大模型技術演進商業(yè)創(chuàng)新的探索對軟件造價影響大模型技術演進

XCONMYCIN等專家系統(tǒng)

（估算17502.5萬54007800億1750992*A100*12401800億1.75百度·文心ERNIE3.02600384*V100，華源24502128*v100681500盤古20002048*10002048*小樣本學習能力超越270（估算Stability10256*A1006250約6010512*V100*1054華為昇騰1080*A100*20345M40128*A100*40107大（40億參數(shù)），22040256*A100*301603128*A100*411書生10128*A100*1643微軟WindowsAPP為主要應用，社交/推薦基于AI技術的自然用戶界面（AI-basedNUI）：用戶直管理CPU、存儲器等硬件資源，支持管理ARM等終端芯片資源，應用企業(yè)可調用大模型API，

封閉生 封閉生 開源生英偉達

LM開 規(guī)

2022Q4以來新變化：LM /DeepMind在大模型方面，還沒有像當年Winel（當時微軟桌面操作系統(tǒng)約占90%的市場份額，英特爾CPU約占70%的市場份額）市場優(yōu)勢。商業(yè)創(chuàng)新探索國外（美國OpenAIGPT-國外（美國OpenAIGPT-API/代碼生成2.1DALL.E截至2022H2，實現(xiàn)250+暫未開放API 小以PT-3大模型為代表，OnAI+iof引領全球大模型產業(yè)化發(fā)展。OnAI已經跑完產業(yè)化主要階段，并開始做用普及。 通過跨模態(tài)語義關聯(lián)，提升多模態(tài)融合理解以及跨模態(tài)轉換與生成性能?，F(xiàn)有工作大多是以Bert為基 通過跨模態(tài)語義關聯(lián)，提升多模態(tài)融合理解以及跨模態(tài)轉換與生成性能?，F(xiàn)有工作大多是以Bert為基 點燃2022年底以來的AI熱潮，但僅依托整體占

萬 千 百 千 萬 十萬

人工智能是知識密集型產業(yè)，聘用算法研究人員和算法工程師的成本通常在5萬~8萬元/人工智能是知識密集型產業(yè)，聘用算法研究人員和算法工程師的成本通常在5萬~8萬元/I,從開發(fā)時間線上看，80A從開發(fā)時間線上看，80AI訓練所需的算力資源成本高AIAI AINPC AIAgent ?原型制 產品推圖像生 ?游戲關卡設 ?音頻設計和配 3D內 政視頻生 電商客 文本模 電子合 虛擬 產品標簽 機器 AI法律顧低代 描述生文本生 產品推 司搜索引 輔助教 輔助審產 法律文代碼生 虛擬試 題庫生 模 物流機器 靶點發(fā) 故障診自動駕 分子優(yōu) 零件質 問診/診 優(yōu)化設助 信息分 臨床決 培訓與輔 服務機器 病理檢 作戰(zhàn)指 工業(yè)機器依托自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)、大模型和強算法，推出新一代“產業(yè)情報和智能決策”系統(tǒng)，匯聚了產業(yè)鏈100余條、產品30萬種、企業(yè)5000余萬家、專利1億條、人才100萬條、投資500萬條、招標2000萬條，以及300余個城市、3000多區(qū)縣等45余類實時更新的數(shù)據(jù)集，并綜合應用產業(yè)大模型、知識演化與推理、群智融合與增強、智能描述與生成等技術，推出了產業(yè)通、產業(yè)大腦、產業(yè)API、精準招商、智能投顧等多款應用產品，為領軍企業(yè)、投資機構、產業(yè)園區(qū)提供“數(shù)據(jù)+算法”驅動的產業(yè)情報和智能決策服務。對軟件造價影響當前主流的基礎模型如表1所示，可選擇CodeLLaMA作為基礎模型。明確訓練數(shù)據(jù)的來源、用途和特點。在組織訓練數(shù)據(jù)前，要了解數(shù)據(jù)的來源，確認可靠性和有效性。要明確數(shù)據(jù)將用于哪些任務，如數(shù)據(jù)量的大小、數(shù)據(jù)類型等。進行數(shù)據(jù)預處理。預處理是組織訓練數(shù)據(jù)的關鍵步驟，包括數(shù)據(jù)清理、去重、變換等。數(shù)據(jù)清理主要是去除無效、錯誤或重復的數(shù)據(jù)；去重則是去除重復的信息，以避免模型過擬合；變換則是對數(shù)據(jù)進行必要的轉換，以便于模型的學習和訓練。合理組織訓練數(shù)據(jù)。首先要將數(shù)據(jù)進行分類，按照不同的任務需求劃分不同的數(shù)據(jù)集。例如，可以將數(shù)據(jù)集分為訓練集、驗證集和測試集，以便于模型的訓練和測試。同時，要合理存儲數(shù)據(jù)文件，可以選擇常見的存儲格式，如C、JON等，并確保文件的安全性和完整性。選擇合適的語料庫構建方法。常用的語料庫構建方法有手工采集、自動化采集和混合采集。手工采集適用于小規(guī)模、高質量的語料庫建設；自動化采集則可以快速地獲取大量語料信息；混合采集則是結合前兩種方法的優(yōu)勢，以獲得高質量且大規(guī)模的語料庫。做好語料庫的管理和維護。為了確保語料庫的安全性和可靠性，需要對語料庫進行科學的管理和維護