大模型為什麼是深度學習的未來？_風聞

人工智能 | 數據分析 | Chat GPT

深度學習 | 數據挖掘 | 高性能計算

當今社會是科技的社會，是算力快速發展的時代。隨着數據中心、東數西算、高性能計算、數據分析、數據挖掘的快速發展，大模型得到了快速地發展。大模型是“大算力+強算法”相結合的產物，是人工智能的發展趨勢和未來。目前，大規模的生態已初具規模。其可以實現從“手工作坊”到“工廠模式”的AI轉型。大模型通常在大規模無標記數據上進行訓練，以學習某種特徵和規則。基於大模型開發應用時，可以對大模型進行微調，或者不進行微調，就可以完成多個應用場景的任務；更重要的是，大模型具有自監督學習能力，不需要或很少需要人工標註數據進行訓練，降低訓練成本，從而可以加快AI產業化進程，降低AI應用門檻。

與傳統機器學習相比，深度學習是從數據中學習，而大模型則是通過使用大量的模型來訓練數據。深度學習可以處理任何類型的數據，例如圖片、文本等等；但是這些數據很難用機器完成。大模型可以訓練更多類別、多個級別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時，可能需要一個更全面或複雜的數學和數值計算的支持。深度學習算法不需要像大模型那樣訓練大量數量的模型來學習特徵之間的聯繫。深度學習算法是基於神經元的，而大模型是利用大量參數訓練神經網絡。本文從大模型與深度學習方面入手，解決大模型是否是深度學習的未來的問題。

作為深度學習、人工智能領域的專家，藍海大腦液冷工作站支持多種算力平台，通過超融合與虛擬化管理平台可實現x86、ARM以及其他芯片架構的多元異構計算資源池化，並可根據業務特點實現計算資源的隨需調度和統一管理，實現異構融合。同時，提供計算密集型、計算存儲均衡型、存儲密集型、邊緣型、AI型等多種機型，以滿足不同人工智能計算場景的需求，更加靈活高效。

大模型發展現狀

大模型（預訓練模型、基礎模型等）是“大算力+ 強算法”結合的產物。大模型通常在大規模無標註數據上進行訓練，以學習某種特徵。在大模型進行開發應用時，將大模型進行微調，如對某些下游任務進行小規模標註數據的二次訓練或不進行微調就可以完成。遷移學習是預訓練技術的主要思想，當目標場景數據不足時，先在數據量大的公開數據集上訓練基於深度神經網絡的AI模型，然後將其遷移到目標場景中，通過目標場景中的小數據集進行微調，使模型達到要求的性能。在這個過程中，在公開數據集上訓練的深度網絡模型被稱為“預訓練模型”。使用預訓練模型極大地減少了模型在標記數據量下游工作的需要，從而解決了一些難以獲得大量標記數據的新場景。

從參數規模上看，AI 大模型先後經歷了預訓練模型、大規模預訓練模型、超大規模預訓練模型三個階段，參數量實現了從億級到百萬億級的突破。從模態支持上看， AI 大模型從支持圖片、圖像、文本、語音單一模態下的單一任務，逐漸發展為支持多種模態下的多種任務。

國外超大規模預訓練模型始於2018年，並在2021年進入“軍備競賽”階段。2017年Vaswani等人提出Transformer架構，奠定了大模型領域主流算法架構的基礎; Transformer提出的結構使得深度學習模型參數達到上億規模。 2018年穀歌提出BERT大規模預訓練語言模型，是一種基於Transformer的雙向深層預訓練模型。這極大地刺激了自然語言處理領域的發展。此後，基於BERT、ELNet、RoberTa、T5的增強模型等一大批新的預訓練語言模型相繼湧現，預訓練技術在自然語言處理領域得到快速發展。 

