構(gòu)、頂層軟件系統(tǒng)和用戶交互界面的控制中心，是微軟、諾基亞、蘋果、谷歌等公司驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的核心工具統(tǒng)治地位。在人工智能時(shí)代，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)還起到連接頂層（頂層應(yīng)用）和底層（下層芯片）的作用，類比為“人工智能時(shí)代的操作系統(tǒng)”。深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的出現(xiàn)，使得各種算法能夠基于現(xiàn)有硬件系統(tǒng)高效開(kāi)發(fā)迭代并部署大規(guī)模應(yīng)用，為深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

三是縮短千行百業(yè)智能化升級(jí)路徑。當(dāng)前，人工智能工程應(yīng)用迎來(lái)了快速發(fā)展的窗口期，如何縮短人工智能算法從建模到實(shí)際生產(chǎn)的周期，提高應(yīng)用效率成為各行業(yè)關(guān)注的核心問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)平臺(tái)提供從制造到工具、技術(shù)、機(jī)制等涵蓋人工智能能力產(chǎn)生、應(yīng)用、管理全過(guò)程的實(shí)用工程解決方案，解決人工智能面臨的專業(yè)人才短缺、數(shù)據(jù)成本高、建模等問(wèn)題。智能升級(jí)中的企業(yè)發(fā)展難、資源效率低等問(wèn)題，滿足了企業(yè)AI能力建設(shè)的迫切需求，為智能升級(jí)奠定了基礎(chǔ)。

四是承載產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮動(dòng)能。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)典型的共創(chuàng)技術(shù)領(lǐng)域。只有構(gòu)建健康完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，才能實(shí)現(xiàn)繁榮和可持續(xù)發(fā)展。以深度學(xué)習(xí)平臺(tái)為驅(qū)動(dòng)，搭建連接產(chǎn)學(xué)界的溝通橋梁，通過(guò)開(kāi)發(fā)者社區(qū)、賽事峰會(huì)、培訓(xùn)課程等方式，匯聚人才、技術(shù)、市場(chǎng)等行業(yè)生態(tài)資源要素。在輸出技術(shù)能力、賦能產(chǎn)業(yè)提升的同時(shí)，不斷發(fā)展運(yùn)用人工智能技術(shù)的慣性思維方式，攻克各行業(yè)痛點(diǎn)難點(diǎn)，進(jìn)一步帶動(dòng)下游需求，形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)良性循環(huán)。

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的技術(shù)創(chuàng)新重點(diǎn)

一、開(kāi)源開(kāi)發(fā)框架，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的基礎(chǔ)核心

開(kāi)源開(kāi)發(fā)框架作為深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的基礎(chǔ)核心，結(jié)合編程范式、大規(guī)模分布式等關(guān)鍵技術(shù)，打造易用、高效、可擴(kuò)展的框架引擎，解決了工業(yè)應(yīng)用中的廣泛?jiǎn)栴}。培訓(xùn)、軟件適配和硬件 ，專注于提高人工智能產(chǎn)品以及軟硬件解決方案的開(kāi)發(fā)效率和易用性。

