【阿里巴巴_中国电子技术标准化研究院】2024大模型技术发展及治理实践报告

近日，【阿里巴巴_中国电子技术标准化研究院】联合发布了《2024大模型技术发展及治理实践报告》。该报告深入探讨了大模型技术的发展现状、面临的挑战以及治理实践，强调了大模型作为新质生产力的重要组成部分，在促进科技融合创新、产业结构升级方面的重要性，同时指出了算力、算法、数据和安全等方面的新挑战，并提出了一套兼顾发展与安全的治理模式。报告中包含了丰富的行业分析、技术洞察和治理建议，为理解和应用大模型技术提供了宝贵的参考。

在信息技术飞速发展的今天，大模型技术已成为推动社会进步的新引擎。这份《2024大模型技术发展及治理实践报告》深刻揭示了大模型技术的发展现状、面临的挑战以及未来的治理方向。大模型技术，作为新质生产力的重要组成部分，正在重塑科技融合创新和产业结构升级的路径。

大模型技术的发展，标志着人工智能从专用化向通用化的重大转变。它整合了计算机技术、数据技术和算法技术，推动信息技术达到新的发展拐点。例如，大模型技术在在线购物、工业机器人和无人驾驶等领域的应用，已经显著提高了生产效率和创新能力。据报告指出，大模型技术的泛化和推理能力，为广泛的应用提供了新机遇，这也使得大模型研发所需的科技要素成为全球关注的焦点。

然而，大模型技术的发展并非没有挑战。算力短缺、模型结构创新难度大、高质量数据供给不足以及新的安全风险等问题日益凸显。算力短缺已成为全球性问题，需求增速远超产能扩张速度和芯片性能提升速度。报告中提到，Meta计划到2024年年底拥有35万张H100英伟达GPU卡，而微软计划2024年采购数万张B100。这些数据表明，算力的需求正在急剧增长。

在数据供给方面，优质中文语料的供给尚显不足。尽管中国互联网用户众多，但经过数据筛选、清洗、结构化且标注良好的语料依然相对稀缺。报告强调，需要持续增加训练数据的深度和广度，以满足大模型对丰富多样训练数据的海量需求。

安全风险是大模型技术发展中不可忽视的问题。大模型的技术特性带来了新的安全风险，包括输入、模型、应用和输出等方面的挑战。例如，训练数据中的不当内容内化进模型、模型的“幻觉”问题、超长技术引发的诱导攻击以及生成内容愈发逼真加剧的误用、滥用、恶意使用风险。这些问题需要通过技术创新、行业合作和政策支持来克服。

报告中特别强调了公共云在大模型技术发展和应用落地中的重要作用。公共云以其强大的基建能力、高效的资源利用和较低的成本，以及完备的安全保障，为大模型的发展和应用提供了极具竞争力的解决方案。公共云能够为训练全球领先的大模型提供必要条件，提供高效率和低成本的服务，并为大模型提供全面安全保障。

开源生态在大模型的发展中扮演了重要角色。它促进了算法积累与分享、框架和工具建设、数据资源的汇聚，并提供了交流的平台。开源生态的全球性质帮助我国企业更容易地进入海外市场，与国际伙伴建立合作关系，提升了品牌知名度，增强了在全球大模型产业的话语权和影响力。

高质量数据供给生态是具备持续竞争力的基础。在生成式人工智能时代，训练数据的质量在很大程度上决定了模型能力。合成数据作为解决高质量训练数据供给不足的突破口，可以提升语料的可用性和多样性，满足进一步提高模型性能的需求。

体系化的安全治理能力是稳定发展的保障。大模型的安全治理需要从多维度结合多角色视角构建策略，从宏观层面设定目标与框架，并逐步细化至具体执行任务，最终将这些任务精准分配给各个治理模块，针对多角色实现对所有对象的全面治理。

这篇文章的灵感来源于《2024大模型技术发展及治理实践报告》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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