李彥宏：大語(yǔ)言模型本身并不直接創(chuàng)造價(jià)值

　　百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏在Create 2024百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，分享了百度過(guò)去一年實(shí)踐出來(lái)的、開(kāi)發(fā)AI原生應(yīng)用的具體思路和工具。他強(qiáng)調(diào)：

　　"大語(yǔ)言模型本身并不直接創(chuàng)造價(jià)值，基于大模型開(kāi)發(fā)出來(lái)的AI應(yīng)用才能滿(mǎn)足真實(shí)的市場(chǎng)需求。今天我想跟大家分享的是一些基于大模型開(kāi)發(fā)AI原生應(yīng)用的具體思路和工具。這是我們百度根據(jù)過(guò)去一年的實(shí)踐，踩了無(wú)數(shù)的坑，交了高昂的學(xué)費(fèi)換來(lái)的。"

　　"第一是MoE。未來(lái)大型的AI原生應(yīng)用基本都是MoE的，這里所說(shuō)的MoE不是一般的學(xué)術(shù)概念，而是大小模型的混用，不依賴(lài)一個(gè)模型來(lái)解決所有問(wèn)題。

　　第二是小模型。小模型推理成本低，響應(yīng)速度快，在一些特定場(chǎng)景中，經(jīng)過(guò)精調(diào)后的小模型，它的使用效果可以媲美大模型。這就是我們發(fā)布ERNIE Speed，ERNIE Lite、ERNIE Tiny三個(gè)輕量模型的原因。我們通過(guò)大模型，壓縮蒸餾出來(lái)一個(gè)基礎(chǔ)模型，然后再用數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，這比從頭開(kāi)始訓(xùn)小模型，效果要好很多，比基于開(kāi)源模型訓(xùn)出來(lái)的模型，效果更好，速度更快，成本更低。

　　第三是智能體。智能體是當(dāng)前非常熱的一個(gè)話題，隨著智能體能力的提升，會(huì)不斷催生出大量的AI原生應(yīng)用。智能體機(jī)制，包括理解、規(guī)劃、反思和進(jìn)化，它讓機(jī)器像人一樣思考和行動(dòng)，可以自主完成復(fù)雜任務(wù)，在環(huán)境中持續(xù)學(xué)習(xí)、實(shí)現(xiàn)自我迭代和自我進(jìn)化。在一些復(fù)雜系統(tǒng)中，我們還可以讓不同的智能體互動(dòng)，相互協(xié)作，更高質(zhì)量地完成任務(wù)。這些智能體能力，我們已經(jīng)開(kāi)發(fā)出來(lái)了，并且向開(kāi)發(fā)者全面開(kāi)放。"