安徽淮北刘东煤矿发生瓦斯窒息事故致2人死亡6人受伤

松原市 2025-04-05 09:04:12 1743濮家马场山东潍坊安丘市

地方政府对微观经济的做法可以折射出其对市场、对民生、对经济的态度：是愿意营造宽松的市场氛围，还是事无巨细都要管起来？一刀切固然省事，却会导致市场的悲观预期。

在超大特大城市积极稳步推进城中村改造。促进家庭装修消费，鼓励室内全智能装配一体化。

七、优化消费环境（十八）加强金融对消费领域的支持。各有关部门要充分发挥现有部门间协作机制作用，强化协同联动，加强督促落实，结合实际细化出台工作方案和配套政策。全面开展放心消费行动，完善重点服务消费领域服务标准。（十四）推广绿色消费。发展互联网+医疗健康，进一步完善互联网诊疗收费政策，逐步将符合条件的互联网+医疗服务纳入医保支付范围。

四、促进农村消费（九）开展绿色产品下乡。加强区域旅游品牌和服务整合，积极举办文化和旅游消费促进活动。一是如何确保训练数据的数量与质量。

另一方面，处理大模型训练数据的底层技术所需的工具链也必须产品化和标准化。在通常情况下，小模型训练成本较低，但性能远不及大模型。构建各类模型相互联通的生态GPT类大模型功能强大，在未来会成为许多行业如互联网、金融、医疗等领域的重要基础设施之一。但在具体应用落地的过程中，GPT类大模型还会面临一系列挑战。

在下游应用中，用户可以部署自己的小模型，通过大模型的各种服务来提升性能，同时也可反向给大模型提供相应的反馈服务，帮助大模型迭代进化（见图1）。大模型的升级与进化路径分析从长期视角来看，大模型的进化衍生出众多分支。

安徽淮北刘东煤矿发生瓦斯窒息事故致2人死亡6人受伤

例如，在金融领域，经过相关专业数据的训练，大模型可以具备理解金融业务知识的能力，并能针对具体场景提出解决方案，支持金融机构开展营销自动化、客户关联关系挖掘、智能风险识别、智能客服、智能投研等。作为新型生产要素，大模型训练数据的良性可持续发展，对于大模型和人工智能产业的发展至关重要。通过这种方式，小模型可以在ChatGPT类的大模型中完成多种扩展功能，如检索实时资讯或知识库信息、代替用户对现实世界进行智能调度等。总体来看，目前国内外主流大模型在算法层面尚不存在代际差，但是在算力和数据方面存有差距。

过去，在分散化的模型研发模式下，单一的人工智能应用场景下多个任务需要由多个模型共同支撑完成，每一个模型建设都要经历算法开发、数据处理、模型训练与调优过程。一方面，大模型自身的训练数据集以及定义的数据服务接口（API），将会成为行业的事实标准，而接入大模型的各种应用都必须遵循该标准。一方面，大模型基本上采用预训练方式，实时性不高。另一方面，小模型构建的应用也可以通过调用GPT类大模型提供的插件，直接获得大模型强大的生成能力和推理能力。

开放人工智能（Open AI）近期发布的新产品ChatGPT plugins可以通过应用插件连接ChatGPT与第三方应用。因此，构建大模型持续发展、健康交互的良好产业生态，必须推进大模型训练数据与底层技术的标准化，加快模型的迭代与落地。

安徽淮北刘东煤矿发生瓦斯窒息事故致2人死亡6人受伤

GPT4训练数据的治理与供给，离不开数据标注、数据管理与评估、数据自动化以及数据合成。通用语料指的是覆盖多个领域的语料，在某些特定领域的知识覆盖可能存在不足。

预训练大模型增强了人工智能的通用性、泛化性，基于大模型通过零样本或小样本精调，就可在多种任务上取得较好效果。1.数据交互数据交互是指大、小模型不直接参与彼此的训练或推理过程，而是间接通过彼此产生的数据来进行交互。值得注意的是，大模型的开发和应用虽然会对产业和经济发展带来巨大红利，但如果不加以合理管控，也会给国家和产业安全带来风险。反之，小模型生成的专业语料，也可以作为大模型训练语料的补充，增强大模型在不同领域的专业能力，使大模型可以不断迭代进化。实现大、小模型的数据交互，除了要依靠数据源管理机构外，还需考虑建立数据托管和交易机构，使得大、小模型的训练数据可以有序管控和流动，并为各方合理分配相应的权益。例如，微软已经将超过一半的云资源投入大模型训练与人工智能生成内容（AIGC）应用。