2019年，OpenAI將繼續推出15億參數的GPT-2，可以生成連貫的文本段落，實現早期閲讀理解和機器翻譯等。緊接着，英偉達推出了83億參數的Megatron-LM，谷歌推出了110億參數的T5，微軟推出了170億參數的Turing-NLG。 2020年，OpenAI推出GPT-3超大規模語言訓練模型，參數達到1750億，用了大約兩年的時間，實現了模型規模從1億到上千億級的突破，並能實現作詩、聊天、生成代碼等功能。此後，微軟和英偉達於2020年10月聯合發佈了5300億參數的Megatron Turing自然語言生成模型（MT-NLG）。2021年1月，谷歌推出的Switch Transformer模型成為歷史上首個萬億級語言模型多達 1.6 萬億個參數；同年 12 月，谷歌還提出了具有 1.2 萬億參數的 GLaM 通用稀疏語言模型，在7項小樣本學習領域的性能優於 GPT-3。可以看出，大型語言模型參數數量保持着指數增長勢頭。這樣的高速發展還沒有結束，2022年又有一些常規業態大模型湧現，比如Stability AI發佈的文字到圖像Diffusion，以及OpenAI推出的ChatGPT。 

國外大模型發展歷程

在國內，超大模型的研發發展異常迅速，2021年是中國AI大模型爆發的一年。 2021年，商湯科技發佈了大規模模型（INTERN），擁有100億的參數量，這是一個巨大的訓練工作。在訓練過程中，大約有10個以上的監控信號幫助模型適應各種不同視覺或NLP任務。截至到2021年中，商湯科技已經構建了全球最大的計算機視覺模型，其中該模型擁有超過300億個參數；同年4月，華為雲聯合循環智能發佈千億參數規模的盤古NLP超大規模預訓練語言模型；聯合北京大學發佈盤古α超大規模預訓練模型，參數規模達2000億。阿里達摩院發佈270億參數的PLUG中文預訓練模型，聯合清華大學發佈千億參數規模的M6中文多模態預訓練模型； 7月，百度推出 ERNIE 3.0 Titan模型； 10月，浪潮信息發佈預估2500億的超大規模預訓練模型“源 1.0”； 12月，百度推出了擁有2600億尺度參數的ERNIE 3.0 Titan模型。而達摩院的M6模型的參數達到10萬億，直接將大模型的參數提升了一個量級。2022年，基於清華大學、阿里達摩院等研究成果以及超算基礎實現的“腦級人工智能模型”八卦爐完成建立，其模型參數將超過174萬億。

部分中國公司雖然還沒有正式推出自己的大規模模型產品，但也在積極進行研發，比如雲從科技，該公司的研究團隊就非常認同“預訓練大模型+下游任務遷移”的技術趨勢，從2020年開始，在NLP、OCR、機器視覺、語音等多個領域開展預訓練大模型的實踐，不僅進一步提升了企業核心算法的性能，同時也大大提升了算法的生產效率，已經在城市治理、金融、智能製造等行業應用中展現出價值。

“書生”相較於同期最強開源模型CLIP在準確率和數據使用效率上均取得大幅提升

大模型給人工智能產業帶來什麼

一、大模型加速AI產業化進程，降低AI應用門檻

人工智能正處於從“能用”到“好用”的應用落地階段，但仍處於商業落地初期，主要面臨場景需求碎片化、人力研發和應用計算成本高以及長尾場景數據較少導致模型訓練精度不夠、模型算法從實驗室場景到真實場景差距大等行業問題。而大模型的出現，在增加模型通用性、降低訓練研發成本等方面降低AI落地應用的門檻。

1、大模型可實現從“手工作坊”到“工廠模式”的AI轉型

近十年來，通過“深度學習+大算力”獲得訓練模型成為實現人工智能的主流技術途徑。由於深度學習、數據和算力可用這三個要素都已具備，全球掀起了“大煉模型”的熱潮，也催生了一大批人工智能公司。然而，在深度學習技術出現的近10年裏，AI模型基本上都是針對特定的應用場景進行訓練的，即小模型屬於傳統的定製化、作坊式的模型開發方式。傳統AI模型需要完成從研發到應用的全方位流程，包括需求定義、數據收集、模型算法設計、訓練調化、應用部署和運營維護等階段組成的整套流程。這意味着除了需要優秀的產品經理準確定義需求外，還需要AI研發人員紮實的專業知識和協同合作能力才能完成大量複雜的工作。

