最近一段时间,各种计算大会相继召开。前几年我们一直在谈建设算力底座成为经济发展的基础,现在我们更多在谈智算,甚至异构智算,已成为生成式AI发展的基石。
从PC时代到移动互联网时代,再到如今的AI时代,每一轮技术变革都在不断降低使用门槛和开发门槛,智算的发展也将进一步降低生成式AI的应用,使其可以快速推进。
生成式AI的成功并非偶然,一方面是大模型能力的引入,一方面就是智算在多个层面的支撑。从海量数据的快速处理到模型的训练推理,智算为生成式AI的创新提供了无与伦比的动力。
智算不仅仅是计算能力的提升,更是数据处理、算法优化和资源管理的综合体现。智算的普及将推动各行各业的数字化转型,实现更精准的数据分析,优化决策过程,提升效率等。
例如,零售行业正在利用智算支撑的AI,分析客户数据,实时调整库存和促销策略。商家能够预测消费者的需求变化,进而优化供应链,提高整体运营效率,提供更精准的购物体验。
但大模型训练不仅关系到企业的算力成本,也与业务方向和资金周转效率密切相关。企业需要根据自身的需求选择自建、租用、公有云等不同的模式。
很多智算服务商都已经构建了包括大模型训练、推理、训推一体以及边缘推理在内的AI全场景服务器产品组合,为生成式AI算力成员发展提供全面的支撑。
同时生态合作也在不断拓展中,因为不同的行业、不同的场景都有大量的“最后一公里”问题要解决,集合生态的力量可以更好地帮助生成式AI平稳落地。
本期《数字化转型方略》我们将进一步探讨智算产业的发展方向,以及如何更好地支撑生成式AI的发展,因为只有产业的蓬勃,才能看到更多生成式AI在企业落地应用。
未来让算力变得更智能这件事还会不断推进,为生成式AI发展持续铺路。
《数字化转型方略》2024年第10期:http://www.zhiding.cn/dxinsight/2410
好文章,需要你的鼓励
这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构,通过重新设计注意力机制,实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法,同时保持了较低的计算开销,为大语言模型的高效扩展提供了新思路。
当前企业面临引入AI的机遇与挑战。管理层需要了解机器学习算法基础,包括线性回归、神经网络等核心技术。专家建议从小规模试点开始,优先选择高影响用例,投资数据治理,提升员工技能。对于影子IT现象,应将其视为机会而非问题,建立治理流程将有效工具正式化。成功的AI采用需要明确目标、跨部门协作、变革管理和持续学习社区建设。
小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化,在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型,甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施,将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源,为AI民主化发展提供了新思路。