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AI結(jié)合電商、廣告應(yīng)用發(fā)展飛速!AI+教育暫處最底位!2023中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜

來源:易觀智慧院     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2023/12/20   主題:其他 [加盟]

技術(shù)局限尚需突破方能釋放更大價(jià)值

• 知識(shí)更新與自主學(xué)習(xí)能力,目前大語(yǔ)言模型仍然為靜態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)范式,無法實(shí)現(xiàn)新知識(shí)的快速學(xué)習(xí)與迭代,尤其是涉及到時(shí)效數(shù)據(jù)與專有數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下存在 障礙,OpenAI正在通過Plugins生態(tài)來突破這一局限

• 垂直領(lǐng)域泛化能力,通用任務(wù)的卓越能力已經(jīng)顯現(xiàn),但是進(jìn)入垂直細(xì)分領(lǐng)域與知識(shí)體系下,大模型的性能與泛化能力仍然需要增強(qiáng),行業(yè)大模型訓(xùn)練是當(dāng)前挑戰(zhàn)的 破局之道之一

• 長(zhǎng)期記憶能力,目前正在通過增大上下文容量、數(shù)據(jù)向量化,以及AI agent等多種方式探索突破

巨大的模型訓(xùn)練與推理算力等成本拉低效益比

• 訓(xùn)練與微調(diào)成本,該訓(xùn)練成本僅針對(duì)企業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)模型結(jié)合行業(yè)知識(shí)與數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練與微調(diào)的成本,并非基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練成本,與上述“垂直領(lǐng)域泛化能力”相 對(duì)應(yīng),該成本仍然為行業(yè)知識(shí)壁壘顯著的企業(yè)必須承擔(dān)的成本,開源基礎(chǔ)模型在一定程度上可以降低這一階段的訓(xùn)練成本

• 推理成本,大模型在參數(shù)體量巨大的情況下,仍然存在較高的推理成本,這方面可以通過模型壓縮與剪枝等技術(shù)的發(fā)展進(jìn)一步降低

• 模型能力與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適應(yīng)成本,這部分成本雖然由于人機(jī)交互方式的變化顯著降低,但是前期仍然需要考慮提示工程在特定場(chǎng)景的磨合成本

安全合規(guī)可信應(yīng)用底線尚需剛性保障

• 模型安全與可控制性問題,這是人工智能普遍面臨的問題,大模型并不能幸免,包括模型攻防、數(shù)據(jù)注入等問題;同時(shí),模型能力來自于“涌現(xiàn)”,需要進(jìn)行模型 能力,尤其是生成結(jié)果的可控制,方能進(jìn)入到生產(chǎn)環(huán)境

• 對(duì)齊問題,既包括人工智能與人類社會(huì)價(jià)值觀保持一致,也包括與不同國(guó)家價(jià)值觀,不同類型企業(yè)經(jīng)營(yíng)以及商業(yè)法則相匹配等,前者最為關(guān)鍵,這也是目前最為關(guān) 注的AI不受控制的風(fēng)險(xiǎn)之一,目前在通過RLHF與RLAIF不同方式來實(shí)現(xiàn)

• 隱私與數(shù)據(jù)安全問題,無論是大模型的訓(xùn)練推理,還是對(duì)話應(yīng)用的過程中,都存在過多的隱私暴露與數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn),這有賴于技術(shù)突破和監(jiān)管合規(guī)的進(jìn)一步建立


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