日前，2024上海世界移动通信大会（MWC上海）在上海开幕，华为展示了通信大模型的最新突破。实际上，作为当前我国数字领域的真正核心，大模型训练工作一直是热门议题。坚持推动大模型的自主研发、训练工作，开展多行业良性竞争，有助于促进其质量迭代升级，拉动整个人工智能领域协同发展。
群“模”之战如火如荼
让我们把时间的指针拨回2022年末，ChatGPT的横空出世，带动了成百上千个大模型如雨后春笋般涌现，而随后开启“群模”乱战，应用产品海量井喷：阿里云正式发布通义千问2.5，模型性能全面赶超GPT-4 Turbo；零一万物正式发布千亿参数规模的Yi-Large闭源大模型；OpenAI发布了迄今最像“人”的AI大模型GPT-4o……
除了大模型的数量呈现井喷态势外，大模型开发者、训练者的量级也在持续不断增长中，这反映了我国人工智能领域有着充足的人力资源储备。如近期华为盘古大模型进化到5.0版本后，科大讯飞推出的讯飞星火大模型也迎来升级。据介绍，星火开发者生态目前正加速增长，生态开发者数量从598万增至702万，海外开发者数量从34万增至40万，大模型开发者数量从39万增至57万。
大模型应用范围不断拓展
随着大模型训练的不断持续进行，以及适配于各个产业进行实践，如今的大模型应用，早已不再局限于ChatGPT的文本问答形式，而是真正影响着人们现有的生产方式。
如近日发布的蜜度文修智能校对大模型3.0版，就在出版业务的实际应用场景中给予从业者极大帮助。一本20万字的书稿，文修90秒即可完成校对工作，显著提高了文本编辑的工作效率。
再例如，极越汽车机器人基于百度大模型生态赋能，在高阶智驾方面提升了动静态检测、时序跟踪、实时建图、场景理解等能力，再度提升极越纯视觉高阶智驾能力上限，使得智能汽车真正具有了会思考的“大脑”，强化了使用者的驾驶体验。
坚持自研，应对开发训练挑战
当前，大模型与AI技术仍处于中美科技竞争的焦点，我国在过去几年已经取得了惊人的进步，但未来仍面临一些发展困境。业内人士表示，我国在基础算法创新、底座大模型训练数据、公共算力占比等方面仍存在一定差距，需要尽快补足。
首先，要建成更加智能的大模型，应继续加大日常训练所需数据量，则需要更多的使用者参与。
其次，应积极推动基础技术创新，用足够强大的硬件来支持大模型的研发、训练和生产运用环节。这就需要科技型企业联合运营商，充分发挥云网融合优势，让更多的大模型“上云”，多方实时共享运算数据成果。
最后，国产自研大模型工作要与友商及终端公司充分合作，互换训练数据成果，更要与国内外优秀人工智能展商保持沟通，与市面上的优秀大模型进行切磋交流，才能让国产大模型在保质保量的同时，积极走向世界市场。