傳統的定製化、作坊式模型開發流程

在傳統模型中，研發階段為了滿足各種場景的需求，AI研發人員需要設計個性定製化的專用的神經網絡模型。模型設計過程需要研究人員對網絡結構和場景任務有足夠的專業知識，並承擔設計網絡結構的試錯成本和時間成本。一種降低專業人員設計門檻的思路是通過網絡結構自動搜索技術路線，但這種方案需要很高的算力，不同的場景需要大量機器自動搜索最優模型，時間成本仍然很高。一個項目往往需要專家團隊在現場待上幾個月才能完成。其中，數據收集和模型訓練評估以滿足目標要求通常需要多次迭代，從而導致高昂的人力成本。

落地階段，通過“一模一景”的車間模式開發出來的模型，並不適用於垂直行業場景的很多任務。例如，在無人駕駛汽車的全景感知領域，往往需要多行人跟蹤、場景語義分割、視野目標檢測等多個模型協同工作；與目標檢測和分割相同的應用，在醫學影像領域訓練的皮膚癌檢測和AI模型分割不能直接應用於監控景點中的行人車輛檢測和場景分割。模型無法重複使用和積累，這也導致了AI落地的高門檻、高成本和低效率。

大模型是從龐大、多類型的場景數據中學習，總結出不同場景、不同業務的通用能力，學習出一種特徵和規律，成為具有泛化能力的模型庫。在基於大模型開發應用或應對新的業務場景時可以對大模型進行適配，比如對某些下游任務進行小規模標註數據二次訓練，或者無需自定義任務即可完成多個應用場景，實現通用智能能力。因此，利用大模型的通用能力，可以有效應對多樣化、碎片化的人工智能應用需求，為實現大規模人工智能落地應用提供可能。

AI大模型“工廠模式”的開發方式

2、大模型具有自監督學習能力，能夠降低AI開發以及訓練成本

傳統的小模型訓練過程涉及大量調參調優的手動工作，需要大量AI專業研發人員來完成；同時，模型訓練對數據要求高，需要大規模的標註數據。但很多行業的數據獲取困難，標註成本高，同時項目開發者需要花費大量時間收集原始數據。例如，人工智能在醫療行業的病理學、皮膚病學和放射學等醫學影像密集型領域的影響不斷擴大和發展，但醫學影像通常涉及用户數據隱私，很難大規模獲取到用於訓練 AI 模型。在工業視覺瑕疵檢測領域，以布匹瑕疵為例，市場上需要檢測的織物種類有白坯布、色坯布、成品布、有色布、純棉、混紡織物等缺陷種類繁多，顏色和厚度難以識別，需要在工廠長時間收集數據並不斷優化算法才能做好缺陷檢測。

大模型利用自監督學習功能，對輸入的原始數據進行自動學習區分，合理構建適合模型學習的任務，不需要或者很少用人工標註的數據進行訓練，很大程度上解決了人工標註的數據標籤成本高、週期長、精確度的問題，減少了訓練所需的數據量。這在很大程度上減少了收集和標記大型模型訓練數據的成本，更適合小樣本學習，有助於將傳統有限的人工智能擴展到更多的應用場景。

我們認為，相比於傳統的AI模型開發模式，大規模模型在研發過程中的流程更加標準化，在實現過程中具有更大的通用性，可以泛化到多種應用場景；並且大模型的自監督學習能力相較於傳統的需要人工標註的模型訓練能夠顯著降低研發成本，共同使得大模型對於 AI 產業具有重要意義，為解決 AI 落地難、促進 AI 產業化進程這一問題提供方向。

二、大模型帶來更強大的智能能力

除通用能力強、研發過程標準化程度高外，大模型最大的優勢在於“效果好”。它通過將大數據“喂”給模型來增強自學習能力，從而具有更強的智能程度。例如，在自然語言處理領域，百度、谷歌等探索巨頭已經表明，基於預訓練大模型的NLP技術的效果已經超越了過去最好的機器學習的能力。 OpenAI 研究表明，從 2012 年到 2018 年的六年間，在最大規模的人工智能模型訓練中所使用的計算量呈指數級增長，其中有 3.5 個月內翻了一番，相比摩爾定律每 18 個月翻一番的速度快很多。下一代AI大模型的參數量級將堪比人類大腦的突觸水平，可能不僅可以處理語言模型，將更是一個多模態AI模型，可以處理多任務，比如語言、視覺和聲音。