1、動(dòng)靜統(tǒng)一的編程范式大幅提升算法開(kāi)發(fā)效率

動(dòng)靜統(tǒng)一的編程范式大幅提升算法開(kāi)發(fā)效率。框架編程范式是開(kāi)發(fā)人員用于編寫 程序時(shí)把復(fù)雜問(wèn)題抽象成程序代碼的不同方式，主要分為命令式編程（動(dòng)態(tài)圖）和聲明式編程（靜態(tài)圖）兩種編程范式，其中動(dòng)態(tài)圖編程具備開(kāi)發(fā)便捷性的特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)者可在調(diào)整局部代碼時(shí)，即時(shí)獲得執(zhí)行結(jié)果，易于調(diào)試、減少時(shí)間成本，但由于缺乏全局的計(jì)算圖Pass、顯存等優(yōu)化，如算子間融合、顯存inplace等，在性能、顯存等使用方面有所不足。而靜態(tài)圖則將用戶可事先定義的全部程序代碼進(jìn)行全局編譯優(yōu)化， 在功耗、性能等方面優(yōu)勢(shì)顯著。目前，谷歌TensorFlow、飛槳等業(yè)內(nèi)主流框架紛紛布局動(dòng)靜統(tǒng)一的編程范式，同時(shí)兼容支持動(dòng)態(tài)圖、靜態(tài)圖兩種編程范式，即在支持動(dòng)態(tài)圖高效開(kāi)發(fā)訓(xùn)練的同時(shí)，也支持開(kāi)發(fā)后一行代碼轉(zhuǎn)靜態(tài)圖訓(xùn)練加速和部署，大幅提升開(kāi)發(fā)者算法研發(fā)準(zhǔn)確率和生產(chǎn)部署效果。

2、大規(guī)模分布式訓(xùn)練技術(shù)有效提升巨型模型研發(fā)的承載能力

大規(guī)模分布式訓(xùn)練技術(shù)有效提升了超大規(guī)模模型開(kāi)發(fā)的承載能力。目前算法模型規(guī)模呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，以ERNIE3.0大模型為例，模型參數(shù)2600億，需要存儲(chǔ)空間3TB，計(jì)算量6.2E11 Tera FLOPs。單臺(tái)服務(wù)器，以Nvidia V100為例，單卡32GB內(nèi)存，125Tera FLOPS的計(jì)算能力，難以滿足千億級(jí)參數(shù)模型的訓(xùn)練需求，數(shù)據(jù)壓力大/讀寫模型、存儲(chǔ)、訓(xùn)練等。大規(guī)模分布式訓(xùn)練架構(gòu)布局，將千卡算力（相當(dāng)于一個(gè)國(guó)家超算中心的算力）的傳遞和計(jì)算納入主流企業(yè)通用實(shí)踐框架，結(jié)合平臺(tái)特性和端到端特征的算力模型自適應(yīng)分布式訓(xùn)練技術(shù)成為重要的創(chuàng)新方向。例如，結(jié)合算力平臺(tái)的靈活資源調(diào)度管理技術(shù)、自動(dòng)選擇最優(yōu)并行策略技術(shù)、高效計(jì)算與通信技術(shù)等。

3、統(tǒng)一的高速推理引擎滿足端邊云多場(chǎng)景大規(guī)模部署應(yīng)用

面對(duì)多樣化的部署環(huán)境，具備云端推理能力，成為開(kāi)源開(kāi)發(fā)框架成為業(yè)界普惠工具的重要標(biāo)志。物聯(lián)網(wǎng)智能時(shí)代，開(kāi)發(fā)框架必須具備端、邊、云全面支持的推理機(jī)架構(gòu)，以及與訓(xùn)練框架集成的內(nèi)部表達(dá)式和算子庫(kù)，實(shí)現(xiàn)即時(shí)訓(xùn)練和最完備的模型支持。推理實(shí)現(xiàn)能力應(yīng)跨越服務(wù)器、移動(dòng)和 Web 前端，模型壓縮工具可以幫助開(kāi)發(fā)人員實(shí)現(xiàn)更小、更高性能的模型。在部署過(guò)程中，開(kāi)發(fā)框架還應(yīng)該提供全流程推理和場(chǎng)景部署工具鏈，以實(shí)現(xiàn)在硬件受限環(huán)境下的快速部署。工具或技術(shù)的蒸餾，進(jìn)一步優(yōu)化和支持推理引擎在服務(wù)器、移動(dòng)終端/邊緣終端、網(wǎng)頁(yè)等各種硬件場(chǎng)景下的實(shí)現(xiàn)。

從生態(tài)上看，Paddle還支持采用Paddle平臺(tái)上的其他框架模型，也支持將Paddle模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式進(jìn)行部署，為開(kāi)發(fā)者提供多樣化、個(gè)性化的選擇。

