2024人工智能開源大模型生態(tài)體系研究報告-甲子光年-

出品機構：甲子光年智庫研究指導：宋濤報告撰寫：努爾麥麥提·買合木提（小麥）開源大模型生態(tài)建設的成功經驗與典型案例開源大模型生態(tài)建設的成功經驗與典型案例人工智能發(fā)展進入應用落地階段智慧金融生物識別分解為五大學科智慧能源深度神經機器推理人工智能發(fā)展進入應用落地階段智慧金融生物識別分解為五大學科智慧能源深度神經機器推理人工智能技術經歷70年的發(fā)展已經進入成熟期，即將進入大規(guī)模應用落地階段邏輯推理為主，聚焦決策、認知能力以概率統(tǒng)計的建模、學習和計算為邏輯推理為主，聚焦決策、認知能力以概率統(tǒng)計的建模、學習和計算為主，聚焦感知、認知、決策聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié)大模型力?社會協(xié)智能制造社會協(xié)智慧科研智慧科研智慧交通智慧交通年3數據來源:甲子光年智庫年3工業(yè)金融醫(yī)療商業(yè)電商交通安防通信訓練、微調……方是訓練，但是AI價值最高現在AI算力需求最密集的地大量高性能硬件組成的計算能力工業(yè)金融醫(yī)療商業(yè)電商交通安防通信訓練、微調……方是訓練，但是AI價值最高現在AI算力需求最密集的地大量高性能硬件組成的計算能力人工智能三要素：數據（data）、算法（algorithm）和算力（computingpower人工智能(A)的快速發(fā)展依賴于三個核心要素:數據，算法，算力。這個觀點已經得到了業(yè)界的高度認可。只有這三個要素同時滿足了才能加速人工智能的大發(fā)展。隨著人工智能大模型規(guī)模變大以及普及應用，人工智能對能源的需求也在不斷加大，逐漸成為人工智能發(fā)展關鍵因素之一。RestNetVGG模型訓練RestNetVGG模型訓練DeepSpeech算法Tensorflow-SlimTensorflow-Slim模型方法DNN模型方法DNNCNNRNNRBNLSTMRLTensorBoardTensorBoard訓練框架KerasTheanoTensorFlowKerasTheanoTensorFlowCaffe2Caffe2PyTorch數據TFRecordImdbRecordIO處理PandasKettleHive管理zookeeperTFRecordImdbRecordIO處理PandasKettleHive管理zookeeperMatplotibScrapy獲取BlockChainScrapy獲取BlockChain存儲存儲HDFSMySQLHBaseMongoDB算力基礎架構K8SOpenStackKubeFlowPaddleEDLHadoopSpark基礎設施CPUCPUGPUFPGAFPGATPUTPUBPUNPUBPUNPU數據來源：甲子光年智庫www.數據來源：甲子光年智庫4執(zhí)行學習決策認知執(zhí)行學習決策認知大數據+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式，將推動AI能力提升逼近通用人工智能AI綜合能力逼近臨界點AI綜合AI綜合能力邏輯推理為主大數據+小算力+專用范式情感情感倫理社會社會協(xié)作感知感知時間20131956202020232030？時間2013195620202023年5數據來源：甲子光年智庫2024年5原始時代農業(yè)時代信息時代數字時代數智時代數據來源：甲子光年智庫年原始時代農業(yè)時代信息時代數字時代數智時代數據來源：甲子光年智庫年工智能智能將推動人類文明生產力的躍遷，標志著人類生產效率出現了第二次腦力效率飛躍AI2.0時代將開啟社會生產力新變革，首先體現在對于人類生產效率的顛覆式提升。人類文明演進依次走過了原始時代、農業(yè)時代、工業(yè)時代、信息時代、數字時代，到今天的數智時代，每個時代的代表性生產工具都不同。所有生產工具反映的都是生產效率的提升能力。數字時代的云、網、端、芯、鏈等數字工具，除了體力效率的提升之外，還有腦力效率的輔助作用，ChatGPT所代表的AIGC工具的出現，標志著人類生產效率出現了第二次腦力效率飛躍，是新一輪生產力的躍遷，真正實現從體力效率提升向腦力效率提升的轉變，這將推動人類社會發(fā)生深遠變革，其意義不亞于新時代的蒸汽機。