封面新闻记者 付文超b2;
11月3↓0હ日√，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的Wave Summit+ 2022深度学习开发者峰会如期举行。
鹏城实验室主任、中国工程院高文院士在峰会上指出，开发者是b2;开源生态发展的β核心力量，也是技术创新的骨干力量。现阶段，建设好我国自主创新的软硬件基础平台至关重要。飞桨全面开源开放，凝聚众多开发者，核心技术扎实，面向产业做了很多领先的工作，并积极探索与«科学计算等基础研究的结合。
同时，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰公布了飞桨生态的最新进展：截至目前，飞桨已凝聚535万开发者，服务ú20万×家企事业单位，基于飞桨创建了67万个模型。γ
当前，深度学习生态持续繁荣、ƎAI技术进一步突破，产业应用亟需再上新台阶。对此，王海峰认为，深度学习平台加上大模型，贯通从硬件适配、模型训练≤、推理部署到场景应用的AI全产业≠链，夯实产业智能化基座，将进一步加速智能化升级。
大模ત型产业化∪夯Û实数实融合基座
深度学习平台是基础υ共性平台，下接芯片，上承应用，起到承上启下的作用，相当于智能ત时代的操作系统，有力支撑产业智能Ād;化升级。
大模型是近几年人工智能发展的重要方向，具有效果好、泛χ化性强、研发流程标准化的特点，为人工智能的进一步发展带来了新机遇。此外，大模型对深度੍学习模型的开发、训练和推理部署提出了更¶高要求，牵引着深度学习平台的发展方向。
但与此同²时，大模型研发依赖算法、算力和数—据综合支撑，在应用层面上也面临一系列技术挑战：”首先是数据规模大，数据质量参差不齐；其次是模型体积大，算法难度高；第三是算力规模大，性能要求高。
如何实现大模型产业化？王海峰认为，♡具有算法、算力和数据综合优势的企业，可以将模型生产的复杂过程封装起来，通过低门槛、高效率的生产平台，为千行百业提供Μ大模型服务，从而形成一条大模型产业化路径。这一产业化路径已经在文心大模型的产业实践中得到验证。
“让大…模型的落地像ⓕ流水线一样高效”⌉
目前，文心大模型已大规模应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品，并通过飞桨开源开放平台、百度智能云赋能ખ制造、能源、金融、通信、媒体、城市、教育等各行各业。随着应用场景的进一步扩大，文心大模型已联合打造超过10个行业大模型，不断从行业及企业的特有数据和知识中融合学习，模型能力进一步增强，助力企业降本增效，加快行业转ã型ਠ升级。
据了解，在大模型迅猛发展☎的当下，支撑大模型开发、训练和推理部署的飞桨深度学习平台也在持续进化：动静统一的开发范式、自适应分布式架构、异构设备负载均衡等，实现大模型的灵活开发和高效训练；高并发弹性服务化部署、软硬协同稀疏量化加速、自适应蒸馏裁剪等，实现高效部署ï。
此外，为了让大模型产业落地更高效便捷▨，飞桨提供了全流程产业化工具与平台，包括大模型开发套件、场景模型生产线等，极大降低应用门槛。王海峰指出，通过高效构建与快速迭代基于大模型的b2;多样化场景模型，让大模型的落地Ād;像流水线一样高效。
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