弱人工智能仍屬於計算機“工具”範疇，強人工智能能自適應地完成任務

深度學習平台體系架構

同時大模型的訓練離不開深度學習平台架構。深度學習 (DL, Deep Learning)是機器學習 (ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智能 (AI, Artificial Intelligence)。深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是一個複雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。大模型的訓練離不開深度學習平台架構。

一、深度學習平台三要素體系

針對行業應用的多樣化需求，以開源開發框架為核心的深度學習平台構建了從模型開發到部署的服務體系，包括三個核心層次：開發框架、算法模型、開發工具和能力平台。在人工智能大規模產業化生產時代，深度學習技術的通用性越來越強，深度學習平台的標準化、自動化和模塊化特徵越來越突出，成為人工智能技術大規模、低成本融合賦能的基礎。平台以成熟算法技術直接調用、個性化場景定製化開發的形式為行業提供多種創新應用，最終形成資源豐富、多方參與、協同演進的人工智能使能生態。在深度學習平台的發展演進過程中，逐漸形成了“框架-算法-工具”三個核心層次。

深度學習平台層次架構

底層是開源開發框架。作為深度學習平台的核心樞紐，開源開發框架連接GPU、ASIC等智能計算芯片，支持計算機視覺、自然語言處理、語音等各類應用。部署全流程能力，讓高效開發迭代各種算法，部署大規模應用成為可能。一是通過提供編程接口API、編碼語言等方式，為開發者構建編程模型和開發能力；二是依託並行訓練、動靜轉化、內存優化等功能，實現模型編譯和訓練優化；三是提供硬件接入能力，通過簡化底層硬件的技術細節，建立模型與算力的連接通道，解決模型適配部署難的問題。

中間層代表算法模型，深度學習平台賦予開發者行業級的建模能力。採用預訓練方式，減少數據採集、標註時間和人力成本，縮短模型訓練過程，實現模型快速部署，加速AI技術技能開發。根據技術路線和應用價值，可以分為三類算法模型：一類是業界已經實踐過的基礎算法，如VGGNet、ResNet等主流SOTA模型；二是提供自然算法語言處理、計算機視覺、多模態等領域小樣本細分場景的預訓練模型，快速實現算法技能遷移；三是針對特定行業場景（如工業質檢、安檢等）的應用模型，根據用户真實的行業落地需求推薦合適的應用。結合落地機型和硬件，並提供相關實例。

上層是套件工具和能力平台，支持各層級模型的開發和部署，滿足開發者各個階段的需求。主要功能體現在以下幾個方面： 一是降低技術應用門檻，通過提供集成化、標準化的基礎訓練技術工具組件，支持可視化分析、預訓練模型應用，降低訓練和模型開發的門檻、雲作業交付和其他功能；提供前沿技術研發工具，支撐聯邦學習、自動機器學習、生物計算、圖形神經網絡等技術能力，為模型創新提供支持；三是提供圖像分類、目標檢測、圖像分割等具體信息，滿足行業實際需求面向業務場景的端到端開發包，涵蓋數據增強、模塊化設計、分佈式訓練、模型調參等流程，以及交叉部署平台，實現AI能力的快速應用；四是提供全生命週期管理，構建一體化深度學習模型開發平台，提供從數據處理、模型訓練、模型管理到模型推理的全週期服務，加速人工智能技術開發和應用落地全過程，實現管控與協同。

二、深度學習平台核心作用

一是驅動核心技術迭代改進。隨着深度學習技術的逐漸成熟和普及，標準化、模塊化的流程工具成為開發者的共同訴求，深度學習平台應運而生。該平台通過提供包含卷積、池化、全連接、二分類、多分類、反向傳播等的算法庫，避免了“重複造輪子”帶來的資源浪費。在更高層次上實現創新突破，實現“站在巨人的肩膀上”創新，加快人工智能技術迭代提升。