生產效率的提升生產效率的提升創(chuàng)意腦力生產效率的二次飛躍創(chuàng)意人工智能腦力生產效率的提升農具+牛體力生產效率的提升體力輸出者農具+牛應用：垂直場景應用：垂直場景大模型開源生態(tài)成為推動人工智能產業(yè)從技術走向應用的重要模式開源大模型是指基于開源軟件模式，由全球開發(fā)者共同參與、共同維護、共同發(fā)展的機器學習模型。開源大模型的特點是開放性、共享性和可擴展性，這使得開源大模型在全球范圍內得到了廣泛的應用和推廣。目前，開源大模型已經成為全球人工智能領域的重要發(fā)展趨勢。模型開源生態(tài)不僅加速了人工智能技術的創(chuàng)新，而且推動了其在各個行業(yè)的廣泛應用。通過開源大模型，企業(yè)能夠更快地實現任務部署和技術落地，這對于人工智能產業(yè)的發(fā)展起到了關鍵作用。隨著更多的開源大模型案例和應用的發(fā)布，我們可以預見人工智能將在未來的經濟社會發(fā)展中扮演更加重要的角色。開源生態(tài)的加速形成是大模型時代“安卓時?開源系統(tǒng)的優(yōu)勢在于影響力的迅速擴散，加快垂直場景應用；?開源生態(tài)參與者、開發(fā)者眾多，反應速度快，商業(yè)化探索更?大模型開源，有助于企業(yè)/開發(fā)者加快實現任務部署和技術落地應用，促進產業(yè)發(fā)展成熟與生態(tài)形成。開源大模型生態(tài)建設的成功經驗與典型案例開源大模型生態(tài)建設的成功經驗與典型案例社會協(xié)作時間社會協(xié)作時間人工智能技術進化出七大核心能力，實現從“解放四肢”到“解放大腦”的升級第一階段AI以邏輯推理為主，AI能力主要聚焦決策和認知；第二階段AI注重概率統(tǒng)計的建模、學習和計算，AI能力開始聚焦感知、認知和決策；第三階段AI聚焦學習環(huán)節(jié)，注重大模型的建設，AI能力覆蓋學習和執(zhí)行；第四階段則聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié)，開始注重人機交互協(xié)作，注重人類對人工智能的反饋訓練。當下正處于第四階段，這一階段從2020年開始，代表性事件是GPT-3的發(fā)布，突破了以往模型在自然語言處理領域的限制，為語言模型的進一步發(fā)展提供了強有力的基礎，也為實現智能化的語言交互和人機對話打開了全新的可能性，是人工智能發(fā)展的一個關鍵節(jié)點。AI能力AI能力聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié)聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié)情感倫理行業(yè)應用教育編程醫(yī)療文娛寸抖音通用大模型專用大模型大模型芯片云平臺數據〔-〕阿里云行業(yè)應用教育編程醫(yī)療文娛寸抖音通用大模型專用大模型大模型芯片云平臺數據〔-〕阿里云基礎設施、大模型、行業(yè)應用構成大模型開源生態(tài)體系個文心一言金融個文心一言基礎設施技術流派建設自有平臺領域預訓練模型和優(yōu)質數據集千帆大模型平臺不僅提供了包括文心一言底層模型和第三方開源大模型，還提供了各種AI開發(fā)工具和整套開發(fā)環(huán)境騰訊云TI平臺接入LLama2、Falcon等調用且可全程低代碼操作所用數據基于Chatbot生成的問答數據集合規(guī)高質量數據集技術流派建設自有平臺領域預訓練模型和優(yōu)質數據集千帆大模型平臺不僅提供了包括文心一言底層模型和第三方開源大模型，還提供了各種AI開發(fā)工具和整套開發(fā)環(huán)境騰訊云TI平臺接入LLama2、Falcon等調用且可全程低代碼操作所用數據基于Chatbot生成的問答數據集合規(guī)高質量數據集大模型未來，開源生態(tài)體系持續(xù)演進開源大模型是基于開源軟件模式，由全球開發(fā)者共同參與、共同維護、共同發(fā)展的機器學習模型。