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協(xié)同推進(jìn)開源大模型質(zhì)量躍升

2025-04-14 07:52 來源:中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)-《經(jīng)濟(jì)日報(bào)》

  今年以來開源大模型賽道的發(fā)展成效,標(biāo)志著我國在這一領(lǐng)域正處于從“追隨者”到“引領(lǐng)者”的跨越式發(fā)展階段。

  近些年,我國在開源大模型領(lǐng)域的技術(shù)突飛猛進(jìn),生態(tài)規(guī)模迅速擴(kuò)大,涌現(xiàn)出諸多優(yōu)秀的開源項(xiàng)目,在應(yīng)用性能方面逐漸趕上國際前沿大模型,全球影響力凸顯。例如,深度求索的DeepSeek系列大模型的技術(shù)指標(biāo)位居全球前列;阿里的Qwen系列大模型全球下載量已突破2億次,衍生模型數(shù)量超過10萬個(gè),超越Meta的Llama成為全球最大開源模型族群。

  面對全球人工智能行業(yè)激烈競爭,我國企業(yè)注重采取差異化發(fā)展戰(zhàn)略,著重提升產(chǎn)品的性價(jià)比。主要體現(xiàn)為:一是低成本高效能。DeepSeek的R1模型預(yù)訓(xùn)練費(fèi)用只有557.6萬美元,不到OpenAI GPT-4o模型的十分之一,推理成本也大幅降低。二是開源發(fā)展策略。與其他AI巨頭形成鮮明對比,我國企業(yè)堅(jiān)持全球開源共享技術(shù)策略,大部分開源大模型支持免費(fèi)商用和衍生開發(fā),有利于降低企業(yè)的研發(fā)成本,吸引大量技術(shù)開發(fā)者加入其產(chǎn)業(yè)生態(tài)。三是多模態(tài)融合發(fā)展。我國開源大模型注重支持跨模態(tài)信息整合,有助于提升開源大模型與其他領(lǐng)域的融合程度。目前,我國開源大模型已經(jīng)深入千行百業(yè),在制造業(yè)、電力、醫(yī)療、教育、金融等領(lǐng)域都有應(yīng)用,為各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了支持,展現(xiàn)出強(qiáng)大的賦能潛力。

  也要看到,我國在算力、芯片、數(shù)據(jù)、安全等方面仍面臨一定風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。比較突出的問題是,我國算力規(guī)模亟待提高,高性能AI芯片過度依賴進(jìn)口。盡管目前我國算力規(guī)模已居全球第二位,但是開源大模型的算力需求呈指數(shù)級增長,未來的算力缺口將會(huì)制約我國開源大模型產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展。數(shù)據(jù)規(guī)范化程度亟待提升,大模型安全治理機(jī)制滯后。開源大模型訓(xùn)練需要使用海量數(shù)據(jù),但是在數(shù)據(jù)獲取的便利性、數(shù)據(jù)來源的合法性、數(shù)據(jù)質(zhì)量的可靠性、數(shù)據(jù)使用的安全性等方面仍然面臨不小挑戰(zhàn),開源大模型在數(shù)據(jù)泄露與濫用、數(shù)據(jù)版權(quán)等方面的風(fēng)險(xiǎn)凸顯。盡管《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》已出臺,但在實(shí)操中缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和具體指南,亟待建立行業(yè)安全治理機(jī)制。

  推動(dòng)開源大模型實(shí)現(xiàn)質(zhì)量躍升,仍需各方加強(qiáng)協(xié)同,通過政策引導(dǎo)破解算力、芯片、數(shù)據(jù)、安全等方面難題,多措并舉加快構(gòu)建自主可控、安全可靠、全球領(lǐng)先的開源大模型產(chǎn)業(yè),深化產(chǎn)研協(xié)同與國際合作,進(jìn)而在全球競爭中占據(jù)更主動(dòng)的地位。