4、標(biāo)準(zhǔn)化的軟硬件協(xié)同適配技術(shù)是打造國(guó)產(chǎn)化應(yīng)用賦能的關(guān)鍵

業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的框架平臺(tái)企業(yè)試圖提供可滿足多硬件接入的統(tǒng)一適配方案，包括統(tǒng)一硬件接口、算子開(kāi)發(fā)映射、圖引擎接入、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器這幾方面。

一是構(gòu)建統(tǒng)一硬件接入接口，完成不同硬件抽象層接口的標(biāo)準(zhǔn)化訪問(wèn)管理。如飛 槳框架支持插件式硬件接入功能，實(shí)現(xiàn)框架和硬件的解耦，開(kāi)發(fā)者只需實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)接 口，即可在框架中注冊(cè)新的硬件后端。

二是提供算子開(kāi)發(fā)映射方式，通過(guò)芯片提供的編程語(yǔ)言編寫算子Kernel或算子映 射方式接入硬件。具體可通過(guò)算子復(fù)用技術(shù)，減少算子數(shù)量；通過(guò)提供硬件Primitive開(kāi)發(fā)接口，實(shí)現(xiàn)算子在不同硬件上復(fù)用；對(duì)于現(xiàn)有算子無(wú)法滿足運(yùn)算邏輯和性能 需求的問(wèn)題，開(kāi)發(fā)者可以自定義算子，無(wú)需重新編譯安裝飛槳框架。

三是提供圖引擎接入方式，通過(guò)框架計(jì)算圖和硬件圖引擎之間的適配，實(shí)現(xiàn)硬件接入。為了更高效適配深度學(xué)習(xí)框架，硬件廠商通常會(huì)提供圖引擎，如英偉達(dá)的 TensorRT、Intel的OpenVINO等，框架僅需實(shí)現(xiàn)模型中間表示向廠商模型中間表示 的轉(zhuǎn)換即可適配。

四是打造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)優(yōu)化的編譯技術(shù)，利用基礎(chǔ)算子自動(dòng)融合優(yōu)化實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算子功能，降低適配成本的同時(shí)，優(yōu)化性能。如百度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器CINN具有方便接入硬件，提升計(jì)算速度的特點(diǎn)。對(duì)比業(yè)內(nèi)的TVM ，CINN額外支持了訓(xùn)練功能；對(duì)比谷歌的XLA，CINN提供自動(dòng)調(diào)優(yōu)技術(shù)，可更好實(shí)現(xiàn)軟硬協(xié)同，發(fā)揮硬件性能。

二、模型庫(kù)建設(shè)，算法創(chuàng)新、沉淀與集成管理是快速賦能關(guān)鍵能力

模型庫(kù)是深度學(xué)習(xí)平臺(tái)推動(dòng)AI普惠化，實(shí)現(xiàn)快速產(chǎn)業(yè)賦能的關(guān)鍵能力。為解決人工智能算法工程化落地過(guò)程中面臨的研發(fā)門檻高、周期長(zhǎng)等問(wèn)題，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)將模型庫(kù)作為平臺(tái)的核心能力進(jìn)行建設(shè)，開(kāi)發(fā)者依托模型庫(kù)，無(wú)需從頭編寫代碼即可實(shí)現(xiàn)算法能力，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用模型的不斷復(fù)用，從而促進(jìn)人工智能應(yīng)用多樣化和規(guī)模化發(fā)展。 當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)均基于自身開(kāi)發(fā)框架構(gòu)建算法模型庫(kù)，提供快速搭建人工智能應(yīng)用能力，如Meta推出 ，提供算法模型庫(kù)以及簡(jiǎn)易API和工作流程；藍(lán)海大腦構(gòu)建產(chǎn)業(yè)級(jí)模型庫(kù)并提供面向場(chǎng)景應(yīng)用的模型開(kāi)發(fā)套件，實(shí)現(xiàn)模型直接調(diào)用及二次開(kāi)發(fā)的能力，提升算法研發(fā)應(yīng)用效率。