開源由開源規(guī)則、開源對象、開源基礎設施、參與主體組成。是參與主體在基礎設施之上針對對象在遵循一定規(guī)則下的一種開放式協(xié)作模式，其目的是為了能產生公開復用礎設施、參與主體組成。是參與主體在基礎設施之上針對對象在遵循一定規(guī)則下的一種開放式協(xié)作模式，其目的是為了能產生公開復用開源的優(yōu)勢，在于降低商業(yè)軟件采購成本、增強可定制性、保障軟件高質量更新、維持技術創(chuàng)新等。通過Github等平臺發(fā)布baichuan-7B大模型已在HuggingChatGLM開源大模型在Huggingface、GitHub發(fā)布天工Skywork-13B系列模型在安全層應用層基礎層算力層安全層應用層基礎層算力層AquilaCodeSQLCoderColossal-chatDiQwenvacunaGPT-JBERTChatGLMFalcon鵬程·盤古模型是全球首個全開源2000億參數的自回歸中文預訓練語言大模型，在知識問答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成領域表現突出。參數數量/億應用層鵬程·盤數據源數據處理步驟數據集開放數據集鵬程·盤古模型是全球首個全開源2000億參數的自回歸中文預訓練語言大模型，在知識問答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成領域表現突出。參數數量/億應用層鵬程·盤數據源數據處理步驟數據集開放數據集·盤古——大規(guī)模自回歸中文預訓練語言模型模型壓縮框架移植可持續(xù)學習模型壓縮框架移植可持續(xù)學習盤古大模型聯邦剪枝探索并行訓練實現提示微調持續(xù)學習pipeline基礎模型數據來源數據來源大數據管理平臺重新聞數據新聞數據文心大模型ERNIE是百度發(fā)布的產業(yè)級知識增強大模型，涵蓋了NLP大模型和跨模態(tài)大模型。2019年3月，百度開源了國內首個開源預訓練模型文心ERNIE業(yè)化應用發(fā)展。1.0，此后在語言與跨模態(tài)的理解和生成等領域取得一系列技術突破，并對外開源與開放了系列模型，助力大模型研究與產百度智能云千帆大模型平臺千帆AI原生應用工作平臺模型廣場百度文心大模型大模型大模模型廣場百度文心大模型大模型大模型工具鏈數據管理模型評估&優(yōu)化模型調優(yōu)預置Prompt模板推理服務部署預置Prompt模板插件庫百度百舸·AI異構計算平臺2024年；?通義千問型系列開源?開源QwenAgentQwen-插件Browser14B模-?通義千問72B模型系列即將開源2023.082023.092023.12?通義千問型系列開源?開源QwenAgentQwen-插件Browser14B模-?通義千問72B模型系列即將開源2023.082023.092023.12通義千問的大語言模型已經實現全尺寸開源——包括18億、70億、140億、720億7個參數，不同規(guī)模和尺寸的模型，可拓寬應用場景。??通義千問7系列開源?QWen-7BQWen-VLB模型應用模型應用模型通義曉蜜通義點金通義靈碼通義智文通義星塵通義法睿通義聽悟通義仁心基礎模型通義聽悟通義仁心通義千問通義萬相通義千問2024年；020115％的電能。人工智能的快速發(fā)展將對能源消耗和環(huán)境產生巨大影響。%,實際運行階段將消耗更多能源。一些大型模020115％的電能。人工智能的快速發(fā)展將對能源消耗和環(huán)境產生巨大影響。%,實際運行階段將消耗更多能源。一些大型模挑戰(zhàn)。我國大模型發(fā)展的高能耗可能增加碳達峰和碳中和的壓力。大模型訓練和應用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn)大模型需要大量計算資源，導致全球算力需求指數級增長，對全社會信息基礎設施和眾多企業(yè)、科研機構的大模型研發(fā)帶來巨大壓力。能耗方面，大模型對能源的巨大需求導致人工智能能源消耗占全球能源消耗的3%左右，到2025年將消耗全球15%的電能，給全球環(huán)境治理帶來挑戰(zhàn)。