如果没有合理的数据脱敏和数据托管机制，则可能造成数据泄露，给行业和个人造成损失。大模型预训练+精调模式为人工智能研发带来了新的标准化范式，使人工智能模型可以在更统一、更简明的方式下实现规模化生产。

最近一段时间，大模型迭代不仅速度加快，而且参与者也越来越多，基本上涵盖了所有的大型科技公司，生态的多样性和复杂性已初步显现。2.模型交互除了间接的数据交互之外，大、小模型还可在模型层面进行交互，通过参与彼此的训练过程，使得双方可以共同受益，提升大模型的迭代效率。

为此，需要建立一个各类模型健康交互和协同进化的生态，以保证大模型相关人工智能产业可以在各个应用领域成功落地。大、小模型交互的方式可以分为三类：数据交互、模型交互和应用交互（见图2）。

小模型训练语料的领域比较集中，因此可以系统掌握本领域的知识，从而使模型的输出更专业、更细致、更精准。大模型在标准化技术服务的有力支撑下，可输出硬件适配、模型蒸馏和压缩、模型分布式训练和加速、向量数据库、图数据库、模型互联互通等技术方案，提供自然语言处理、计算机视觉、跨模态、知识图谱等各类能力，让更多的企业、开发者可以低门槛地将大模型应用于自身业务并构建行业垂直模型，从而促进人工智能在各领域广泛落地。构建大模型训练数据要素市场。大模型需要巨大的算力支持和严格的数据治理，普通的机构和应用部门往往难以支撑大模型的运行以及迭代升级工作。

英伟达更是与台积电、荷兰阿斯麦、新思科技强强联手，打造全新的算力平台与更强大的GPU。一方面，大模型可以指导小模型的训练，常用的方式为蒸馏学习（Knowledge Distillation）。

作者姚前系SFI学术委员、中国证监会科技监管局局长，原文刊载于《中国金融》2023年第13期。金融业作为大数据和人工智能应用的重要领域，理应密切关注当前大模型训练相关技术的最新态势。

GPT4目前没有公布具体参数，但有人推测其参数将达到万亿级别，同时在强化学习和解决具体任务方面也将有显著提升，比较流行的术语是对齐（Alignment）。在此基础上，结合具体的应用场景和专业数据，可以进一步定制和优化各领域各行业的小模型。

目前，模型预训练＋微调已经成为行业统一的标准流程和范式。有人甚至认为，大模型正在以日为单位迭代进化。通过制定模型应用规范，统一接口标准，促进行业规范化发展。插件模式具有两大优点：一是便捷高效，模型无需重复训练。

GPT4拥有堪比人脑的多模态能力，跟目前很多论文阐述的多模态机理并无太多差别，但它能够把文本模型的少样本处理能力和思维链（Chain of Thought，CoT）结合进来。从某种程度上来说，大模型训练数据和数据服务接口标准，将会成为下一代国际标准的核心之一。

大模型训练数据与模型工具链的标准化和安全管控大模型的性能依赖于训练数据的质量，同时，模型在不同落地场景下所需的底层技术规格也不尽相同。在蒸馏学习模式中，训练好的大模型可以作为教师模型，待训练的小模型作为学生模型，针对同一批训练数据，通过设计合理的损失函数，将大模型产生的软标签与训练数据本身的硬标签对小模型的训练进行联合指导。

厘清训练数据采集处理、合成数据服务、大小模型互联互通、应用API之间的产业链。目前，大模型升级迭代过程中的底层算法框架并没有本质的变化，算力投入以及训练数据的丰富仍然是其快速进化的关键，只不过最新的GPT4呈现出一些新的特征。

关于祥鹏航空有限责任公司申请开通昆明-圣彼得堡往返客运航线的公示省环境保护政府奖获奖个人柯志强：只要江湖在心中，人人都是河湖长

安徽淮北刘东煤矿发生瓦斯窒息事故致2人死亡6人受伤

搜索

分类导航

最新文章

热门文章

随机文章

友情链接

安徽淮北刘东煤矿发生瓦斯窒息事故致2人死亡6人受伤

相关阅读

搜索

分类导航

最新文章

热门文章

随机文章

友情链接