隨著ChatGPT興起，語(yǔ)言大模型爆發(fā)式涌現(xiàn)，吸引了大量研發(fā)團(tuán)隊(duì)投入到大模型研究領(lǐng)域。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前中國(guó)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個(gè)，主要集中在北京和廣東地區(qū)。
然而，大模型的生成必須依賴于對(duì)海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和強(qiáng)大算力的消耗。這意味著，如果將ChatGPT或GPT-4類似的基礎(chǔ)通用大模型直接應(yīng)用于問題場(chǎng)景，不僅需要消耗算力、算量和相應(yīng)的系統(tǒng)，對(duì)于模型（算法）開發(fā)和模型管理系統(tǒng)建設(shè)的要求也極高。
因此，在預(yù)訓(xùn)練大模型逐漸成為人工智能開發(fā)范式的當(dāng)下，零點(diǎn)有數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家提出，實(shí)際應(yīng)用中，相較于如ChatGPT、GPT-4等跨行業(yè)的通用大模型，針對(duì)垂直行業(yè)的通用“中模型”范式將是公共服務(wù)算法模型構(gòu)建的較好選擇。（詳見《公共服務(wù)算法模型的構(gòu)建方式探索》一文，點(diǎn)擊可查看）
相比小模型范式，中模型范式在開發(fā)效率、開發(fā)和運(yùn)維成本、模型的泛化能力、模型的精確性、落地應(yīng)用的便捷性等方面都具有顯著優(yōu)勢(shì)；而相比如ChatGPT、GPT-4或類似的基礎(chǔ)通用大模型，中模型又極大地降低了對(duì)算力、算量和相應(yīng)的系統(tǒng)上的投入門檻，同時(shí)有利于提高模型的準(zhǔn)確性、專業(yè)推理能力和迭代升級(jí)效率。
由此可見，在垂直領(lǐng)域調(diào)度數(shù)據(jù)、匯集專業(yè)經(jīng)驗(yàn)、預(yù)訓(xùn)練大量專有模型并持續(xù)集成到中模型的規(guī)模與水平，這可能是將大模型范式應(yīng)用于垂直應(yīng)用領(lǐng)域行之有效的思路，即針對(duì)垂直行業(yè)的“中模型”范式（參見下圖），這也與零點(diǎn)有數(shù)持續(xù)倡導(dǎo)在系統(tǒng)平臺(tái)基礎(chǔ)上建設(shè)云腦腦核的理念一脈相承。
經(jīng)過多年的持續(xù)研發(fā)和不斷創(chuàng)新，零點(diǎn)有數(shù)結(jié)合30年來積累的不同應(yīng)用場(chǎng)景的業(yè)務(wù)模型，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，開發(fā)出在線數(shù)據(jù)集成技術(shù)和垂直應(yīng)用算法兩大核心技術(shù)，為客戶提供數(shù)據(jù)分析與決策支持服務(wù)，提高決策支持的精準(zhǔn)性和高效性，助力實(shí)現(xiàn)客戶快速響應(yīng)、科學(xué)決策和高效行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了新技術(shù)與公司業(yè)務(wù)的深度融合。
零點(diǎn)有數(shù)對(duì)于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析開發(fā)了自有知識(shí)產(chǎn)權(quán)的分析模型，在此基礎(chǔ)上，不斷完善和發(fā)展若干基礎(chǔ)算法模塊。同時(shí)，公司持續(xù)關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的發(fā)展，引入了空間維度的數(shù)據(jù)，開發(fā)出一系列基于大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)算法模塊。為更好的描述數(shù)據(jù)內(nèi)在的邏輯，解決客戶問題，零點(diǎn)有數(shù)還進(jìn)一步應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)出其他算法模塊。這些不斷積累的算法模塊，構(gòu)建了零點(diǎn)有數(shù)應(yīng)用軟件產(chǎn)品的數(shù)據(jù)智能能力，也成為與其他軟件產(chǎn)品形成差異化的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
零點(diǎn)有數(shù)董事長(zhǎng)袁岳表示，需形成起碼的小模型開發(fā)能力，在中模型領(lǐng)域形成實(shí)際的操作能力，再邁向具有實(shí)際意義的大模型建設(shè)。ChatGPT的出現(xiàn)首次推熱了算法模型，也使數(shù)據(jù)和算力的應(yīng)用獲得了新的發(fā)展動(dòng)力，它提供了普通人就可以輕松使用的界面和無所不答的表達(dá)，讓人工智能真正走出了技術(shù)專家語(yǔ)焉不詳?shù)碾A段。在此基礎(chǔ)上，它還提醒我們不僅要在算力、算量和相應(yīng)的系統(tǒng)上大量投入，還需對(duì)模型（算法）開發(fā)和模型管理系統(tǒng)建設(shè)大力投入，圍繞問題場(chǎng)景運(yùn)用GPT等技術(shù)，在垂直領(lǐng)域調(diào)度數(shù)據(jù)、匯集專業(yè)經(jīng)驗(yàn)、預(yù)訓(xùn)練大量專有模型并持續(xù)集成到中模型的規(guī)模與水平。
未來，零點(diǎn)有數(shù)將繼續(xù)加大研發(fā)投入和技術(shù)創(chuàng)新的力度，加強(qiáng)中模型領(lǐng)域的實(shí)際操作能力，以實(shí)現(xiàn)從向“數(shù)據(jù)智能應(yīng)用”的轉(zhuǎn)型升級(jí)。只有在這種理念下，算法模型的構(gòu)建思路才能付諸實(shí)施。
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