当前人工智能大模型的创新热潮

随着科技部在2023中关村论坛上发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》，揭示了中国人工智能大模型领域的蓬勃发展趋势。报告指出，截至当前，全国范围内已发布超过79个参数规模在10亿级别的大模型。

然而，这一快速发展背后，面临着一系列挑战。FATE开源社区技术指导委员会主席、香港科技大学讲席教授杨强指出，这些挑战包括日益稀缺的公共领域数据、日益增长的隐私安全保护需求，以及众多异构小型模型的整合需求。联邦大模型被视为解决这些问题的关键途径之一。

在这一背景下，FATE（Federated AI Technology Enabler）开源平台推出了“FATE-LLM联邦大模型”功能模块，采用“联邦学习+大模型”的技术方案，旨在解决数据隐私保护与数据不足的问题。这一创新允许参与方在不泄露敏感数据的情况下，依据各自的数据量进行算力投入，共同进行大模型的训练。

最新动态：

• FATE-LLM的最新版本发布，特别在横向联邦场景下支持了ChatGLM-6B中文语言大模型。
• 集成GLM的FATE-LLM为国内用户提供了更多样化的中文大模型应用选择。

关键特性与成就：

• ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI联合研发的开源大模型，支持中英双语问答，特别针对中文进行了优化。该模型基于General Language Model架构，参数规模达到62亿，通过模型量化技术实现了在消费级显卡上的本地部署（在INT4量化级别下最低只需6GB显存）。自发布以来，ChatGLM-6B在GitHub上获得了超过26万的星标，全球下载量超过200万，连续两周占据全球开源大模型平台Hugging Face的大模型趋势榜榜首。

技术升级与应用展望：

• FATE-LLM的新版本引入了Adapter、Prompt等高效聚合方法，显著提升了联邦大模型的训练效率，并支持了如Lora、P-Tuning V2在内的参数微调方法。
• 深度集成DeepSpeed，FATE-LLM实现了多机多卡训练的支持，优化了分布式GPU集群资源调度与管理，支持多种并行化加速策略。
• 面向中文优化的FATE-LLM将推动金融、教育、医疗等领域的人工智能助手、智能问答、自然语言处理等应用场景的性能提升。

未来愿景与社会责任：

• 清华大学教授唐杰强调，科研团队致力于降低人工智能的使用门槛，促进技术普惠，以推动行业的健康与可持续发展。
• 开源不仅是一种技术实践，更是一种分享精神与沟通模式。开源平台与生态将加速大模型的迭代与实际应用，同时确保大模型发展在安全、可靠的基础上推进，满足监管与伦理的需求，促进AI技术的高质量发展。