我國大模型發(fā)展帶來的高能耗可能增加碳達峰、碳中和壓力。?大模型通常需要具有數十億乃至上萬億個參數，訓練時用到數萬億個Token，這就需要消耗巨大的算力。算力需求隨著的要求。大型預訓練模型的訓練和調優(yōu)過程需要消耗巨大的算力資源。例如，訓練ChatGPT所需的算力相當于64個英偉達A100GPU訓練1年的時間。此外，大模型的日常運營和優(yōu)化也需要大量的算力投入。預計到2030年，全球算力總規(guī)模將達到56ZFlops，其中智能算力成為推動算力增長的主要動力。這對于社會的信息基礎設施建設和企業(yè)、科研機構的大模型研發(fā)都帶來了巨大的挑戰(zhàn)。的份額，中國占28%的份額，美國智能算力規(guī)模為我國的?大模型訓練開發(fā)成高昂，其成本主要由模型開發(fā)成本、訓練成本、算力成本、數據成本、運維成本等構成，僅訓練成本便動輒高達數百萬美元。以Meta大語音模型LLaMA為例，在多達1.4萬億的數據集上，使用2000多個英偉達A100GPU，訓練了21天，花費或高達1000萬根據華為公布的消息，開發(fā)和訓練一次人工智能大模型的成本高達?大模型訓練開發(fā)成高昂，其成本主要由模型開發(fā)成本、訓練成本、算力成本、數據成本、運維成本等構成，僅訓練成本便動輒高達數百萬美元。以Meta大語音模型LLaMA為例，在多達1.4萬億的數據集上，使用2000多個英偉達A100GPU，訓練了21天，花費或高達1000萬根據華為公布的消息，開發(fā)和訓練一次人工智能大模型的成本高達?大模型巨大的資金投入，更是將很多小型研究機構和中小型企業(yè)拒之門?在大模型的投資方面，根據美國斯坦福大學2022年的報告，美國和中國位列全球投資總額的前兩位，但美國的投資是中國的3倍，中國在資金投入方面還有較大差距。大模型在數據和資金方面也面臨著挑戰(zhàn)大模型面臨的挑戰(zhàn)包括數據獲取便利性、數據來源合法性、數據質量可靠性、數據使用安全性、資金投入等方面的挑戰(zhàn)。資金投入方面，大模型成本高昂，包括模型開發(fā)成本、訓練成本、算力成本、數據成本、運維成本等，對普通企業(yè)和科研機構而言，資金成為難以逾越的“門檻”。據合法使用成為問題。臨很大挑戰(zhàn)。需要解決的問題。人工智能成為“最缺人”的行業(yè)。?此外，人才外流問題也十分嚴重。許多國內優(yōu)秀人才人工智能成為“最缺人”的行業(yè)。?此外，人才外流問題也十分嚴重。許多國內優(yōu)秀人才來嚴峻挑戰(zhàn)。大模型發(fā)展在技術和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)針對大模型技術，國內企業(yè)與歐美國家存在差距，主要體現在底層架構設計和硬件技術方面。在底層架構設計方面，國內尚無類似的底層架構，大模型的預訓練方面只能“在別人的地基上蓋房子”；在硬件技術方面大模型的預訓練方面只能“在別人的地基上蓋房子”；在硬件技術方面，美國占據絕對領先地位，我國自研能力不足，對美國進口依賴程度高，在人才方面，國內大模型人才數量嚴重不足，與美國相比頂尖人才數量少，制約了大模型研發(fā)的快速發(fā)展。具體表現為人才數量不足、人才質量不夠高和人才外流嚴重。針對以上挑戰(zhàn)，需要加強國內大模型技術的研發(fā)，提高自研能力，降低對美國進口的依賴程度；同時，需要加強人才培養(yǎng)，提高人才質量，減少頂尖人才的流失。大模型技術涉及軟件和硬件兩方面：大模型技術涉及軟件和硬件兩方面：?從軟件技術看，國內企業(yè)與歐美國家存在差距。底層架構服務器上。