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人工智能|人工智能：从“作坊式”走向“工业化”新时代( 四 )

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这个过程中大模型技术持续创新研发是我们的主责主业 。 例如现在计算量还比较大、成本和能耗也比较大 ， 未来大模型在现有基础上还会有很多突破 。 需要我们不断融合类脑等智能新机制 ， 使得大模型的运营成本越来越低 ， 越来越好用 。
目前 ， 我们也正在同步研究大模型基础上蒸馏出小模型技术 ， 这也非常重要 。 对于不想上云的 ， 或者是应用场景不那么复杂的 ， 其实并不需要用到大模型 。 因为大模型的参数特别多 ， 使用成本非常高 。 这个时候 ， 就可以用大模型中蒸馏出一个小模型 ， 小到可能只有几兆的大小 ， 不但降低成本 ， 而且实现从通用向专用的进一步优化 。
打个比方来说 ， 大模型类似于一个知识非常渊博的老师 ， 他学了无数多的数据 ， 但是如果从事一件具体的工作 ， 就不需要那么渊博的知识 ， 这时候 ， 我们可以根据需求 ， 自动蒸馏出一个小模型 ， 教出一个小徒弟来做这项工作 。
人工智能要迈上工业化阶段 ， 必须要满足以下几个条件 ， 批量化 ， 成本低 ， 易访问 ， 轻能耗以及最大程度的开源开放 。 未来 ， “云端的大模型+末端小模型”很可能会成为人工智能应用的重要模式 。
人民网：这个平台 ， 目前是否有一些成功的应用？
徐波：我们已经有一些应用 ， 效果很好 。 以前解决不了或者解决不好的现在有了全新的技术手段 。
我们在智慧媒体方面做了一些探索 。 和头部视频网站合作 ， 针对其海量的短视频、电影和电视剧 ， 做到了跨模态内容的检索 。 比如输入一段文字 ， 就能定位到视频中的某一个片段；可以根据电视剧的简介自动生成1分钟的视频摘要；还可以指定某个特定演员出现的场景、某件事的前因后果等内容进行“跳播” 。
工业视听觉已经进行了应用尝试 。 过去 ， 人工智能在工业领域的应用是一个痛点 ， 因为样本非常少 ， 而且很多时候数据是多模态的 。 比如发动机的质检 ， 往往是靠老师傅们“听”出来的 。 用人工智能怎么做呢？我们把各种各样的工业缺陷数据混合在一起 ， 首先让机器进行模型自学 ， 应用的时候只需要给两个样本 ， 就可以达到很高的质检精度 。 这方面我们已经实验过了 ， 原来可能需要一万个样本才能做到90%以上的识别率 ， 现在只要用几个或几十个样本 ， 精度就能达到90% ， 大幅降低了人工智能的应用门槛 。
另外一个应用案例是具像化的教学 ， 可以在打手语的同时生成对应图片 ， 辅助学生理解 ， 更好地达到教学目的 。
类似的应用还有很多 ， 只靠自动化所一家单位去落地 ， 会错失大量的助推产业升级的机会 ， 也会比较慢 ， 所以一定要在推广模式上创新 ， 吸引更多的人、更多的机构来实践 ， 来应用 。 我刚才说的“2.0”就是这个意思 。 现在我们自己先做一些样例出来 ， 然后进一步完善模型 ， 通过标准化、流程化等一系列手段 ， 将门槛降下来 。 未来越多人用 ， 这个模型就会越完善 ， 也越好用 。

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