二是推動產業鏈上下游協同創新。操作系統作為連接PC和移動互聯網時代底層硬件架構、頂層軟件系統和用户交互界面的控制中心，是微軟、諾基亞、蘋果、谷歌等公司驅動產業生態的核心工具統治地位。在人工智能時代，深度學習平台還起到連接頂層（頂層應用）和底層（下層芯片）的作用，類比為“人工智能時代的操作系統”。深度學習平台的出現，使得各種算法能夠基於現有硬件系統高效開發迭代並部署大規模應用，為深度學習的不斷發展奠定了基礎。

三是縮短千行百業智能化升級路徑。當前，人工智能工程應用迎來了快速發展的窗口期，如何縮短人工智能算法從建模到實際生產的週期，提高應用效率成為各行業關注的核心問題。深度學習平台提供從製造到工具、技術、機制等涵蓋人工智能能力產生、應用、管理全過程的實用工程解決方案，解決人工智能面臨的專業人才短缺、數據成本高、建模等問題。智能升級中的企業發展難、資源效率低等問題，滿足了企業AI能力建設的迫切需求，為智能升級奠定了基礎。

四是承載產業生態繁榮動能。深度學習是一個典型的共創技術領域。只有構建健康完善的產業生態，才能實現繁榮和可持續發展。以深度學習平台為驅動，搭建連接產學界的溝通橋樑，通過開發者社區、賽事峯會、培訓課程等方式，匯聚人才、技術、市場等行業生態資源要素。在輸出技術能力、賦能產業提升的同時，不斷發展運用人工智能技術的慣性思維方式，攻克各行業痛點難點，進一步帶動下游需求，形成產業生態良性循環。

深度學習平台的技術創新重點

一、開源開發框架，深度學習平台的基礎核心

開源開發框架作為深度學習平台的基礎核心，結合編程範式、大規模分佈式等關鍵技術，打造易用、高效、可擴展的框架引擎，解決了工業應用中的廣泛問題。培訓、軟件適配和硬件 ，專注於提高人工智能產品以及軟硬件解決方案的開發效率和易用性。

1、動靜統一的編程範式大幅提升算法開發效率

動靜統一的編程範式大幅提升算法開發效率。框架編程範式是開發人員用於編寫 程序時把複雜問題抽象成程序代碼的不同方式，主要分為命令式編程（動態圖）和聲明式編程（靜態圖）兩種編程範式，其中動態圖編程具備開發便捷性的特點，開發者可在調整局部代碼時，即時獲得執行結果，易於調試、減少時間成本，但由於缺乏全局的計算圖Pass、顯存等優化，如算子間融合、顯存inplace等，在性能、顯存等使用方面有所不足。而靜態圖則將用户可事先定義的全部程序代碼進行全局編譯優化， 在功耗、性能等方面優勢顯著。目前，谷歌TensorFlow、飛槳等業內主流框架紛紛佈局動靜統一的編程範式，同時兼容支持動態圖、靜態圖兩種編程範式，即在支持動態圖高效開發訓練的同時，也支持開發後一行代碼轉靜態圖訓練加速和部署，大幅提升開發者算法研發準確率和生產部署效果。

2、大規模分佈式訓練技術有效提升巨型模型研發的承載能力

大規模分佈式訓練技術有效提升了超大規模模型開發的承載能力。目前算法模型規模呈指數級增長，以ERNIE3.0大模型為例，模型參數2600億，需要存儲空間3TB，計算量6.2E11 Tera FLOPs。單台服務器，以Nvidia V100為例，單卡32GB內存，125Tera FLOPS的計算能力，難以滿足千億級參數模型的訓練需求，數據壓力大/讀寫模型、存儲、訓練等。大規模分佈式訓練架構佈局，將千卡算力（相當於一個國家超算中心的算力）的傳遞和計算納入主流企業通用實踐框架，結合平台特性和端到端特徵的算力模型自適應分佈式訓練技術成為重要的創新方向。例如，結合算力平台的靈活資源調度管理技術、自動選擇最優並行策略技術、高效計算與通信技術等。

3、統一的高速推理引擎滿足端邊雲多場景大規模部署應用

面對多樣化的部署環境，具備雲端推理能力，成為開源開發框架成為業界普惠工具的重要標誌。物聯網智能時代，開發框架必須具備端、邊、雲全面支持的推理機架構，以及與訓練框架集成的內部表達式和算子庫，實現即時訓練和最完備的模型支持。推理實現能力應跨越服務器、移動和 Web 前端，模型壓縮工具可以幫助開發人員實現更小、更高性能的模型。在部署過程中，開發框架還應該提供全流程推理和場景部署工具鏈，以實現在硬件受限環境下的快速部署。工具或技術的蒸餾，進一步優化和支持推理引擎在服務器、移動終端/邊緣終端、網頁等各種硬件場景下的實現。

