人工智能框架作為軟件根技術(shù),已成為加速人工智能大模型開(kāi)發(fā)、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的核心力量。3月22日, 以“為智而昇,思創(chuàng)之源”為主題的昇思人工智能框架峰會(huì)2024在北京國(guó)家會(huì)議中心舉辦,旨在匯聚AI產(chǎn)業(yè)界創(chuàng)新力量,推動(dòng)根技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新,共建人工智能開(kāi)源新生態(tài)。
格靈深瞳作為昇思開(kāi)源理事會(huì)成員受邀參加本次活動(dòng),格靈深瞳研發(fā)總監(jiān)潘玉峰在「昇思MindSpore產(chǎn)學(xué)研融合創(chuàng)新與應(yīng)用論壇2024」上發(fā)表了題為《視覺(jué)大模型在各行業(yè)的創(chuàng)新與應(yīng)用》的主題演講。
潘玉峰表示,預(yù)訓(xùn)練大模型雖然帶來(lái)了算法層面的新變革,但同時(shí)也引入了一系列的工程化問(wèn)題。一方面預(yù)訓(xùn)練大模型對(duì)算力提出了更高的要求,并且要求基礎(chǔ)設(shè)施的迭代能隨時(shí)應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)的需求,另一方面算力的堆疊不等同于性能的提升,而且因?yàn)锳I算力成本較高,需要盡可能地榨干性能,以期得到充分的利用。因此,我們需要思考如何更高效地進(jìn)行敏捷開(kāi)發(fā),同時(shí)減弱與業(yè)務(wù)強(qiáng)耦合的工具開(kāi)發(fā)。
而昇思MindSpore作為國(guó)內(nèi)主流開(kāi)源框架,可以讓開(kāi)發(fā)者更靈活地實(shí)現(xiàn)大模型創(chuàng)新,幫助我們加速大模型應(yīng)用規(guī)模落地。潘玉峰提到,昇思MindSpore 加速了大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練過(guò)程,提供了更穩(wěn)定的算力基礎(chǔ)設(shè)施、更高的訓(xùn)練性能以及更高的開(kāi)發(fā)效率。
格靈深瞳使用 MindSpore 框架高效完成了預(yù)訓(xùn)練大模型的開(kāi)發(fā)和調(diào)試,并在華為的訓(xùn)練卡上完成了訓(xùn)練;此外,我們基于 MindSpore 框架針對(duì)業(yè)務(wù)需求對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行了微調(diào)后,可以為客戶(hù)提供適配到目標(biāo)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的模型;與此同時(shí),MindSpore Lite極大簡(jiǎn)化了推理工程化,借助 MindSpore Lite優(yōu)化過(guò)的 kernel 算子,在各算力平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了高吞吐、低時(shí)延的功耗推理,幫助我們提高了交付效率,加速了業(yè)務(wù)落地。
目前,格靈深瞳自研的大模型方案已經(jīng)在智慧金融等領(lǐng)域落地實(shí)踐,可為客戶(hù)提供高效的模型生產(chǎn)、高精度的算法能力和安全可靠的國(guó)產(chǎn)化解決方案。模型應(yīng)用了先進(jìn)的多模態(tài)弱監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),可大大降低數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本,在少量樣本學(xué)習(xí)場(chǎng)景中,能顯著提升模型精確度,并擁有出色的零樣本泛化能力,輕松實(shí)現(xiàn)模型的冷啟動(dòng)。同時(shí),借助自主學(xué)習(xí)方案,用戶(hù)可迅速用行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào),打造滿(mǎn)足特定行業(yè)需求的垂直行業(yè)大模型。
審核編輯:劉清
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原文標(biāo)題:格靈深瞳受邀參加昇思人工智能框架峰會(huì)2024并發(fā)表主題演講
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