開源大模型生態(tài)建設的成功經驗與典型案例開源大模型生態(tài)建設的成功經驗與典型案例7615.259.198.554.157615.259.198.554.15閉源大模型融資遠高于開源大模型融資閉源大模型融資規(guī)模（億美元）開源大模型融資規(guī)模（億美元）7.567.563.963.450.37*不包括沒有融資的開源開發(fā)者時間截止：2024年6月13日*一些開模型廠商可能提供其模型的開源版本*不包括沒有融資的開源開發(fā)者時間截止：2024年6月13日時間截止：2024年6月13日機器學習訓練數據管理特征存儲與管理模型驗證和監(jiān)控大模型應用開發(fā)聯邦學習平臺開源版本控制和實驗跟蹤硬件感知優(yōu)化模型部署與服務表格與文本合成訓練數據多媒體合成訓練數據算法審計與風險管理生成式AI-大型語言模型開發(fā)生成式AI-圖像模型開發(fā)AI發(fā)展平臺機器學習訓練數據管理特征存儲與管理模型驗證和監(jiān)控大模型應用開發(fā)聯邦學習平臺開源版本控制和實驗跟蹤硬件感知優(yōu)化模型部署與服務表格與文本合成訓練數據多媒體合成訓練數據算法審計與風險管理生成式AI-大型語言模型開發(fā)生成式AI-圖像模型開發(fā)AI發(fā)展平臺融資事件數量（件）融資規(guī)模（億美元）3推動標準和規(guī)范1提供技術支持和資源為大模型開發(fā)者和研究者提供技術支持和資源，包括開源工具、框架和庫等。這些資源可以幫助開發(fā)者更高效地構建和訓練大模型，加速生態(tài)系統(tǒng)4保護知識產權和法律支持資金支持53推動標準和規(guī)范1提供技術支持和資源為大模型開發(fā)者和研究者提供技術支持和資源，包括開源工具、框架和庫等。這些資源可以幫助開發(fā)者更高效地構建和訓練大模型，加速生態(tài)系統(tǒng)4保護知識產權和法律支持資金支持57跨界合作與創(chuàng)新應用8人才教育與培訓開源基金會將有助于解決模型生態(tài)所遇到的挑戰(zhàn)，促進AI生態(tài)發(fā)展完善開源基金會將有助于解決模型生態(tài)所遇到的挑戰(zhàn)，促進AI生態(tài)發(fā)展完善。開源基金會可以提供資金、技術、人才等方面的支持，幫助解決模型生態(tài)所遇到的挑戰(zhàn)，促進AI生態(tài)發(fā)展完善。促進AI生態(tài)發(fā)展完善。例如，開源基金會可以資助大模型研發(fā)，提供技術支持，吸引頂尖人才，推動大模型技術的發(fā)展。開源基金會還可以促進不同企業(yè)和研究機構之間的合作，共同解決模型生態(tài)所遇到的挑戰(zhàn)，推動AI生態(tài)的發(fā)展和完善。22促進合作與共享安全和隱私保護安全和隱私保護66黑龍江2吉林2新疆遼寧4北京天津2河北山東7內蒙古1山西1寧夏青海甘肅陜西3河南江蘇西藏1上海安徽4四川53湖北3浙江重慶貴州湖南1江西1福建7云南廣東臺灣1廣西香港3澳門1黑龍江2吉林2新疆遼寧4北京天津2河北山東7內蒙古1山西1寧夏青海甘肅陜西3河南江蘇西藏1上海安徽4四川53湖北3浙江重慶貴州湖南1江西1福建7云南廣東臺灣1廣西香港3澳門1國產大模型主要分布在北京、長三角和珠三角區(qū)域北京上海廣東海南海南WizardCoderWizardLMWizardMath北京大學清華大學/智普AIAgentLMVisualGLMAquilaAltCLIPAltDiffusionBAAI百度4.2.1北京大模型開源大模型生態(tài)發(fā)展情況WizardCoderWizardLMWizardMath北京大學清華大學/智普AIAgentLMVisualGLMAquilaAltCLIPAltDiffusionBAAI百度北京占中國大模型市場的半壁江山據統(tǒng)計，截至2024年6月，我國10億參數規(guī)模以上的大模型廠商及高校院所共計254家，分布于20余省市/地區(qū)，其中北京有122家，數量居全國首位，約占全國的一半按模型類型分析，北京擁有通用大模型廠商及高校院所37家全國首位，約占全國的一半按模型類型分析，北京擁有通用大模型廠商及高校院所37家，占比30%，以百度、智譜華章、百川智能等為代表;行?人工智能領域的高校和科研機構，清華大學、智源研究院、中國科學院等單位的基礎研究實力?人工智能領域的獨角獸企業(yè)和初創(chuàng)公司，其中智譜華章、云知聲、曠視等AI獨角獸企業(yè)，已跑通自研大模型的閉環(huán)全流一萬物、銜遠科技等AI大模型初創(chuàng)公司，迅速?