国内大模型最早推行者：大模型也就是人脑1%、2%的规模，还差很远

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文 / 腾讯科技 郭晓静

2021年8月份，李飞飞和100多位学者联名发表一份200多页的研究报告《On the Opportunities and Risk of Foundation Models》，在这篇论文中，AI专家统一了Foundation Models的说法，可以翻译为基础模型或者是基石模型，并肯定了Foundation Models对智能体基本认知能力的推动作用。同样是在2021年，在3月份悟道1.0发布现场，智源研究院院长黄铁军介绍，人工智能的发展已经从“大炼模型”逐步迈向了“炼大模型”的阶段。也就是从这个时候开始，中文里“大模型”的说法开始进入公众视野。仅仅两个月之后，悟道2.0发布，参数为1.75万亿，为GPT-3参数量（1750亿）的十倍。

时间来到了2023年，ChatGPT所展现出的“超能力”，印证了Foundation Models真的让“智能”产生了突破，人们对人工智能的关注度骤然提升。英文中的“Large Language Model”（LLM）也开始变成英文世界的热词，与中文“大模型”的说法，不谋而合、相互交融。

“大模型”也被称为人工智能中的“暴力美学”。用通俗的语言描述，我们可以把“大模型”理解为参数数量巨大、计算量巨大的深度学习模型。通过海量数据的训练，学习到更加复杂的特征和规律，从而对人类下达的指令，产生更加智能的反馈。

“大”是“智能涌现”的必要条件，但是究竟要多大才能出现“涌现”？这目前还是技术黑箱。关于模型要做多大，能做多大的讨论，一直为业内关注的焦点。作为国产大模型最早的践行者和推行者之一，黄铁军认为，大模型的“大”没有上限，高质量数据的数量以及算力水平的限制，都不能成为大模型继续扩大的限制条件，如果以人脑一千亿个神经元，总突触超过一百万亿的数量级为参照物，基于人工神经网络的大模型，还有很大空间。

迄今为止，中国已经发布了79个大模型（据《中国人工智能大模型地图研究报告》不完全统计）。黄铁军对此的观点更明确，全球仅仅需要三个大模型就够了。至于人类通往AGI（通用人工智能）之路，究竟是不是能通过深度学习这条路径实现，目前还没有定论。但是可以肯定的是，人类已经看到了AGI的曙光。也正是这抹光的乍现，人工智能界最有影响力的人物，多次预警并联名签发公开信，预警风险。他们的担忧，究竟有哪些？