李波
據媒體報道，英偉達全新發布的開源模型Nemotron-4 340B，有可能徹底改變訓練LLM的方式!從此，或許各行各業都不再需要昂貴的真實世界數據集了。
而且，Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2，甚至可以和GPT-4掰手腕。據悉，Nemotron-4 340B是一系列具有開創意義的開源模型，最大的技術變化在于進一步擁抱MOE架構，引入ROPE優化算法。
分析認為，MOE架構相比傳統Transformer模型具備更高的效率和更低的成本，在海外谷歌Gemini、英偉達Nemotron等AI大模型積極采用MoE架構的推動下，MoE大模型有望成為全球AI大模型主流技術路線，對通信網絡更高需求推動高性能交換機加速落地。
具體來看主要是推動單交換機峰值速率提升，以及交換機總需求量增加。AI算力基礎設施建設預計將保持擴張周期，帶動上游光模塊、交換機等環節需求提升。
據中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國人工智能大模型行業發展分析及發展趨勢預測報告》分析
大模型應用和發展現狀正呈現出一系列令人矚目的趨勢。首先，大模型的開發與應用正在各個行業中加速發展。在證券業，國泰君安、中信證券等16家券商已經在大模型領域進行了投入與探索，多數集中在智能客服、辦公助理、代碼生成等偏原生AI應用領域。
在金融領域，大模型被用于信用評估、欺詐檢測、智能投顧等，顯著提高了風險判斷的準確率和金融服務的個性化水平。同時，券商也高度警惕大模型的誤用或濫用，強調合規是業內發展大模型的共識。
其次，大模型在多個領域都展現出廣泛的應用前景。例如，在計算機視覺領域，大模型通過大規模圖像數據訓練，能夠實現更精準的人臉識別、行為分析等。
在健康醫療領域，大模型被用于病例分析、疾病預測、藥物發現等，提升了醫療診斷的準確性和效率。在教育領域，大模型則用于智能輔導、個性化學習推薦等，提高了教育質量。在客戶服務與營銷方面，大模型通過智能客服系統提供24小時服務，進行客戶問題解答、情緒分析，以及智能營銷策略的制定。
此外，國內大模型在研發層面也取得了新突破。例如，通義千問2.5大模型在中文語境下的文本理解、文本生成、問答建議和安全風險等多項能力已經超越了GPT-4。文心一言4.0在語義理解、閱讀理解等能力上也已經超過了GPT-4。這些進步表明，國內大模型在中文性能上正逐漸追趕和超越國際一流大模型。
然而，盡管大模型的應用和發展前景廣闊，但也面臨一些挑戰。首先，大模型的訓練需要大量的數據和計算資源，這增加了其開發和應用的成本。其次，大模型的可解釋性較差，其決策過程難以被人類理解和信任。此外，大模型的應用也需要考慮隱私、安全、倫理等問題。
大模型應用和發展現狀呈現出蓬勃發展的態勢，但同時也需要面對一些挑戰。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，大模型有望在更多領域發揮重要作用。
技術創新：隨著數據、算法和算力的不斷突破，大模型將持續優化演進。統一的Transformer架構有望在更多領域發揮作用，實現不同領域之間的融合和創新。
應用拓展：大模型將在更多領域得到應用，如智能客服、智能推薦、智能寫作、自動駕駛等，推動各行各業的智能化轉型。同時，跨領域的融合也將為大模型行業帶來新的發展機遇。
產業智能化：大模型將作為業務和開發系統的重要生產元素，與云計算、大數據等技術結合，提供更靈活、可擴展的服務，推動產業智能化的發展。
商業模式創新：模型即服務(MaaS)有望成為行業標準，為企業提供更靈活、高效的大模型應用方式。同時，隨著大模型在各個領域的應用深入，也將催生出更多創新的商業模式。
未來行業市場發展前景和投資機會在哪?欲了解更多關于行業具體詳情可以點擊查看中研普華產業研究院的報告《2024-2029年中國人工智能大模型行業發展分析及發展趨勢預測報告》。
研究院服務號
中研網訂閱號