從生態上看，Paddle還支持採用Paddle平台上的其他框架模型，也支持將Paddle模型轉換為ONNX格式進行部署，為開發者提供多樣化、個性化的選擇。

4、標準化的軟硬件協同適配技術是打造國產化應用賦能的關鍵

業內領先的框架平台企業試圖提供可滿足多硬件接入的統一適配方案，包括統一硬件接口、算子開發映射、圖引擎接入、神經網絡編譯器這幾方面。 

一是構建統一硬件接入接口，完成不同硬件抽象層接口的標準化訪問管理。如飛 槳框架支持插件式硬件接入功能，實現框架和硬件的解耦，開發者只需實現標準接 口，即可在框架中註冊新的硬件後端。 

二是提供算子開發映射方式，通過芯片提供的編程語言編寫算子Kernel或算子映 射方式接入硬件。具體可通過算子複用技術，減少算子數量；通過提供硬件Primitive開發接口，實現算子在不同硬件上覆用；對於現有算子無法滿足運算邏輯和性能 需求的問題，開發者可以自定義算子，無需重新編譯安裝飛槳框架。 

三是提供圖引擎接入方式，通過框架計算圖和硬件圖引擎之間的適配，實現硬件接入。為了更高效適配深度學習框架，硬件廠商通常會提供圖引擎，如英偉達的 TensorRT、Intel的OpenVINO等，框架僅需實現模型中間表示向廠商模型中間表示 的轉換即可適配。 

四是打造神經網絡編譯器，實現自動優化的編譯技術，利用基礎算子自動融合優化實現複雜算子功能，降低適配成本的同時，優化性能。如百度神經網絡編譯器CINN具有方便接入硬件，提升計算速度的特點。對比業內的TVM ，CINN額外支持了訓練功能；對比谷歌的XLA，CINN提供自動調優技術，可更好實現軟硬協同，發揮硬件性能。

二、模型庫建設，算法創新、沉澱與集成管理是快速賦能關鍵能力

模型庫是深度學習平台推動AI普惠化，實現快速產業賦能的關鍵能力。為解決人工智能算法工程化落地過程中面臨的研發門檻高、週期長等問題，深度學習平台將模型庫作為平台的核心能力進行建設，開發者依託模型庫，無需從頭編寫代碼即可實現算法能力，實現應用模型的不斷複用，從而促進人工智能應用多樣化和規模化發展。 當前，深度學習平台均基於自身開發框架構建算法模型庫，提供快速搭建人工智能應用能力，如Meta推出 ，提供算法模型庫以及簡易API和工作流程；藍海大腦構建產業級模型庫並提供面向場景應用的模型開發套件，實現模型直接調用及二次開發的能力，提升算法研發應用效率。 

深度學習平台在前沿技術領域持續創新，沉澱先進算法能力，推動SOTA模型應用落地。一方面，深度學習平台已成為先進算法模型的重要承載體，全球來看，AI領域創新算法的提出六成以上使用國際主流開發開源框架進行驗證；另一方面，學術界、產業界對先進算法的使用需求反推深度學習平台加強對SOTA模型庫的能力建設，促進原創算法持續產生。當前，國際主流深度學習平台模型庫不斷加強對前沿算法模型的積累，將算法能力沉澱至深度學習平台模型庫，為開發者提供前沿技術能力支撐。

模型庫通過應用場景實踐加速完善，產業賦能能力不斷強化。為滿足產業多樣化場景需求，切實推動AI算法應用落地，模型庫主要通過兩個方面提升平台產業賦能能力。一是通過細化應用場景，豐富算法覆蓋方向，拓展模型庫能力邊界。模型庫基於計算機視覺、自然語言處理等基礎算法，依據實際產業需求對能力應用場景進行細化，面向圖像分割、車輛檢測、個性化推薦等細分任務提供經過產業實踐的模型。此外，通過引入預訓練模型，為開發者提供靈活、可拓展的算法能力，可實現在小樣本任務中的快速應用，如藍海大腦目前支持產業級開源算法模型超500個，已在金融、能源、交通等各行各業廣泛應用。二是從實際產業應用場景出發，聚焦AI工程化落地問題，通過提供輕量級、低能耗的產業級部署模型，解決實際應用場景中模型的精度與性能平衡問題。