傳統(tǒng)大數據系統(tǒng)開發(fā)企業(yè)，以拓爾面壁智能VisCPMVisCPMAgentVerseAgentVerseXAgent百川智能百川智能智源人工智能研究院面壁智能浪潮信息智普AI……4.2.2北京大模型開源社區(qū)的典型經驗分析百川智能智源人工智能研究院面壁智能浪潮信息智普AI……北京是國內開源大模型生態(tài)發(fā)展較為領先的區(qū)域開源項目和貢獻大模型開源社區(qū)是一個開源項目的孵化和貢獻平臺開源項目和貢獻大模型開源社區(qū)是一個開源項目的孵化和貢獻平臺。社區(qū)成員可以通過參與開源項目的開發(fā)和貢獻來推動大模型技術的發(fā)展。通過分析社區(qū)成員參與開源項目的方式和貢獻的內容，可以了解到社區(qū)成員對于開源項目的貢獻和參與程度，以及他們如何通過開源項目來推動大模型技術的發(fā)展。大模型開源社區(qū)的核心理念是合作和共享。社區(qū)成員可以通過協(xié)作開發(fā)項目、分享經驗和解決問題來共同推動大模型技術的發(fā)展。通過分析社區(qū)成員之間的合作模式和共享經驗的方式，可以了解到社區(qū)成員之間的互動和協(xié)作方式，以及他們如何共同推動大模型開源社區(qū)的發(fā)展。社區(qū)治理和組織技術交流和分享社區(qū)治理和組織大模型開源社區(qū)需要一定的治理和組織機制大模型開源社區(qū)需要一定的治理和組織機制來保證社區(qū)的正常運行和發(fā)展。通過分析社區(qū)的治理和組織機制，可以了解到社區(qū)成員如何參與社區(qū)的決策和管理，以及他們如何通過社區(qū)的治理和組織機制來推動大模型技術的發(fā)展。臺。社區(qū)成員可以通過技術演講、技術文章、技術討論等方式分享自己的經驗和見解。通過分析社區(qū)成員的技術交流和分享方式，可以了解到社區(qū)成員之間的技術交流和學習方式，以及他們如何通過分享經驗來促進大模型技術的發(fā)展。?近年來，開源模型在人工智能領域迅速崛?在模型技術方面，大家關注點集中在模型大小、強度和商業(yè)化上。開源社區(qū)是開源項目從商業(yè)價值。國內互聯網大廠有技術能力，但語言壁壘限制了其在全球范圍內年數據來源：甲子光年智庫年運營模式生態(tài)研發(fā)主體業(yè)共同推進的。智源研究院致力于構建以大模型生態(tài)布局開源生態(tài)布局投融資情況開源社區(qū)組織架構智能研究是非源研究院可能主要依賴于政府資助、科研項目經費和行業(yè)合作來支持其運營和研發(fā)活動。運營模式生態(tài)研發(fā)主體業(yè)共同推進的。智源研究院致力于構建以大模型生態(tài)布局開源生態(tài)布局投融資情況開源社區(qū)組織架構智能研究是非源研究院可能主要依賴于政府資助、科研項目經費和行業(yè)合作來支持其運營和研發(fā)活動。?FlagEval（天秤）大語言評測體系及航、北師大、北郵、閩江學院、南開等高校權威評測榜單。重點應用領域?智源研究院的大模型技術主要應用于語言、視"悟道·視界"視覺大模型系列解決了計算機視覺系列瓶頸問題智源人工智能研究院（BAAI）這包括底層數據處理和匯聚、模型能力和算法和算法體系智源研究院推出了包括FlagAI、FlagPerf、FlagEval、FlagData、開發(fā)者開展各種大模型的開發(fā)和研究工作運營模式生態(tài)研發(fā)主體百川智能開源大模型生態(tài)采用開放、協(xié)作、共贏的運營模式。參與者可以通過開源社區(qū)共同開發(fā)和優(yōu)化大模型，共享資源，互相學習，提高研發(fā)效率和應用效果。同時，百川智能還通過與合作伙伴、企業(yè)、科研機構等合作，共同打造各領域和行業(yè)的大模型，推動大模型的開源與應用。開源生態(tài)布局開源社區(qū)組織架構投融資情況Baichuan2-13B百川智能開源大模型生態(tài)已經建立了較為完善的開源生態(tài)布局。在模型庫方面，百川智能已經開源了多個大模型，包括70億參數量的Baichuan2-7B和130億參數量13B等。這些模型的數據來自萬億互聯網數據和垂直行業(yè)中的數據，并且訓練的規(guī)模高達2.6TB。同時，百川智能還對模型訓練進行了優(yōu)化，使得在千卡A800集群中的訓練性能達到了180TFLOPS，并且機器利用率超過50%。