大規模なモデルによって引き起こされた技術の狂乱は、最終的には合理的な繁栄に陥ります。
中国のテクノロジー界でこれほど大規模なテクノロジー ブームが起こったのは久しぶりで、それは 4 月 11 日の Alibaba Cloud Summit にも十分に反映されていました。ホールは一時閉鎖されており、業界の内外が何らかの答えを探していました。
Alibaba Group の会長兼 CEO であり、Alibaba Cloud Intelligence Group の CEO である Zhang Yong 氏は、クラウド サミットで、すべての Alibaba 製品は将来的に「Tongyi Qianwen」モデルに接続され、包括的な変革が行われると語った。彼は、AI 時代に直面して、すべての製品は大規模なモデルで再アップグレードする価値があると考えています。
将来的には、すべての企業がアリババ クラウドで Tongyi Qianwen のすべての機能を使用できるようになり、企業独自の業界知識とアプリケーション シナリオを組み合わせて、独自の大企業モデルをトレーニングすることもできます。たとえば、各企業は独自のインテリジェント カスタマー サービス、インテリジェント ショッピング ガイド、インテリジェント音声アシスタント、コピーライティング アシスタント、AI デザイナー、自動運転モデルなどを持つことができます。
アリババは中国で大規模モデルをリリースした最初のメーカーではありませんが、アリババ クラウドは、中国で最大の市場シェアを持ち、MaaS (Model as a Service) の概念を最初に提案したクラウド メーカーとして、一定の発言権を持っています。大型モデルの作り方。
アリババはビッグモデルそのものにあまり注目せず、「クラウド＋AI」を明らかにした。
Zhang Yong の Alibaba Cloud デビュー
Zhang Yong 氏が Alibaba Cloud に入社して以来初めて公の場に姿を現したのは、6 つのビジネス グループに分割された Alibaba Cloud Intelligence Group の登場でもありました。Titanium Media App は、Alibaba Cloud の組織変更が基本的に明確であり、さまざまな製品チームの分割と再編成が含まれていることを理解しており、それらはまだ進行中です。
「今日の私たちをここまで導いたのは、判断力だけではなく、粘り強さです。」今回のサミットで、Zhang Yong 氏は過去 14 年間のアリババ クラウドの発展を振り返り、常にクラウド コンピューティングを将来の中核戦略と見なし、アリババ クラウドはモバイル インターネットと産業用インターネットの 2 つの機会をつかみました。今日のアリババクラウド。
Zhang Yong が Alibaba Cloud の未来を判断する時が来たとき、彼は人工知能がクラウド コンピューティングの未来であると確信しています。
「未来に直面して、人工知能技術の本格的な爆発と新世代の技術の出現は、すべての人生の歩みに破壊的な影響を与える可能性があるため、デジタル時代の後の知能の新しい時代の到来を見てみましょう. 。" 彼は言った。
Zhang Yong氏は、デジタル化の時代は差別化できると述べ、最初に新しいインターネット企業のグループが出現し、その後、すべての職業がデジタル技術の力を目の当たりにし、誰もが急いでデジタル変革を開始しました。
しかし今日では、最初のデジタル化と変革のプロセスに基づいて、アリババからすべてのインターネット企業まで、初期の第一世代のインターネット企業から最新のインターネット企業まで、そして変革後のすべての人生の歩みに基づいています。時代は、すべての産業企業が同じスタートラインに立っています。
「すべての業界、すべてのアプリケーション、すべてのソフトウェア、すべてのサービスは、新しい人工知能技術、AIGC 技術サポート、および大規模モデルのサポートに基づいてやり直す価値があります。これは間違いなく革新的な顧客体験をもたらすだけでなく、顧客サービスの満足度も向上します。私たちの生産パラダイム、仕事のパラダイム、生活のパラダイムに多くの変化をもたらします。」
Alibaba は将来、すべての製品を Tongyi Qianwen に接続し、包括的な変革を実行することを決定しました。DingTalk や Tmall Genie などの製品は、Tongyi Thousand Questions Test に接続された後、よりインテリジェントになりました.Tmall Genie のように、あらゆる種類のトリッキーな質問に答えることができます.DingTalk が Tongyi Thousand Questions Test に接続された後、それは自動的に生成することができます作業計画は、議事録の後に要約と To Do 項目を自動的に生成することもできます。また、機能スケッチを使用して小さなプログラムを自動的に生成することもできます。
ビッグモデルは「クラウド＋AI」のオールラウンド競争
Zhang Yong 氏は、大規模モデルは「AI + クラウド コンピューティング」のオールラウンドな競争であると指摘し、1 兆を超えるパラメーターを持つ大規模モデルの研究開発は、単なるアルゴリズムの問題ではなく、その背後にある巨大なコンピューティングを含む電力、ネットワーク、ビッグデータ、機械など、学習など多くの分野で複雑なシステム エンジニアリングを行うには、超大規模な AI インフラストラクチャのサポートが必要です。
アリババ クラウドはアリババの大規模モデルの輸出であり、アリババ クラウドは将来、コンピューティング パワーをより包括的にし、自社開発技術と大規模運用の好循環を促進し、技術的配当を継続的にリリースするという 2 つのことをうまく実行します。 ; AI を普及させ、すべての人を作る 各企業の製品は、アップグレードと変換のために大規模モデルに接続でき、独自の大規模モデルを作成する機能を備えています。
具体的には、コンピューティング能力と利点の観点から、Alibaba Cloud は新しいユニバーサル コンピューティング能力タイプの ECS クラウド サーバー ユニバーサル インスタンス (略して U インスタンス) を立ち上げました.ストレージ予約スペース製品 OSS-RC は、コストを 36%-70% 削減できます。 . Alibaba Cloud はまた、50 のクラウド製品を無料で試用できる「Feitian 無料試用プラン」を開始しました。
AI の普及という点では、Alibaba Cloud は IaaS (Infrastructure as a Service) インフラストラクチャ サービスからビッグデータおよび機械学習プラットフォームの構築、ビッグデータ プラットフォーム サービス PaaS (Platform as a Services)、(Model as a Service) へと進化しました。サービス ) サービスとしての MaaS モデルは、比較的完全な大規模なモデルのトリプル レイアウトを形成しており、一般的で標準化されたサービスと共に企業の顧客に輸出されています。
IaaS に関して、Alibaba Cloud CTO の Zhou Jingren 氏は、「大規模なモデル トレーニングはコンピューティング パワーと切り離すことはできません。今日のモデル トレーニングでは、その背後にあるコンピューティング パワーを表すためにカードの数を使用することがよくあります。実際、これは非常に簡単な説明です。すべての GPU は単純ではありません. 単純なスタッキングのためにさらに必要なことは、すべての GPU と異種コンピューティング能力を統合してモデルトレーニングを提供できるようにすることです.
