边缘算力低延迟、占用带宽资源少。云端受限于延时性和安全性,不能满足部分对数据安全性和系统及时性要求较高的用户需求。边缘计算是5G网络架构中的核心环节...
2023-08-06 39 云计算报告下载
21世纪以来,互联网的飞速发展推动人类进入大数据时代,数据、算法、算力三要素齐头并进, 以深度学习为核心的机器学习算法取得了持续突破。2006年,加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton及其团队在《Science》发表的一篇文章中,首次提出了深度学习的概念,并详细给出了 “梯度消失”问题的解决方案——通过无监督的学习方法逐层训练算法,再使用有监督的反向传播 算法进行调优。该解决方案的提出,开启了深度学习元年。深度学习元年之后,AI进入快速发展 阶段。到2016,谷歌DeepMind研发的AlphaGo在围棋人机大战中击败人类棋手李世石,人工智 能开始被大众熟知,各界对AI的热情被充分调动,语音识别、图像和视频处理等AI应用开始逐渐渗 透到各行各业。
根据一项由OpenAI和宾夕法尼亚大学等机构学者进行的预测2,以GPT(生成式预训练模型,Generative Pre-trained Transformer)为代表的大型语言模型(LLM, Large Language Model)将给美国劳动力市 场带来重大影响,呈现出了GPTs的特征。从影响范围来看,大约80%的美国劳动力至少有10%的工作任 务将受LLM使用的影响,大约19%的美国劳动力可能会感受到至少50%的任务受到影响。从影响程度来 看,通过获得LLM支持,美国大约15%的工作任务可以在相同质量水平下更快地完成,当在LLM上面搭建 软件和工具时,这一份额将增加到所有任务的47%-56%。 当前,实现AGI还面临着技术、数据、计算能力、知识表示和人类智能理解等多方面的挑战,ChatGPT作 为AGI发展的重要里程碑,其核心技术壁垒是数据、算法、算力等要素资源的精巧组合,证明了沿着“大 数据、大模型、大算力”路径发展AGI的可行性,预计随着各国科技巨头加紧布局相关技术,AI产业经历 “三起两落”后,将迎来第四次浪潮。
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