作者 | 伍杏玲

出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）

输入：

昔我往矣，杨柳依依。

今我来思，雨雪霏霏。

行道迟迟，载渴载饥。

我心伤悲，莫知我哀！

（以战争为题写一首诗）

回复：

我欲东归，害我者谁？

我欲西归，谁当为守？

我欲南归，谁与借逝？

我欲东归，谁与更岁？

我欲与归，道里辽远，山川悠长。

我欲与归，而无与归。

大家瞅一瞅，这工整、这情感，你可能会猜是哪位文艺青年写的？

原来这位“文艺青年”叫“源1.0”，是浪潮信息最新研发的中文人工智能巨量模型。好玩吧？在 2021 人工智能计算大会(AICC)上，“源1.0”正式亮相，小编还用“程序”为主题请 “源1.0”当场作词，大家品品这诗句属于什么水平？

2457 亿参数规模，“源1.0”到底有多牛？

去年，涵盖 1750 亿参数的 GPT-3 一经发布，引发大众惊呼“GPT-3可以改变世界了”。而浪潮信息发布的“源1.0”被称为“全球最大规模的中文AI巨量模型”，参数规模高达 2457 亿，训练采用的中文数据集达5000GB，获得中文语言理解评测基准CLUE榜单的零样本学习和小样本学习两类总榜冠军，模型能力大幅度提升。

据介绍，“源1.0”可以创建任何具有语言结构的东西，可自动问答，撰写文章、诗歌、小说、新闻报道，翻译语言，还可以写代码。最关键的是，“源1.0”可以理解文字的含义，从中抽取关键信息，做出回复，如文章开头“源1.0”堪比“对穿肠”，回复的诗句富含感情，其创作能力、学习能力表现不俗。

在人机对比测试中，将“源1.0”模型生成的对话、小说续写、新闻、诗歌、对联与由人类创作的同类作品进行混合并由人群进行分辨，测试结果表明，测试人员准确分辨人与“源1.0”作品差别的成功率已低于 50%。

如此一来，“源1.0”可用于智能客服、文字识别、文本搜索、翻译、智能运维、智能助手等应用中。以智能客服为例，可感知客户的情绪，以便更好地理解客户的需求，提供更人性化的服务。

这下子小编的饭碗是不是要不保了？AI 太强大了。

“源1.0”正式开源

浪潮信息副总裁、浪潮信息 AI & HPC 产品线总经理刘军表示，如今算力正在助推中国人工智能产业快速发展，技术、区域、行业、应用场景等多个维度都在加速发展。其中智算呈现多元化、巨量化、生态化的发展趋势。

（1）多元化：2021年全球 AI 芯片厂商超 150 家，NPU、IPU、VPU、TPU、DPU、GPU 等 AI 计算芯片百花齐放。多元化的芯片发展为产业 AI 化的加速提供了重要的产业基础和更加多元化的选择，但如何让多元算力走向产业，实现算力普适普惠的关键。

（2）巨量化：模型和使用量巨大，如国外 OpenAI、微软、谷歌、英伟达等企业均在发力“大模型”，如微软联手英伟达推出的 5300 亿参数“威震天-图灵自然语言生成模型（Megatron Turing-NLG）”。

（3）生态化：开放生态造就产业繁荣。对此，为推进算法基础设施建设的发展，浪潮信息在大会上公布 “源1.0”开放开源的计划，为降低巨量模型研究和应用门槛，推进AI产业化和产业AI化进程，“源1.0”面向学术研究单位和产业实践用户进行开源、开放、共享。目前的合作内容涵盖模型API、高质量中文数据集、模型训练代码、模型推理代码、模型应用代码等。

谈及未来，浪潮信息表示，源 2.0 将往多模态、视觉领域开展。

巨量模型“源1.0”的诞生 ，源自浪潮信息 AI 十年探索的底气

提及浪潮信息，可能大伙首先想到的是服务器。早在2012 年，浪潮信息与英特尔、英伟达成立并行计算实验室，研发 MIC 和 GPU 异构加速技术；2015年，浪潮信息提出“计算+”战略，开始对深度学习框架单机版进行异构扩展优化工作。

紧接着通过软硬结合的方式大力发展 AI。在硬件上，基于GPU、MIC 和 FPGA 等 HPC 异构计算应用能力的积累，提出前沿的可重构计算解决方案；在软件上，推出深度学习管理平台 AI-Station；在生态建设上，浪潮信息携手具有 AI 自研能力的左手伙伴和具有 AI 交付能力的 SI、ISV 右手伙伴，共同推动 AI产业发展。

目前，浪潮信息AI 服务器市占率已位居全球第一，连续四年中国市场占比超过50%；在深度学习框架领域，浪潮信息推出了深度学习并行计算框架 Caffe-MPI、TensorFlow-Opt、全球首个 FPGA 高效 AI 计算开源框架 TF2 等。2020年，浪潮信息在人工智能领域的专利贡献达到1174 件，位居中国前列。由此可见，本次“源1.0”的诞生与开源开放，来源于浪潮信息近 10 年在 AI 领域的积累。

往

期

回

顾

资讯

AI 考古比胡八一更高效

资讯

阿里云投入 20 亿发力操作系统

资讯

阿里发布云芯片倚天710

技术

ST-GCN 实现人体姿态行为分类

分享

点收藏

点点赞

点在看