新京報貝殼財經訊（記者 羅亦丹）11月8日，貝殼財經記者從阿里巴巴達摩院獲悉，其多模態大模型M6最新參數已從萬億躍遷至10萬億，規模超過了谷歌、微軟此前發布的萬億級模型，成為全球最大的AI預訓練模型。
貝殼財經記者觀察到，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此前告訴貝殼財經記者。
需要注意的是，訓練大模型的算力成本相當高昂，如訓練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。對此，達摩院表示，M6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，能耗減至其1%，達摩院透露，實現能耗減少的技術原理包括通過更細粒度的CPU offload、共享-解除算法等。
據了解，M6是達摩院研發的通用性人工智能大模型。目前，達摩院聯合阿里云推出了M6服務化平臺，為大模型訓練及應用提供完備工具，算法人員及普通用戶均可使用平臺。
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。”
校對 柳寶慶
