近年來人工智能領域的發(fā)展可謂是日新月異主要突出個“大”“快”“準”

參數和算力規(guī)模越來越大、新模型的出現(xiàn)和迭代越來越快、預測結果越來越準。

回看剛剛過去的2022，好像每隔幾個月就會有公司發(fā)布一個新的AI模型，讓有史以來最大的AI模型這一稱號反復易手，全球各大頂尖的科技公司在此展開“軍備競賽”并樂此不疲。

當然，模型的“大”也帶來了性能的“強”，最近大火的ChatGPT已經能為你寫出代碼，甚至改變現(xiàn)有的搜索格局。就比如微軟正在將ChatGPT加入到Bing中來對抗Google，可謂是火藥味滿滿。

人工智能賽道的激烈交火

自從2018年谷歌推出3億模型參數的BERT模型，大規(guī)模預訓練模型逐漸進入人們的視野。隨后OpenAI推出了15億參數的GPT-2，這場軍備競賽便已開始了“低烈度”交火。

到了2020年，GPT-3的出現(xiàn)將這場軍備競賽直接拉升到千億級別?，F(xiàn)在，萬億級別的Switch Transformer模型已經出現(xiàn)。在未來這場“軍備競賽”也許會更加激烈。

人工智能模型已然成長為一個“巨無霸”，就目前來看，大型語言模型的參數量依然保持增長勢頭，你幾乎看不到低于1億參數量的AI模型。

當然，這并不代表小模型是沒有潛力或是不好的。相較于大型AI模型，小型模型的投入更低，落地更加簡單，能夠更快更好的解決現(xiàn)實問題。只不過，大模型的泛用性及其強大的性能代表了未來人工智能發(fā)展的方向，因此也就更加容易被我們注意到。

“大”和“強”的背后是更多的挑戰(zhàn)

然而，強悍的性能與巨大的規(guī)模背后則是無數的資本投入，這些日漸龐大的AI模型也為現(xiàn)有的AI基礎設施和開發(fā)流程帶來了更多的挑戰(zhàn)。

眾所周知，一個強大的AI模型從誕生到商業(yè)化落地，需要大量的數據投喂、精巧的算法優(yōu)化以及強大的算力支持。

現(xiàn)如今大模型的權重可達100GB以上，但我們的開發(fā)工具卻滯后于規(guī)模，使用起來十分費力，部署時往往要等上好幾小時，編譯時間長達兩分鐘，降低了AI工程師的工作效率，研發(fā)與迭代速度也會受到影響。

同時，訓練數據量也在以驚人的速度上漲，高質量的數據往往能加快訓練速度，而糟糕的數據可能會讓算法的效用大大降低。根據Scale AI的《人工智能準備情況》調查發(fā)現(xiàn)，數據質量成為獲取訓練數據時面臨的最大挑戰(zhàn)。

而隨著逐漸變大的體量，其參數量和算力要求給整個團隊和工程環(huán)節(jié)帶來極大的壓力。

戴爾科技集團助力AI持續(xù)前行

算力、算法、數據作為人工智能的三大要素缺一不可，強大的基礎設施總是能夠讓您更好地把握成功的機遇。

戴爾科技集團作為全球領先的數字化解決方案供應商，在AI和HPC領域深耕多年，致力于將算力轉化為業(yè)務創(chuàng)新能力，以科技賦能各行各業(yè)。

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目前，非結構化數據用于AI的占比持續(xù)擴大，面對日益龐大且復雜的訓練數據量，高效的存儲系統(tǒng)對于工程師團隊的幫助則愈發(fā)顯著。在這方面，戴爾PowerScale橫向擴展NAS存儲能夠進一步消除I/O瓶頸，加快您的AI模型訓練和驗證速度，釋放非結構化數據的價值。

無論是大模型的軍備競賽，還是小模型的實用為先，AI正在以前所未有的速度持續(xù)發(fā)展，每一次突破都將為行業(yè)帶來顛覆性的變革。

戴爾科技集團將以全面的解決方案，助力越來越多的AI落地，持續(xù)以科技推動人工智能行業(yè)的發(fā)展。

審核編輯 ：李倩