AIHub獲悉，11 月 8 日，阿里巴巴達摩院公布多模態大模型 M6 的最新進展，其模型參數已從萬億躍遷至 10 萬億，規模遠超谷歌、微軟發布的萬億級模型，成為目前全球最大的 AI 預訓練模型。
2021年以來，AI訓練模型的規模不斷擴大。據不完全統計，這些大模型包括年初華為發布的1000億參數盤古大模型、1.6萬億參數的Google switch transformer模型、1.75萬億參數的智源悟道2.0智能模型、1.9萬億參數的快手精排模型等。其中，阿里達摩院M6模型上一次公布的參數規模為1萬億。
據了解，與傳統AI相比，大模型擁有成百上千倍“神經元”數量，且預先學習過海量知識，表現出像人類一樣“舉一反三”的學習能力。因此，大模型被普遍認為是未來的“基礎模型”，將成下一代AI基礎設施。
“近年來人工智能的發展應該從家家戶戶‘大煉模型’的狀態逐漸變為把資源匯聚起來，訓練超大規模模型的階段，通過設計先進的算法，整合盡可能多的數據，匯聚大量算力，集約化地訓練大模型，供大量企業使用，這是必然趨勢。”北京大學信息科學技術學院教授黃鐵軍說。
據報道，M6 做到了業內極致的低碳高效，使用 512 GPU 在 10 天內即訓練出具有可用水平的 10 萬億模型。相比去年發布的大模型 GPT-3，M6 實現同等參數規模，能耗僅為其 1%。
據悉，M6 是達摩院研發的通用性人工智能大模型，擁有多模態、多任務能力，其認知和創造能力超越傳統 AI，尤其擅長設計、寫作、問答，在電商、制造業、文學藝術、科學研究等領域有廣泛應用前景。
與傳統 AI 相比，大模型擁有成百上千倍“神經元”數量，且預先學習過海量知識，表現出像人類一樣“舉一反三”的學習能力。因此，大模型被普遍認為是未來的“基礎模型”，將成下一代 AI 基礎設施。然而，其算力成本相當高昂，訓練 1750 億參數語言大模型 GPT-3 所需能耗，相當于汽車行駛地月往返距離。
今年 10 月，M6 再次突破業界極限，通過更細粒度的 CPU offload、共享-解除算法等創新技術，讓收斂效率進一步提升 7 倍，這使得模型規模擴大 10 倍的情況下，能耗未顯著增加.這一系列突破極大降低了大模型研究門檻，讓一臺機器訓練出一個千億模型成為可能。
今年，大模型首次支持雙 11。M6 在犀牛智造為品牌設計的服飾已在淘寶上線；憑借流暢的寫作能力，M6 正為天貓虛擬主播創作劇本；依靠多模態理解能力，M6 正在增進淘寶、支付寶等平臺的搜索及內容認知精度。
M6生成的未來感汽車圖
達摩院智能計算實驗室負責人周靖人表示，“接下來，我們將深入研究大腦認知機理，致力于將M6的認知力提升至接近人類的水平，比如，通過模擬人類跨模態的知識抽取和理解方式，構建通用的人工智能算法底層框架；另一方面，不斷增強M6在不同場景中的創造力，產生出色的應用價值。”
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