科大訊飛引領國產大模型產業化進程

人工智能時代，大模型無疑是最受矚目的科技熱點。作為新一代人工智能核心技術，大模型在自然語言處理、計算機視覺、決策推理等領域展現出了巨大的應用潛力。由于算力需求巨大、訓練成本高昂，大模型產業化一直是個挑戰。作為國內人工智能龍頭企業，科大訊飛在推動大模型產業化進程方面正走在前列。

 

免費開放大模型API 推廣大模型應用

2024年初，科大訊飛宣布將其大模型＂訊飛星火＂的API永久免費開放，這一舉措旨在推廣大模型在各行業的應用。＂訊飛星火＂是科大訊飛自主研發的大規模語言模型，具備強大的自然語言理解和生成能力，可廣泛應用于智能問答、文本摘要、語音識別、內容審核等場景。通過免費開放API，科大訊飛希望降低大模型應用的門檻，讓更多企業和開發者能夠便捷地獲取大模型能力，從而推動大模型在各行業的落地應用。

 

免費策略背后，是科大訊飛憑借國產算力優勢的底氣。多年來，科大訊飛一直在加大國產算力的投入，構建自主創新體系。通過與國內芯片廠商的深度合作，科大訊飛已經擁有了強大的國產算力支撐。

國產算力護航 確保大模型自主可控

在算力層面，科大訊飛與華為聯合打造的＂飛星一號＂平臺采用昇騰AI芯片，單機算效和通信帶寬利用率大幅提升，訓練效率已與英偉達A100相當。這為訓練大規模大模型提供了強大的國產算力支持?？拼笥嶏w還與國內其他芯片廠商展開合作，進一步擴充國產算力陣容。

 

擁有自主可控的國產算力，對于確保大模型安全可信至關重要。近年來，一些國外大型科技公司憑借算力優勢，在大模型領域取得了領先地位。但由于缺乏透明度和可控性，其大模型存在潛在的安全隱患和技術封鎖風險?？拼笥嶏w基于國產算力訓練的大模型，能夠有效規避上述風險，確保數據和模型的安全可控。

 

國產算力的發展也有利于降低大模型訓練成本。目前，大模型訓練主要依賴于國外算力平臺，算力成本極高。而隨著國產算力水平的不斷提升，未來大模型訓練成本必將大幅下降，這將進一步推動大模型產業化進程。

突破工程化瓶頸 實現大模型規模化應用

科大訊飛強調其＂基于國產自主可控大模型工程化優勢＂。工程化指將大模型技術產業化、規?；瘧茫蛊淠軌蚋咝А⒌统杀镜胤沼诟餍袠I。長期以來，大模型工程化一直是個技術難題，這也制約了大模型在實際場景中的廣泛應用。

 

通過持的算法優化、平臺建設等努力，科大訊飛已在大模型工程化方面取得突破。在算法層面，科大訊飛采用了多種創新技術，如參數高效壓縮、模型并行訓練、增量學習等，大幅提升了大模型的訓練效率和推理性能。在平臺層面，科大訊飛打造了統一的大模型訓練和服務平臺，實現了大模型能力的高度復用和共享，降低了應用成本。

 

憑借工程化優勢，科大訊飛已經將大模型技術成功應用于多個行業場景。以醫療健康領域為例，科大訊飛基于大模型開發了智能輔助診斷系統，可以幫助醫生快速病例資料、提供診斷建議，大幅提高了診斷效率和準確性。在教育領域，科大訊飛的大模型則被用于智能教學輔助、在線考試評閱等場景，為教育現代化貢獻力量。

 

科大訊飛正在引領國產大模型產業化進程。通過免費開放大模型API、持加大國產算力投入、突破大模型工程化等舉措，科大訊飛在推動大模型自主可控、提升國產算力實力、實現大模型規?；瘧玫确矫嫒〉昧俗吭匠删?/strong>。

隨著算力水平的不斷提升、工程化技術的持創新，大模型必將在更多領域發揮重要作用。作為國內人工智能領軍企業，科大訊飛將繼發揮自身優勢，為我國大模型產業發展貢獻更大力量，助力人工智能技術造福人類。