三、工具及平台完善，覆蓋數據處理、模型訓練和推理部署全週期

深度學習平台圍繞前沿技術開發部署新範式、數據模型全流程可視化分析管理、 企業級高精度應用構建以及全平台部署來佈局相關工具組件及平台。 

一是打造面向新型學習範式的系統化工具，深度學習平台面對強化學習、聯邦學習、圖學習、量子計算、生物計算等前沿學習範式，提供所需編譯運行機制和解決方案，實現廣泛的模型應用場景。

二是開發覆蓋數據管理、模型開發和推理部署的全流程研發工具集，實際應用落地作為深度學習平台的出發點和落腳點，平台通過提供開發套件和工具組件，端到端 打通數據準備、模型訓練與優化、多端部署能力，助力產業實踐工程化高效部署。

三是提供企業級高精度應用構建和全平台部署能力，企業開發服務平台作為深度學習平台的重要出口，整合底層核心開源框架以及上層數據處理、模型開發構建、模型訓練管理及端側部署能力，輔助企業實現一站式模型定製能力。如藍海大腦深度學習平台面向不同開發能力的企業打造零門檻深度學習平台，可結合網絡結構搜索和遷移學習等技術完成語言理解、語言生成、圖像分類、物體檢測、圖文生成等任務，支持企業實現在公有云、本地服務器、移動設備的多側靈活安全部署。

四、專業領域延伸，圍繞科學發現與量子智能持續探索

領先的深度學習平台和框架企業正圍繞生物醫藥、量子智能等更具前瞻性的垂直專業領域加速佈局，降低前沿科研開發門檻，提升應用開發效率。當前，前沿學術研究進入多學科融合和技術工具完善發展的新階段，人工智能技術成為推動前沿科學發展的重要路線之一，取得了諸多突破和突破。在創新的同時，也對深度學習平台的工具能力提出了新的挑戰。龍頭企業重點關注以下方向，提升平台在專業領域的研發能力。

一是聚焦量子智能，應用量子計算，挖掘人工智能算法的應用潛力。量子計算具有傳統計算無法比擬的信息承載能力和並行計算處理能力，有望解決人工智能模型參數數量增加帶來的計算瓶頸問題。龍頭企業提供基於深度學習平台的量子計算工具包，推動量子技術與人工智能機器學習模型的融合，支持量子電路模擬器、訓練判別和生成量子模型；電路仿真等模塊為開發者提供了人工智能、組合優化、量子化學等領域量子應用的研發工具，提高運營效率，降低量子應用研發門檻。

二是聚焦蛋白質結構預測、化合物性質預測等生物醫學領域重點方向，構建一套生物計算和模型開發工具。人工智能與生物醫學技術相結合，可以大大提高任務的準確性和效率，成為產業佈局的重要方向。

總結與展望

隨着深度學習技術的發展，大模型已經成為深度學習的未來。大模型是一種深度學習模型，它可以處理大量的數據，從而獲得準確的預測結果。

首先，大模型可以有效地處理大量數據。傳統的機器學習模型只能處理少量的數據，而大模型可以處理大量的數據，從而獲得更準確的預測結果。此外，大模型可以有效地處理非結構化的數據，例如圖像和視頻。

其次，大模型可以提高模型的準確性。大模型可以捕捉數據之間的複雜關係，從而提高模型的準確性。此外，大模型可以更快地訓練，從而更快地獲得準確的預測結果。

最後，大模型可以更好地支持深度學習。深度學習需要大量的數據，大模型可以支持深度學習，從而更好地發揮深度學習的優勢。

總之，大模型是深度學習的未來。它可以有效地處理大量的數據，提高模型的準確性，更快地訓練，更好地支持深度學習，從而提高深度學習的效率。