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)在前沿技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)新，沉淀先進(jìn)算法能力，推動(dòng)SOTA模型應(yīng)用落地。一方面，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)已成為先進(jìn)算法模型的重要承載體，全球來(lái)看，AI領(lǐng)域創(chuàng)新算法的提出六成以上使用國(guó)際主流開(kāi)發(fā)開(kāi)源框架進(jìn)行驗(yàn)證；另一方面，學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界對(duì)先進(jìn)算法的使用需求反推深度學(xué)習(xí)平臺(tái)加強(qiáng)對(duì)SOTA模型庫(kù)的能力建設(shè)，促進(jìn)原創(chuàng)算法持續(xù)產(chǎn)生。當(dāng)前，國(guó)際主流深度學(xué)習(xí)平臺(tái)模型庫(kù)不斷加強(qiáng)對(duì)前沿算法模型的積累，將算法能力沉淀至深度學(xué)習(xí)平臺(tái)模型庫(kù)，為開(kāi)發(fā)者提供前沿技術(shù)能力支撐。

模型庫(kù)通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐加速完善，產(chǎn)業(yè)賦能能力不斷強(qiáng)化。為滿足產(chǎn)業(yè)多樣化場(chǎng)景需求，切實(shí)推動(dòng)AI算法應(yīng)用落地，模型庫(kù)主要通過(guò)兩個(gè)方面提升平臺(tái)產(chǎn)業(yè)賦能能力。一是通過(guò)細(xì)化應(yīng)用場(chǎng)景，豐富算法覆蓋方向，拓展模型庫(kù)能力邊界。模型庫(kù)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等基礎(chǔ)算法，依據(jù)實(shí)際產(chǎn)業(yè)需求對(duì)能力應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行細(xì)化，面向圖像分割、車輛檢測(cè)、個(gè)性化推薦等細(xì)分任務(wù)提供經(jīng)過(guò)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的模型。此外，通過(guò)引入預(yù)訓(xùn)練模型，為開(kāi)發(fā)者提供靈活、可拓展的算法能力，可實(shí)現(xiàn)在小樣本任務(wù)中的快速應(yīng)用，如藍(lán)海大腦目前支持產(chǎn)業(yè)級(jí)開(kāi)源算法模型超500個(gè)，已在金融、能源、交通等各行各業(yè)廣泛應(yīng)用。二是從實(shí)際產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，聚焦AI工程化落地問(wèn)題，通過(guò)提供輕量級(jí)、低能耗的產(chǎn)業(yè)級(jí)部署模型，解決實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中模型的精度與性能平衡問(wèn)題。

三、工具及平臺(tái)完善，覆蓋數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理部署全周期

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)圍繞前沿技術(shù)開(kāi)發(fā)部署新范式、數(shù)據(jù)模型全流程可視化分析管理、 企業(yè)級(jí)高精度應(yīng)用構(gòu)建以及全平臺(tái)部署來(lái)布局相關(guān)工具組件及平臺(tái)。

一是打造面向新型學(xué)習(xí)范式的系統(tǒng)化工具，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)面對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、圖學(xué)習(xí)、量子計(jì)算、生物計(jì)算等前沿學(xué)習(xí)范式，提供所需編譯運(yùn)行機(jī)制和解決方案，實(shí)現(xiàn)廣泛的模型應(yīng)用場(chǎng)景。

二是開(kāi)發(fā)覆蓋數(shù)據(jù)管理、模型開(kāi)發(fā)和推理部署的全流程研發(fā)工具集，實(shí)際應(yīng)用落地作為深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，平臺(tái)通過(guò)提供開(kāi)發(fā)套件和工具組件，端到端 打通數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練與優(yōu)化、多端部署能力，助力產(chǎn)業(yè)實(shí)踐工程化高效部署。

