縮放法則、龍貓法則、涌現(xiàn)現(xiàn)象；

向量數(shù)據(jù)庫、高質(zhì)量微調(diào)、價值觀對齊；

千億稠密/萬億稀疏、超長序列、多模態(tài)……

沒錯，這些看起來有點拗口的詞語，都和AI 大模型有關(guān)。

談到 AI 大模型，你最先想到的是什么？很多人首先關(guān)心的還是它的商業(yè)變現(xiàn)，而非這些技術(shù)術(shù)語。AI 大模型訓(xùn)練是一個端到端的復(fù)雜系統(tǒng)工程，技術(shù)門檻很高，需要強大的算力支撐，尤其是參數(shù)量大的模型，資金投入極大。據(jù)統(tǒng)計，Chat GPT 一輪訓(xùn)練下來，各種費用加起來達到約 460 萬美金，而 Chat GPT-4 一次訓(xùn)練成本為 6300 萬美元。不得不感嘆一句，AI 大模型真的是一個奢侈品啊！

那么如此奢侈的 AI 大模型，什么時候能實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)呢？早在 2020 年，有專家就提出一個1:2:4 的商業(yè)邏輯，也就是花 100 塊錢買硬件，需要在云上實現(xiàn) 200 塊錢的營收，在應(yīng)用上實現(xiàn) 400 塊錢的營收，才能實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。以 Chat GPT 為例，它需要擁有超過八千萬的付費用戶，才能實現(xiàn)這個商業(yè)閉環(huán)。

因此，當前“大模型熱潮”迅速席卷全球，國際科技巨頭紛紛投入其中，大模型在教育、醫(yī)療、金融、娛樂等多個行業(yè)中廣泛應(yīng)用，迅速占領(lǐng)垂直市場，以期快速實現(xiàn)商業(yè)化落地。然而，人們對于大模型迅速商業(yè)化之后的發(fā)展路徑思考的其實并不多，我們可以看到很多大模型基本上都是淺嘗輒止，最后引發(fā)了商業(yè)化與非盈利之間的矛盾。

由此可見，我們窺見的“大模型狂熱”很可能只是冰山一角，而在冰冷的水面下到底隱藏著什么呢？大模型到底是什么？我們?yōu)楹涡枰竽Ｐ停咳绾螛?gòu)建一個高效的大模型......找到這些問題的答案，不僅可以幫助我們對大模型進行“祛魅”，在暗流涌動的“大模型狂熱”面前保持清醒；也是找到大模型商業(yè)變現(xiàn)途徑的必由之路，所謂知其然還應(yīng)知其所以然。

在時習(xí)知新上的《AI 大模型技術(shù)與發(fā)展趨勢洞察》這門課程中，你都能找到這些問題的答案，也能找到開頭那些術(shù)語的解釋。課程基于華為在大模型研究中的實踐經(jīng)驗，深入剖析 AI 大模型的核心原理、關(guān)鍵技術(shù)及未來發(fā)展趨勢。

無論你是數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師，還是 AI 領(lǐng)域的分析師、投資者、創(chuàng)業(yè)者、產(chǎn)業(yè)政策制定者等專業(yè)人士，抑或是企業(yè)中高層管理者，研發(fā)團隊負責(zé)人、業(yè)務(wù)負責(zé)人、市場營銷人員等外圍人士；學(xué)習(xí)該課程，都能夠讓你在了解或重溫 AI 大模型的基礎(chǔ)知識和技術(shù)原理之后，更全面地掌握 AI 大模型的建設(shè)過程，更深入地洞悉 AI 技術(shù)未來的發(fā)展趨勢及其背后的底層邏輯，從而將其靈活應(yīng)用于實際工作中，探索以大模型為驅(qū)動的業(yè)務(wù)創(chuàng)新與價值創(chuàng)造之路。