  構(gòu)建自主算力體系,強(qiáng)化國際合作與標(biāo)準(zhǔn)制定。加大國產(chǎn)高性能芯片研發(fā)投入,支持國內(nèi)企業(yè)技術(shù)攻關(guān)。推動(dòng)“東數(shù)西算”工程與區(qū)域算力協(xié)同發(fā)展,注重在全國范圍內(nèi)統(tǒng)籌建設(shè)萬卡級智能算力集群。我國應(yīng)積極主導(dǎo)或參與國際開源大模型技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定,通過全球開源社區(qū)等平臺推廣開源技術(shù),共建全球AI治理聯(lián)盟。

  完善數(shù)據(jù)共享與交易機(jī)制,建立健全安全治理框架。鼓勵(lì)建立行業(yè)數(shù)據(jù)庫,通過區(qū)塊鏈技術(shù)保障數(shù)據(jù)隱私與權(quán)屬,探索建立“數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地”模式,鼓勵(lì)企業(yè)以貢獻(xiàn)度換取數(shù)據(jù)使用權(quán),促進(jìn)數(shù)據(jù)要素的共享和交易。及時(shí)出臺與人工智能相關(guān)的政策法規(guī)和指導(dǎo)細(xì)則,并制定細(xì)分領(lǐng)域人工智能應(yīng)用安全指南,推廣“算法備案”機(jī)制,建立第三方評測平臺,動(dòng)態(tài)監(jiān)測模型風(fēng)險(xiǎn)。

  推動(dòng)產(chǎn)研融合與生態(tài)協(xié)作,推出商業(yè)化支持政策。支持企業(yè)、高校聯(lián)合研發(fā),推動(dòng)大模型在更多產(chǎn)業(yè)落地見效,設(shè)立“揭榜掛帥”專項(xiàng)基金,推動(dòng)高性能芯片、大模型性能優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)突破。鼓勵(lì)大模型企業(yè)平衡好免費(fèi)服務(wù)與增值服務(wù)之間的關(guān)系,建立良性循環(huán)的商業(yè)模式。推動(dòng)地方政府開放公共場景,加速大模型落地應(yīng)用。

 �。ū疚膩碓矗航�(jīng)濟(jì)日報(bào) 作者:中國社會(huì)科學(xué)院大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院執(zhí)行院長、教授、博士生導(dǎo)師倪紅福)

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協(xié)同推進(jìn)開源大模型質(zhì)量躍升

2025年04月14日 07:52   來源:經(jīng)濟(jì)日報(bào)   

  今年以來開源大模型賽道的發(fā)展成效,標(biāo)志著我國在這一領(lǐng)域正處于從“追隨者”到“引領(lǐng)者”的跨越式發(fā)展階段。

  近些年,我國在開源大模型領(lǐng)域的技術(shù)突飛猛進(jìn),生態(tài)規(guī)模迅速擴(kuò)大,涌現(xiàn)出諸多優(yōu)秀的開源項(xiàng)目,在應(yīng)用性能方面逐漸趕上國際前沿大模型,全球影響力凸顯。例如,深度求索的DeepSeek系列大模型的技術(shù)指標(biāo)位居全球前列;阿里的Qwen系列大模型全球下載量已突破2億次,衍生模型數(shù)量超過10萬個(gè),超越Meta的Llama成為全球最大開源模型族群。

  面對全球人工智能行業(yè)激烈競爭,我國企業(yè)注重采取差異化發(fā)展戰(zhàn)略,著重提升產(chǎn)品的性價(jià)比。主要體現(xiàn)為:一是低成本高效能。DeepSeek的R1模型預(yù)訓(xùn)練費(fèi)用只有557.6萬美元,不到OpenAI GPT-4o模型的十分之一,推理成本也大幅降低。二是開源發(fā)展策略。與其他AI巨頭形成鮮明對比,我國企業(yè)堅(jiān)持全球開源共享技術(shù)策略,大部分開源大模型支持免費(fèi)商用和衍生開發(fā),有利于降低企業(yè)的研發(fā)成本,吸引大量技術(shù)開發(fā)者加入其產(chǎn)業(yè)生態(tài)。三是多模態(tài)融合發(fā)展。我國開源大模型注重支持跨模態(tài)信息整合,有助于提升開源大模型與其他領(lǐng)域的融合程度。目前,我國開源大模型已經(jīng)深入千行百業(yè),在制造業(yè)、電力、醫(yī)療、教育、金融等領(lǐng)域都有應(yīng)用,為各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了支持,展現(xiàn)出強(qiáng)大的賦能潛力。

