AIHub获悉，11 月 8 日，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 M6 的最新进展，其模型参数已从万亿跃迁至 10 万亿，规模远超谷歌、微软发布的万亿级模型，成为目前全球最大的 AI 预训练模型。
2021年以来，AI训练模型的规模不断扩大。据不完全统计，这些大模型包括年初华为发布的1000亿参数盘古大模型、1.6万亿参数的Google switch transformer模型、1.75万亿参数的智源悟道2.0智能模型、1.9万亿参数的快手精排模型等。其中，阿里达摩院M6模型上一次公布的参数规模为1万亿。
据了解，与传统AI相比，大模型拥有成百上千倍“神经元”数量，且预先学习过海量知识，表现出像人类一样“举一反三”的学习能力。因此，大模型被普遍认为是未来的“基础模型”，将成下一代AI基础设施。
“近年来人工智能的发展应该从家家户户‘大炼模型’的状态逐渐变为把资源汇聚起来，训练超大规模模型的阶段，通过设计先进的算法，整合尽可能多的数据，汇聚大量算力，集约化地训练大模型，供大量企业使用，这是必然趋势。”北京大学信息科学技术学院教授黄铁军说。
据报道，M6 做到了业内极致的低碳高效，使用 512 GPU 在 10 天内即训练出具有可用水平的 10 万亿模型。相比去年发布的大模型 GPT-3，M6 实现同等参数规模，能耗仅为其 1%。
据悉，M6 是达摩院研发的通用性人工智能大模型，拥有多模态、多任务能力，其认知和创造能力超越传统 AI，尤其擅长设计、写作、问答，在电商、制造业、文学艺术、科学研究等领域有广泛应用前景。
与传统 AI 相比，大模型拥有成百上千倍“神经元”数量，且预先学习过海量知识，表现出像人类一样“举一反三”的学习能力。因此，大模型被普遍认为是未来的“基础模型”，将成下一代 AI 基础设施。然而，其算力成本相当高昂，训练 1750 亿参数语言大模型 GPT-3 所需能耗，相当于汽车行驶地月往返距离。
今年 10 月，M6 再次突破业界极限，通过更细粒度的 CPU offload、共享-解除算法等创新技术，让收敛效率进一步提升 7 倍，这使得模型规模扩大 10 倍的情况下，能耗未显著增加.这一系列突破极大降低了大模型研究门槛，让一台机器训练出一个千亿模型成为可能。
今年，大模型首次支持双 11。M6 在犀牛智造为品牌设计的服饰已在淘宝上线；凭借流畅的写作能力，M6 正为天猫虚拟主播创作剧本；依靠多模态理解能力，M6 正在增进淘宝、支付宝等平台的搜索及内容认知精度。
M6生成的未来感汽车图
达摩院智能计算实验室负责人周靖人表示，“接下来，我们将深入研究大脑认知机理，致力于将M6的认知力提升至接近人类的水平，比如，通过模拟人类跨模态的知识抽取和理解方式，构建通用的人工智能算法底层框架；另一方面，不断增强M6在不同场景中的创造力，产生出色的应用价值。”
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