三是提供企業(yè)級(jí)高精度應(yīng)用構(gòu)建和全平臺(tái)部署能力，企業(yè)開(kāi)發(fā)服務(wù)平臺(tái)作為深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的重要出口，整合底層核心開(kāi)源框架以及上層數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)構(gòu)建、模型訓(xùn)練管理及端側(cè)部署能力，輔助企業(yè)實(shí)現(xiàn)一站式模型定制能力。如藍(lán)海大腦深度學(xué)習(xí)平臺(tái)面向不同開(kāi)發(fā)能力的企業(yè)打造零門檻深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，可結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)完成語(yǔ)言理解、語(yǔ)言生成、圖像分類、物體檢測(cè)、圖文生成等任務(wù)，支持企業(yè)實(shí)現(xiàn)在公有云、本地服務(wù)器、移動(dòng)設(shè)備的多側(cè)靈活安全部署。

四、專業(yè)領(lǐng)域延伸，圍繞科學(xué)發(fā)現(xiàn)與量子智能持續(xù)探索

領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和框架企業(yè)正圍繞生物醫(yī)藥、量子智能等更具前瞻性的垂直專業(yè)領(lǐng)域加速布局，降低前沿科研開(kāi)發(fā)門檻，提升應(yīng)用開(kāi)發(fā)效率。當(dāng)前，前沿學(xué)術(shù)研究進(jìn)入多學(xué)科融合和技術(shù)工具完善發(fā)展的新階段，人工智能技術(shù)成為推動(dòng)前沿科學(xué)發(fā)展的重要路線之一，取得了諸多突破和突破。在創(chuàng)新的同時(shí)，也對(duì)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的工具能力提出了新的挑戰(zhàn)。龍頭企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注以下方向，提升平臺(tái)在專業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)能力。

一是聚焦量子智能，應(yīng)用量子計(jì)算，挖掘人工智能算法的應(yīng)用潛力。量子計(jì)算具有傳統(tǒng)計(jì)算無(wú)法比擬的信息承載能力和并行計(jì)算處理能力，有望解決人工智能模型參數(shù)數(shù)量增加帶來(lái)的計(jì)算瓶頸問(wèn)題。龍頭企業(yè)提供基于深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的量子計(jì)算工具包，推動(dòng)量子技術(shù)與人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)模型的融合，支持量子電路模擬器、訓(xùn)練判別和生成量子模型；電路仿真等模塊為開(kāi)發(fā)者提供了人工智能、組合優(yōu)化、量子化學(xué)等領(lǐng)域量子應(yīng)用的研發(fā)工具，提高運(yùn)營(yíng)效率，降低量子應(yīng)用研發(fā)門檻。

二是聚焦蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、化合物性質(zhì)預(yù)測(cè)等生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域重點(diǎn)方向，構(gòu)建一套生物計(jì)算和模型開(kāi)發(fā)工具。人工智能與生物醫(yī)學(xué)技術(shù)相結(jié)合，可以大大提高任務(wù)的準(zhǔn)確性和效率，成為產(chǎn)業(yè)布局的重要方向。

總結(jié)與展望

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，大模型已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)的未來(lái)。大模型是一種深度學(xué)習(xí)模型，它可以處理大量的數(shù)據(jù)，從而獲得準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

首先，大模型可以有效地處理大量數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型只能處理少量的數(shù)據(jù)，而大模型可以處理大量的數(shù)據(jù)，從而獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。此外，大模型可以有效地處理非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，例如圖像和視頻。

其次，大模型可以提高模型的準(zhǔn)確性。大模型可以捕捉數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系，從而提高模型的準(zhǔn)確性。此外，大模型可以更快地訓(xùn)練，從而更快地獲得準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

最后，大模型可以更好地支持深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)，大模型可以支持深度學(xué)習(xí)，從而更好地發(fā)揮深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。

總之，大模型是深度學(xué)習(xí)的未來(lái)。它可以有效地處理大量的數(shù)據(jù)，提高模型的準(zhǔn)確性，更快地訓(xùn)練，更好地支持深度學(xué)習(xí)，從而提高深度學(xué)習(xí)的效率。

審核編輯黃宇