复旦大学教授肖仰华:国内科研要强化原始创新
“大模型风起云涌,不同玩家都可以在自身资源可承受的范围内,选择合适自己的路线。”复旦大学教授、上海市数据科学重点实验室主任肖仰华分析道。
肖仰华观察到,大模型虽然有门槛,但生态非常丰富、繁荣,不同的入局者可以打造不同的行业大模型,有实力的企业做通用大模型,普通玩家则借助开源、结合自身特色的数据做行业大模型。大模型类型多样,技术路线丰富多元。
“为何OpenAI用聊天方式来展示大模型能力,而不是在行业推出杀手锏应用,这也是经过深思熟虑的:聊天工具面向普通用户,有广泛的目标群体,同时,通用大模型在聊天场景中容易优化,如果想在千行百业取得效果,仍有很漫长的路要走,目前包括OpenAI及其投资者微软也都在努力推动千行百业应用”。
肖仰华认为,大模型需要借助外围协作工具帮助解决不足。他打个比方:每个人的力气是有限的,但给一个杠杆你能举重若轻,先天能力的不足可以通过工具补足。同样的,大模型也需要借助工具,如数据库、知识库来弥补不足,并且一定要拓展千行百业落地,才能弥补自身不足。
大模型首先发端于国外,这给了国内怎样的启示,国内如何补短板,提高一些“根技术”的突破?肖仰华说,从专利、论文数量来看,我国的人工智能技术已处于全球前列,如果看“质”,则还有很大提升空间。客观来说,国内的不少研究,是在紧盯国际前沿努力追赶,并最终能接近国外水平,这是一个很大的飞跃,接下来,国内科研文化要深入走向原始创新,推动研究走向首创。
那么,如何鼓励原始创新?他说,允许失败、鼓励0到1的突破,这个世界的发展往往就是一些“疯狂”的人在推动。10个疯狂的想法,可能做成的只有一个,但只要是积极在探索、论证,就应该支持。
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