Baichuan2-7B百川智能開源大模型生態(tài)的開源社區(qū)組織架構包括多個技術委員會、工作委員會和咨詢委員會等。這些委員會由來自不同領域和行業(yè)的專家和開發(fā)者組成，負責技術決策、項目管理、社區(qū)運營等方面的工作。同時，百川智能還積極與合作伙伴、企業(yè)、科研機構等合作，共同打造各領域和行業(yè)的大模型，推動大模型的開源與應用。重點應用領域?百川智能開源大模型生態(tài)的重點應用領域包括互聯網、金融、醫(yī)療、教育等。運營模式生態(tài)研發(fā)主體百川智能開源大模型生態(tài)采用開放、協(xié)作、共贏的運營模式。參與者可以通過開源社區(qū)共同開發(fā)和優(yōu)化大模型，共享資源，互相學習，提高研發(fā)效率和應用效果。同時，百川智能還通過與合作伙伴、企業(yè)、科研機構等合作，共同打造各領域和行業(yè)的大模型，推動大模型的開源與應用。開源生態(tài)布局開源社區(qū)組織架構投融資情況Baichuan2-13B百川智能開源大模型生態(tài)已經建立了較為完善的開源生態(tài)布局。在模型庫方面，百川智能已經開源了多個大模型，包括70億參數量的Baichuan2-7B和130億參數量13B等。這些模型的數據來自萬億互聯網數據和垂直行業(yè)中的數據，并且訓練的規(guī)模高達2.6TB。同時，百川智能還對模型訓練進行了優(yōu)化，使得在千卡A800集群中的訓練性能達到了180TFLOPS，并且機器利用率超過50%。Baichuan2-7B百川智能開源大模型生態(tài)的開源社區(qū)組織架構包括多個技術委員會、工作委員會和咨詢委員會等。這些委員會由來自不同領域和行業(yè)的專家和開發(fā)者組成，負責技術決策、項目管理、社區(qū)運營等方面的工作。同時，百川智能還積極與合作伙伴、企業(yè)、科研機構等合作，共同打造各領域和行業(yè)的大模型，推動大模型的開源與應用。重點應用領域?百川智能開源大模型生態(tài)的重點應用領域包括互聯網、金融、醫(yī)療、教育等。這些領域對大模型的需求強烈，通過應用大模型可以提高效率、優(yōu)化流程、改善用戶體驗等。?百川智能的大模型也對中、英、西、法等幾十種語言提供支持，主要應用于學術研究、互聯網和金融領域。百川智能開源大模型生態(tài)的研發(fā)主體主要是百川智能公司。百川智能是一家專注于自然語言處理（NLP）和深度學習技術的創(chuàng)新型公司，擁有豐富的研發(fā)經驗和專業(yè)技術團隊，能夠為大模型的研發(fā)和優(yōu)化提供強大的技術支持。時間輪次融資額投資方2023年10月A1輪3億美元阿里巴巴、騰訊投資、小米集團、心資本、愉悅資本2023年5月天使輪5000萬美元騰訊、小米、金山、慕華資本、清華大學資產管理有限公司、好未來、渶策資本、深創(chuàng)投、紅點中國、卓源資本、眾為資本、愉悅資本、順為資本、心資本等十余家聯合投資開源大模型生態(tài)建設的成功經驗與典型案例開源大模型生態(tài)建設的成功經驗與典型案例更廣泛的用戶覆蓋面更大的創(chuàng)新自由度?無約束創(chuàng)新：開發(fā)者可自由探索和實現創(chuàng)新想法。?快速迭代：開放的交流和合作環(huán)境，加速技術進步和產品更新。用戶體驗優(yōu)勢?用戶驅動改進：用戶反饋直接影響產品開發(fā)，提升用戶滿意度。?定制化能力：用戶和企業(yè)可以根據自身需求定制和優(yōu)化產品。技術創(chuàng)新優(yōu)勢?社區(qū)智慧：集全球開發(fā)者智慧，推動技術前沿發(fā)展。?透明性和審查：開放代碼便于審查和改進，確保高質量和創(chuàng)新性。更廣泛的用戶覆蓋面更大的創(chuàng)新自由度?無約束創(chuàng)新：開發(fā)者可自由探索和實現創(chuàng)新想法。?快速迭代：開放的交流和合作環(huán)境，加速技術進步和產品更新。用戶體驗優(yōu)勢?用戶驅動改進：用戶反饋直接影響產品開發(fā)，提升用戶滿意度。?定制化能力：用戶和企業(yè)可以根據自身需求定制和優(yōu)化產品。技術創(chuàng)新優(yōu)勢?社區(qū)智慧：集全