如果用一個詞來概括2023世界人工智能大會（WAIC2023）的熱點，那么大模型當之無愧。百度文心、阿里通義、華為盤古、訊飛星火、商湯日日新、復旦MOSS……國內外30余款大模型將同臺競技，背后的核心開發團隊也將悉數亮相。

這是一條“狂飆”的新賽道。去年底，對話式大型語言模型Chat GPT火爆出圈，激起AI領域“千層浪”，也帶動大模型這一重要的底層基座變得炙手可熱。今年以來，國內“百模大戰”趨于白熱化，那么下一步是重技術還是重應用？自主研發大模型，對于上海科創中心建設有著怎樣的意義？2023世界人工智能大會開幕之際，記者采訪了復旦大學計算機科學技術學院教授邱錫鵬。

出生5個月，MOSS更強了

作為學界頂尖研究者，邱錫鵬還有一個更讓人關注的身份——復旦大學MOSS系統負責人。今年2月，邱錫鵬團隊發布MOSS，成為國內首個發布的類ChatGPT模型。

復旦大學MOSS系統亮相WAIC2023，將是該大模型首次現身大型展會。邱錫鵬告訴記者，過去5個月來，MOSS系統日夜成長，不斷迭代優化，比如：4月20日，第三輪迭代版本MOSS003大模型上線，成為國內首個插件增強的開源對話語言模型。“相比2月‘出生’時，如今的MOSS系統性能提升不少，主要表現在邏輯能力、無害性、有用性等方向。”邱錫鵬總結道，大模型靠大量語料來訓練，一些能力已超越大部分成年人。

“圍繞大模型，我們做的不僅僅是模型本身，還有很多挑戰要解決。”邱錫鵬舉例說，其中一個就是普惠化，即將大模型巨大算力成本降下來，“過去優化一個百億參數量級的大模型，需要數個A100芯片做硬件支撐，一臺機器就要100多萬元，并非普通研究機構承擔得起。”5個月來，這也是邱錫鵬的主要研究方向之一。就在上個月，他帶領團隊發布了低內存優化技術（LOMO），可將大模型訓練內存使用量降低到之前的10.8%，新方法能夠在一臺消費級顯卡的機器上，對650億參數大模型進行全參數微調，大大降低了使用門檻。

技術與應用，兩手都要抓

隨著ChatGPT火遍全球，國內“大模型之戰”也已打響。中國科學技術信息研究所發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，截至5月底，國內10億級參數規模以上的大模型已發布79個，互聯網大廠、人工智能公司、行業頭部企業、高校及科研機構、大數據及云計算供應商都參與到大模型的比拼中。如果算上垂直應用方向，說“千模大戰”并不過分。

那么，走出實驗室階段的大模型，未來發展應該更重技術還是更偏應用？在邱錫鵬看來，技術與應用兩手都要抓。作為一線科研工作者，他對于當下國內的大模型技術并不滿意，“雖然是‘百模大戰’‘千模大戰’，但國內競逐者的大模型基座比較雷同，從技術到模型架構，再到能力，沒有讓人特別眼前一亮的產品。競爭者未來一定要結合自主研發，做出更多有創新性的產品。”

邱錫鵬也提到了應用驅動的重要性，正如中國在移動互聯網應用領域領跑全球，應用是我們的優勢項。“任何技術走出實驗室，在下游落地應用的過程中，都會遇到很多挑戰，以應用驅動技術發展是一種很好的方式。”但他指出，目前國內缺少的是支撐高級應用的功能，比如一些高級的插件以及推理能力，特別是在有用性方面，缺少能真正幫助人們提升效率的殺手級應用。

他透露，目前復旦大學MOSS系統在開源社區里的下載量排名靠前，“截至目前，我們已收到幾百家企業的使用申請，覆蓋智能信息服務、金融、醫療、教育等行業，不少企業在使用后也給出反饋，絕大部分希望在垂直領域有進一步優化。”

做好技術基座助力科創中心建設

作為生成式人工智能的技術底座，大模型無疑是兵家必爭之地。從《報告》數據來看，國內大模型的“出產地”集中在北京、上海、廣東和浙江等省市，這4個地方也是近3年人工智能服務器采購數量最高的地區。

在邱錫鵬看來，爭奪大模型的技術底座話語權，對于上海科創中心建設的意義重大。相比于國外技術實力，目前國內大模型還有一定差距，體現在語料清洗、工程、算法等方面，對自主研發的要求很高。再往生態圈延伸，國內大模型需要從頭到底有一套自主研發的技術，適配國內的配套硬件，保障在任何環節不被卡脖子。邱錫鵬認為，上海在前沿科技領域有獨特的優勢，體現在人工智能企業數量多、能級高，從底層技術到大模型、算力，從系統設計到應用，全鏈條企業都有涉及，更容易從生態上做規劃。

就在近日，《上海市推動制造業高質量發展三年行動計劃（2023-2025年）》出爐，其中對大模型、算力等多方面作出指引，提出“瞄準人工智能技術前沿，構建通用大模型，面向垂直領域發展產業生態，建設國際算法創新基地”。邱錫鵬認為，上海應發揮自身優勢，在AI大模型領域走出有中國特色的創新路。