中国高校为何难出大模型？下一代AI仍依赖基础科研的突破

当前国内10亿参数规模以上的大模型已发布79个。算力方面高校不具备很大优势。

ChatGPT诞生至今已过去9个多月，大模型在产业界和学界的最新进展有哪些？

(资料图片仅供参考)

在8月24日举行的2023世界人工智能大会（WAIC）青年优秀论文奖颁奖仪式暨青年科学家论坛上，谈到大模型为何难以首先诞生在高校，同济大学计算机系副主任何良华教授认为，学界之所以很难出现ChatGPT这样的模型，主要是算力和数据的问题。

何良华说，大模型非常吃算力，高校也难以去购买大量的算力。而有了算力之后，要把参数训练得比较成熟，需要海量的数据，但是学界是拿不到这么多数据的。除了这两个问题，还和学界自身的需求有关。“我们都期望在理论上做一些创新。比如我的学生如果跟我说现在需要几千张卡（算力）来做一个事情，我所有的经费给他也不够，课题也难以立项。因为它既不是应用，又不是理论，找不到这样一笔经费，研究只能中断。”

和团队率先在国内发布了具备 ChatGPT 能力语言模型MOSS的复旦大学计算机学院教授邱锡鹏表示，大模型更顶尖的研究机构在业界，这是一个不可回避的事实。从DeepMind再到OpenAI，都是如此。美国的很多著名高校，从研究实力上看已经落后于这些顶级的研究院了。

邱锡鹏解释，学校和研究院的差异还是在于自由的探索。对于很多研究院来讲，长期的目标还是奔着盈利，包括国内很多企业之前也建了很多研究院，过不了几年就发现可能面临着盈利、变现的压力，导致做的研究不是特别纯粹。在他看来，OpenAI的团队是一个以前没有出现过的形态，这种制度设计非常好，能使团队既能坚持本心做研究，同时也没有那么大的压力。

“在学校的话还是要发挥学校的长处，做的研究没有太多的盈利要求或面临短期变现的压力，也可以思考得更长远。特别在如今高算力要求的情况下，在学术界和产业界的研究院之间，还是可以发挥学术界的优势。”他说。

上海科技大学生物医学工程学院常任助理教授钱学骏则认为，工业界做出的很多有影响力的工作，可能不是学界追求的主要目标。“学界可能更想（发明）一种思路上的创新（新想法、新应用），而不是通过大算力、大数据，各方面的优势集中做出来了，对学界来说这些也不够有优势，无法获得大量数据。”

华为诺亚方舟实验室AI研究员谢恩泽说，怎么构建高质量的数据集，可能是对于大模型能力一个很重要的补充。训练大模型本身来说，用多大参数的模型、配多大的数据量，以及用多长时间，这些协同也是很重要的。而这些只有在少数几个大厂才有机会接触到这些资源。

今年以来，生成式人工智能的发展成为地方政府和科技大厂瞄准的关键词。科技部人工智能发展研究中心5月底发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，当前国内10亿参数规模以上的大模型已发布79个。

在不久前的浦江基础科学发展论坛上，清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松教授对第一财经表示，我国乃至全球发展大模型最终的突破关键，是基础科学的突破。

他说，对于大模型，当前的问题在于并不清楚OpenAI的机理是如何运作的，就连推出ChatGPT的OpenAI公司首席执行官萨姆·奥特曼也表示，虽然做出了GPT但也不清楚发生的原理，“实际上就是对这个机理还不清楚”。他认为，现有的人工智能模型已经能做到说话通顺，但这个问题的内在实现逻辑仍然十分复杂。如果弄清楚了大模型里的规律、ChatGPT背后的机理，就有可能克服现有人工智能大模型的局限性，建立下一代人工智能的理论和模型。

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