技术的未来：中国的生成式人工智能_IC芯片网

发表日期：2024-12-06

IC芯片网www.icxpw.com消息，预计未来五年中国对 Gen-AI 的投资将以 86% 的复合年增长率激增。这一增长的推动力是中国对技术自给自足的关注（从应用到芯片）以及对本地开发技术的高度重视。关键发展领域包括：

IC交易网站分析，AI芯片开发：满足对强大AI基础设施的需求。

芯片采购网了解，数据集本地化：支持当地语言和方言。

定制化AI应用：针对特定消费者和行业需求量身定制。

开源社区：积极参与深度学习框架和大型模型开源社区。

区域技术趋势

中国实验室为人工智能领域做出了巨大贡献，特别是在开源人工智能生态系统中。其中包括：

排行榜表现：中国模型与全球顶级模型具有竞争力，在特定子任务中表现出色。

多模态大型语言模型：汉语理解等子领域的强劲竞争者。

设备上的 LLM：在开发边缘设备高效模型方面取得进展，例如 MiniCPM3-4B。

基础基准

中国的基础模型基准测试结果良好， Qwen2.5-72B-instruct 和 GLM-4-plus 等模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出显著改进。最新的 Qwen 2.5 包含多达 18 万亿个 token，这些模型已被证明能够适应各种系统提示，从而增强了它们在各种应用中的实用性。

多模态大型语言模型 (LLM)

腾讯的 “浑元-大型”模型拥有 3890 亿个参数、520 亿个激活参数，最多可容纳 256,000 个 token，是目前最大的开源基于 Transformer 的混合专家模型，在语言理解、逻辑推理等基准测试中表现出色，超越了许多更大的模型。

开源贡献

中国拥有一个活跃的开源 LLM 社区，其中包括 DeepSeek-V2等模型，这是一个混合专家语言模型，总共运行 2360 亿个参数，因经济的训练和高效的推理而广受好评。这些模型支持一般的对话功能、强大的代码处理，并且更符合人类的偏好。

设备上的语言模型

一些有影响力的模型正在涌现，这些模型的参数数量低于 100 亿，例如 GLM-4-9B-Chat 和 MiniCPM-2B，它们在中文任务和其他应用中表现良好。当与边缘设备的计算硬件和软件不断成熟相结合时，这使得这些模型能够集成到汽车、机器人、可穿戴设备等中。以智能手机作为一个具体的边缘示例，许多 OEM 正在将先进的 AI 模型（其中一些模型的参数大小高达 70 亿）集成到他们的最新设备中，以实现图像生成、文本理解和 AI 代理等高级应用。

边缘计算的挑战与解决方案

为什么要投入这么多精力来创建在边缘设备上运行的小型模型？在边缘而不是通过云部署 Gen-AI 可以实现更快的响应时间、更高的数据隐私、个性化的用户体验和更低的云推理成本。然而，由于许多 AI 模型仍然是计算密集型的，因此充分实现边缘 AI 的机会是一项持续的工程努力。

为了取得成功，边缘设备需要平衡计算和内存限制、功率和能源限制以及边缘计算设备的异构性。特别是，边缘 AI 需要与许多其他关键用户和设备管理任务共存，而不会破坏设备的热容量。GPU 提供可编程性、灵活性、效率和计算性能，将 Gen-AI 应用程序带到边缘。

中国在创新和部署方面的优势

中国的技术生态系统正在快速开发成功的基础模型并将其部署到边缘。凭借持续的创新和对本地化和定制的高度重视，消费者很快就会看到更强大的 AI 功能出现在他们的设备上。

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