經濟日報文章指出,營造良好的人工智能大模型產業生態,應着力解

經濟日報文章指出,營造良好的人工智能大模型產業生態,應着力解決目前我國人工智能大模型發展面臨的高端算力技術不可控、大規模高質量數據集少、算法可靠性和可解釋性弱等核心問題。目前,由GPU、FPGA、ASIC等加速芯片異構而成的人工智能高端算力芯片技術面臨「卡脖子」風險。在高效低碳的算力網絡基礎設施方面,跨省域互聯互通與動態調配的機制尚未建立,規模化的高端算力供給能力亟待提升。同時,高質量數據供給不足影響了大模型「智商」。這體現在高價值公共數據開放程度不足、行業及企業數據要素市場化流通不夠充分、用於大模型訓練的數據集規模較小等。此外,算法可解釋性不強也影響了大模型的產業化應用。擁有千億級參數的大模型算法,開發難度大、訓練難度高、決策過程及結果的可解釋性差、合規評估難,直接對行業大模型開發的進程有所影響。
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