Alibaba Cloud は AI トレーニング シナリオ用の Lingjun クラスターを作成しました, GPU スケールで 100,000 カードをサポートでき, 800G フルスピードの非輻輳 RDMA ネットワークを介して接続されています. ストレージ ソリューションは、毎秒 20 TB の帯域幅を実現できます,マルチレベルキャッシュもあります。
アリババ クラウドの機械学習プラットフォーム PAI は、10 兆のパラメーターの大規模なモデルをトレーニングでき、数千または数万のカードが超大規模モデルを共同でトレーニングすることもできます。
「私たちの一連の技術革新とブレークスルーにより、Wanka の単一タスク分散トレーニング スケールをサポートできます。分散加速比は線形に近く、92% の線形拡張効率を持つことができます。一部のトレーニング シナリオでは、10 倍をもたらすことができます。トレーニング効率の向上..」周静人は言った.
モデルがますます複雑になるにつれて、モデルの推論とモデル サービスのコストも注目されています. 効果的なモデルの推論とサービスを実現するために、Alibaba Cloud は、枝刈り、蒸留など、モデルの圧縮に多くの作業を行ってきました.など。一連の圧縮方法により、モデルに影響を与えることなく、モデル サービスのコストを削減できます。一方ではモデル サービスの遅延を減らすことができ、他方ではモデル サービスのコストを 1/8 に削減できます。
「クラウドインテリジェンス」の実現
人工知能がクラウド コンピューティングに与える影響は非常に大きい. 実務家は 2018 年に Alibaba Cloud が Alibaba Cloud Intelligence にアップグレードされたという印象を持っているかもしれない. 当時の Alibaba Cloud の上級幹部は Titanium Media App に次のように語った.より多くのクラウド消費を推進する方法は?
「静的なものはストレージ、コンピューティング、ネットワークであり、動的なものはデータベースやビッグデータです。AI や IoT もありますが、その中でも AI は非常に重要であり、多くのコンピューティング パワーを消費します。」
クラウド ベンダーの期待は非常に高いですが、コンピューティングを集中的に使用する負荷とは異なり、コンピューティング タスクは同時に多数のコンピューティング ノードを占有するため、大量のクラウド リソースの消費を容易に引き起こす可能性があります。独自のスケール値により、「クラウド インテリジェンス」という名前が偽りになります。
大規模モデルはこのすべてを変えました. 大規模モデルがほとんどすべての製品とサービスに統合できることを知って, 業界はうれしい驚きを感じました.大規模モデルのトレーニングによって引き起こされる計算能力の消費は, 単なる「前菜」かもしれません.大規模モデルと業界モデルは十分に一般的であり、クラウド ベンダーが待ち望んでいる「メイン コース」は日々数え切れないほどの推論です。
かつての「インターネット＋」がそうであったように、今は「ビッグモデル＋」であり、その背後にあるクラウドコンピューティングの数だけ大きなモデルが存在します。
Zhou Jingren 氏は、昨年、Alibaba Cloud が業界で初めて「サービスとしてのモデル (MaaS、サービスとしてのモデル)」を提案したと述べました。これは、クラウドベースでモデル中心のコンセプトです。この新しいコンセプトを採用します。独自のクラウド製品システムを設計する。
「いわゆるインテリジェント クラウドの基盤は、インテリジェント インフラストラクチャに由来します。ビッグ データと機械学習機能を極限まで使用できるようにする必要があります。インテリジェント クラウドは、実際にはクラウドの通常の寿命の延長です。」周景仁が追加されました。
クラウド ベンダーは、より多くの企業がビッグ モデルを体験できることを望んでおり、各企業が一般的なビッグ モデルに基づいて独自の業界機能を備えた専用のビッグ モデルを持てるようになることを望んでいます.これは、大量のクラウド リソースの消費を促進するだけでなく、長期的な顧客の定着を生み出す , 純粋なリソースタイプは顧客を維持できません. データが関与すると、顧客は慎重に移行する傾向があります.
「専用モデルのコストをさらに削減し、業界の問題を解決するために必要なインテリジェンスの一部を効果的に保持する方法には、多くの技術革新と技術的ブレークスルーがあり、アリババ クラウドがこの点で優位性を持っている理由です。」周景仁は言った。
Alibaba Cloud は大規模なモデルをリリースするだけでなく、大規模なモデルの背後にあるインフラストラクチャも明らかにします. テクノロジーの狂信者は一時的にコストと利益を無視することができます.
（この記事はTitanium Media APPの最初の著者です| Zhang Shuai、著者のWeChat mr3rightを追加してコミュニケーションを歓迎します）