21世紀經濟報道記者駱軼琪 汕頭報道
數字經濟時代,國內數據要素產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)正在積極將能力融合。硬件端,基于國內GPU芯片平臺推進能力積蓄;軟件端,則從數據產生前端在數據采集、挖掘、清洗等多層面著手籌備。
2023中國數字經濟創(chuàng)新發(fā)展大會期間,首都在線副總裁、智算中心事業(yè)群總經理牛繼賓接受21世紀經濟報道記者采訪時表示,“首都在線一方面會在國內針對英偉達算力持續(xù)投資,做算力業(yè)務部署;另一方面也開始與國產芯片公司進行布局合作,首都在線和燧原科技等不少于五家的國內優(yōu)質芯片廠商合作,并在持續(xù)做適配和認證工作?!?/p>
多名受訪者都指出,高質量的精調數據將決定AI大模型的最終能力,要綜合運用各類型工具完善這項工作;同時不可忽視是對數據合規(guī)性、安全性挑戰(zhàn)的前置預防型工作。
構筑大模型底座
當前AI大模型構建過程中,最受關注的就是國內底層GPU為代表的智能計算類硬件能力構建進展。
牛繼賓告訴記者,首都在線最早從數據中心業(yè)務起步,逐步迭代出云計算能力、新一代智能計算能力。人工智能和元宇宙互相促進,元宇宙更側重于圖形圖像的沉浸式,人工智能更趨向于背后智能技術的支撐。牛繼賓稱,將通過把圖形圖像業(yè)務、GPU算力和服務做迭代升級,打造新一代算力平臺。
值得注意的是,當前國內普遍面臨著對大模型訓練硬件能力緊俏的難題。對此,牛繼賓對記者表示,目前英偉達的高端訓練芯片國內可以用,但帶寬被限制過,即使如此也供不應求。為此,首都在線一方面會在國內針對英偉達算力持續(xù)投資,另一方面也開始與國產芯片公司進行布局合作。
“我們已經在無錫開通了信創(chuàng)專區(qū),也會在內蒙古、海南各自開通信創(chuàng)專區(qū)。目的是把國產芯片能力逐步引入。在每一個國產芯片的資源池上,都會迭代一種模型服務,最終服務于用戶?!迸@^賓進一步指出,所以會從英偉達+國產算力,同時做資源池建設,然后引入成熟的模型,去解決算力短缺問題。
僅有算力硬件并不夠,牛繼賓分析道,單純建設智能算力業(yè)務只是建立了一個資源池,真正要用上這些資源,需要應用驅動,再結合英偉達不同的場景學習、觀察,最終導入到不同的國產芯片上,在不同場景中,計劃、激活模型訓練相關業(yè)務。“我們采用應用驅動、網絡驅動。可以把這些算力資源制作成服務的形式,最終交付到最終用戶?!?/p>
數據治理機遇
當前在模型搭建過程中,面臨的較大難題是數據處理和清洗等相關工作。
對此,廣東天億馬信息產業(yè)股份有限公司副總經理林少勇受訪時表示,為了處理好海量數據的挖掘,還需要引入一些大數據處理工具,包括分布式存儲、離線計算、實時計算等,同時也要有可視化的建模工具,以便更好調整模型參數。也可以借助AI,在數據中發(fā)現隱藏的模式和趨勢,從而幫助組織進行預測性分析。
同時為了保證挖掘數據的價值和質量,從數據采集方向,可以使用AI技術清洗數據、填補缺失值、處理異常值,以確保數據的準確性。也需通過制定數據質量規(guī)則、數據脫敏規(guī)則進一步保證數據的質量和合規(guī),同時也建立訪問控制和權限管理,確保只有授權人員能夠訪問特定數據。
在數據治理過程中,林少勇認為,AI可以提供很大幫助,這體現在幫助數據質量提升、智能數據分類和標注、預測性分析洞察和決策等方面。
“舉例來說,人工智能可以用于自動檢測和修復數據質量問題。比如使用機器學習算法來識別數據中的異常值、缺失值,進行數據清洗和糾正;也可以自動對數據進行分類和標注,幫助識別不同類型的數據,并為數據元素添加適當的元數據,從而提高數據的可管理性?!彼M一步指出,在AI的協助下,做好數據治理、提高數據質量,可以反過來將數據提供給AI訓練,進一步提高模型的識別率,形成閉環(huán)。
深圳數闊信息技術有限公司(下稱“數闊”)創(chuàng)始人兼CEO劉寶強也對21世紀經濟報道記者表示,當前市場比較缺乏高質量的精調數據,即經過人工標注、清洗、整合的數據。數據質量決定了大模型能力。
應對安全挑戰(zhàn)
數字經濟時代,更為重要是對數據這一涉及人們生活各方面的要素進行安全性防范。即便是剛剛興起的AI大模型,在被廣泛應用后,很快部分公司便遭遇了泄密挑戰(zhàn)。
林少勇對記者表示,AI大模型對于訓練的數據要求越來越高,國內還需做好數據標準、數據脫敏、數據安全等工作。
尤其是數據的廣泛收集、存儲和共享為個人、企業(yè)和政府帶來了機會,但同時也引發(fā)對數據隱私、保密性和安全性的擔憂。
“因此公司會從多個層面考慮應對這一難題:強化數據加密、建立訪問控制和權限管理、實施多層次防御策略(從軟硬件層面)、持續(xù)員工培訓、運用新技術(如人工智能、機器學習)等?!彼m(xù)稱。
劉寶強則對記者分析,倘若要應用海外大模型,可能會涉及數據被傳輸出去的情形,目前國產大模型本身底座安全,數據等信息也都留存在國內;同時開源大模型已經從底層源代碼開源,因此可自由部署、靈活可控。
近兩年來,在企業(yè)數字化轉型中,受大環(huán)境和市場等多重因素影響,企業(yè)對這方面的投入愈發(fā)審慎。但劉寶強對記者表示,“各行各業(yè)對數字化、智能化轉型的訴求上升速度很快,即使面臨短暫的資源困難,大多數企業(yè)都不會停止其數字化迭代進程?!?/p>
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