大模型·大未來｜大模型持續迭代，業內：明年有望在多方面取得突破

12月25日，以“大模型·大未來”爲主題的“2024人工智能大模型基準測試科創發展大會”（下稱“大會”）在成都高新區拉開帷幕。大會匯聚了專家、學者以及多個垂直行業的大模型企業及關聯企業嘉賓，共同探討人工智能產業發展新方向，加速人工智能大模型應用場景落地。

大會現場，四川語言橋信息技術有限公司（以下簡稱“語言橋信息技術”）AI事業部總監李晶在接受採訪時表示，大模型技術在翻譯行業展現出巨大潛力。中科曙光（603019.SH）智能計算產品運營總監唐鵬則向記者表示，在當前人工智能大模型百花齊放的市場環境下，人工智能的發展離不開算法、算力和數據三大核心要素，而在大模型時代，算力需求更是呈現出階梯式增長。

李晶介紹，語言橋信息技術自主研發的先鋒智語（Dtranx）大語言模型，是針對翻譯領域推出的一款大語言模型，專注於解決小語種翻譯的準確性和行業翻譯的專業性問題。她提到，以先鋒智語爲基座的人工智能服務平臺，場景運用涉及到文檔翻譯、圖片翻譯、會議翻譯、實時交流翻譯、網站本地化、軟件本地化、視頻翻譯等。此外，還有更復雜的場景，如法律文件審查、醫學文獻、藥品註冊文件等翻譯，確保專業術語的準確性。通過自動化處理，先鋒智語大幅縮短了翻譯週期，降低了人力成本，顯著提升了整體工作效率和質量。

唐鵬透露，中科曙光目前主要聚焦於toB和toG兩大市場，依託於自主可控的算力基礎，中科曙光提供了自研的DTK軟件棧，該產品不僅兼容CUDA和ROCM，還爲客戶提供了廣泛的受衆羣體。唐鵬表示，中科曙光的算力已經廣泛應用於政府企業、高教科研、運營商、金融能源以及醫療等領域。

從基礎大模型到能落地的行業應用，仍需跨越多重挑戰。

李晶坦言，首先，高質量的數據是訓練高質量模型的基礎。在構建標準化、高質量的數據集時，如何確保數據的安全性和用戶隱私不被侵犯，是一個巨大挑戰。其次，模型的訓練和使用涉及高額硬件投入，且不同行業和企業可能存在大量定製化需求，這要求模型具有高度的靈活性和可定製性，成本控制成爲阻礙大模型應用的重要因素。此外，法律法規遵從和價值觀對齊也是模型應用的難點之一，如何確保模型的生成內容符合對應國家及地區的法規，與人類正確的價值觀對齊，是一個關鍵問題。

對於未來大模型技術的發展趨勢，二人都持積極態度。

李晶認爲，到2025年，大模型有望在複雜邏輯推理和跨領域問題解決方面取得突破，推動行業智能化升級。具體來說，大模型將針對法律、金融、醫療等領域，形成特定垂直領域的高效解決方案；同時，支持跨文檔分析和長期記憶機制，提升複雜任務的連續推理能力；此外，還將專業的翻譯大模型集成到ERP、CRM、CMS等系統，優化自動化工作流和決策支持，爲企業的全球化競爭提供更加強有力的支持。

唐鵬認爲，隨着技術的不斷進步，大模型將持續迭代升級，並在更多行業領域實現落地應用。同時，他也指出，國產化趨勢已然不可逆，未來國產算力將迎來更加蓬勃的發展。他認爲，明年將是國產算力蓬勃發展的一年，市場上將涌現出更多的機會和挑戰。

紅星新聞記者 俞瑤 實習記者 孫樹冠

編輯 鄧凌瑤