新课上线丨GAP!你对AI大模型到底了解多少?
缩放法则、龙猫法则、涌现现象;
向量数据库、高质量微调、价值观对齐;
千亿稠密/万亿稀疏、超长序列、多模态……
没错,这些看起来有点拗口的词语,都和AI大模型有关。
谈到AI大模型,你最先想到的是什么?很多人首先关心的还是它的商业变现,而非这些技术术语。AI大模型训练是一个端到端的复杂系统工程,技术门槛很高,需要强大的算力支撑,尤其是参数量大的模型,资金投入极大。据统计,Chat GPT一轮训练下来,各种费用加起来达到约460万美金,而Chat GPT-4一次训练成本为6300万美元。不得不感叹一句,AI大模型真的是一个奢侈品啊!
那么如此奢侈的AI大模型,什么时候能实现商业闭环呢?早在2020年,有专家就提出一个1:2:4的商业逻辑,也就是花100块钱买硬件,需要在云上实现200块钱的营收,在应用上实现400块钱的营收,才能实现商业闭环。以Chat GPT为例,它需要拥有超过八千万的付费用户,才能实现这个商业闭环。
因此,当前“大模型热潮”迅速席卷全球,国际科技巨头纷纷投入其中,大模型在教育、医疗、金融、娱乐等多个行业中广泛应用,迅速占领垂直市场,以期快速实现商业化落地。然而,人们对于大模型迅速商业化之后的发展路径思考的其实并不多,我们可以看到很多大模型基本上都是浅尝辄止,最后引发了商业化与非盈利之间的矛盾。
由此可见,我们窥见的“大模型狂热”很可能只是冰山一角,而在冰冷的水面下到底隐藏着什么呢?大模型到底是什么?我们为何需要大模型?如何构建一个高效的大模型......找到这些问题的答案,不仅可以帮助我们对大模型进行“祛魅”,在暗流涌动的“大模型狂热”面前保持清醒;也是找到大模型商业变现途径的必由之路,所谓知其然还应知其所以然。
在时习知新上的《AI大模型技术与发展趋势洞察》这门课程中,你都能找到这些问题的答案,也能找到开头那些术语的解释。课程基于华为在大模型研究中的实践经验,深入剖析AI大模型的核心原理、关键技术及未来发展趋势。
无论你是数据科学家、算法工程师,还是AI领域的分析师、投资者、创业者、产业政策制定者等专业人士,抑或是企业中高层管理者,研发团队负责人、业务负责人、市场营销人员等外围人士;学习该课程,都能够让你在了解或重温AI大模型的基础知识和技术原理之后,更全面地掌握AI大模型的建设过程,更深入地洞悉AI技术未来的发展趋势及其背后的底层逻辑,从而将其灵活应用于实际工作中,探索以大模型为驱动的业务创新与价值创造之路。
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