  也要看到,我國在算力、芯片、數(shù)據(jù)、安全等方面仍面臨一定風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。比較突出的問題是,我國算力規(guī)模亟待提高,高性能AI芯片過度依賴進(jìn)口。盡管目前我國算力規(guī)模已居全球第二位,但是開源大模型的算力需求呈指數(shù)級增長,未來的算力缺口將會(huì)制約我國開源大模型產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展。數(shù)據(jù)規(guī)范化程度亟待提升,大模型安全治理機(jī)制滯后。開源大模型訓(xùn)練需要使用海量數(shù)據(jù),但是在數(shù)據(jù)獲取的便利性、數(shù)據(jù)來源的合法性、數(shù)據(jù)質(zhì)量的可靠性、數(shù)據(jù)使用的安全性等方面仍然面臨不小挑戰(zhàn),開源大模型在數(shù)據(jù)泄露與濫用、數(shù)據(jù)版權(quán)等方面的風(fēng)險(xiǎn)凸顯。盡管《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》已出臺,但在實(shí)操中缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和具體指南,亟待建立行業(yè)安全治理機(jī)制。

  推動(dòng)開源大模型實(shí)現(xiàn)質(zhì)量躍升,仍需各方加強(qiáng)協(xié)同,通過政策引導(dǎo)破解算力、芯片、數(shù)據(jù)、安全等方面難題,多措并舉加快構(gòu)建自主可控、安全可靠、全球領(lǐng)先的開源大模型產(chǎn)業(yè),深化產(chǎn)研協(xié)同與國際合作,進(jìn)而在全球競爭中占據(jù)更主動(dòng)的地位。

  構(gòu)建自主算力體系,強(qiáng)化國際合作與標(biāo)準(zhǔn)制定。加大國產(chǎn)高性能芯片研發(fā)投入,支持國內(nèi)企業(yè)技術(shù)攻關(guān)。推動(dòng)“東數(shù)西算”工程與區(qū)域算力協(xié)同發(fā)展,注重在全國范圍內(nèi)統(tǒng)籌建設(shè)萬卡級智能算力集群。我國應(yīng)積極主導(dǎo)或參與國際開源大模型技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定,通過全球開源社區(qū)等平臺推廣開源技術(shù),共建全球AI治理聯(lián)盟。

  完善數(shù)據(jù)共享與交易機(jī)制,建立健全安全治理框架。鼓勵(lì)建立行業(yè)數(shù)據(jù)庫,通過區(qū)塊鏈技術(shù)保障數(shù)據(jù)隱私與權(quán)屬,探索建立“數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地”模式,鼓勵(lì)企業(yè)以貢獻(xiàn)度換取數(shù)據(jù)使用權(quán),促進(jìn)數(shù)據(jù)要素的共享和交易。及時(shí)出臺與人工智能相關(guān)的政策法規(guī)和指導(dǎo)細(xì)則,并制定細(xì)分領(lǐng)域人工智能應(yīng)用安全指南,推廣“算法備案”機(jī)制,建立第三方評測平臺,動(dòng)態(tài)監(jiān)測模型風(fēng)險(xiǎn)。

  推動(dòng)產(chǎn)研融合與生態(tài)協(xié)作,推出商業(yè)化支持政策。支持企業(yè)、高校聯(lián)合研發(fā),推動(dòng)大模型在更多產(chǎn)業(yè)落地見效,設(shè)立“揭榜掛帥”專項(xiàng)基金,推動(dòng)高性能芯片、大模型性能優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)突破。鼓勵(lì)大模型企業(yè)平衡好免費(fèi)服務(wù)與增值服務(wù)之間的關(guān)系,建立良性循環(huán)的商業(yè)模式。推動(dòng)地方政府開放公共場景,加速大模型落地應(yīng)用。

 �。ū疚膩碓矗航�(jīng)濟(jì)日報(bào) 作者:中國社會(huì)科學(xué)院大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院執(zhí)行院長、教授、博士生導(dǎo)師倪紅福)

(責(zé)任編輯:劉朋)

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