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          榮耀研發(fā)管理總裁鄧斌:大模型存在炫技,70億參數(shù)是端側(cè)跑起來的極限

          2024-01-11 17:45:25來源:
          導(dǎo)讀 原標(biāo)題:榮耀研發(fā)管理總裁鄧斌:大模型存在炫技,70億參數(shù)是端側(cè)跑起來的極限出品 | 搜狐科技作者 | 張雅婷1月10日,榮耀正式發(fā)布自研...

          原標(biāo)題:榮耀研發(fā)管理總裁鄧斌:大模型存在炫技,70億參數(shù)是端側(cè)跑起來的極限

          出品 | 搜狐科技

          作者 | 張雅婷

          1月10日,榮耀正式發(fā)布自研操作系統(tǒng)MagicOS 8.0,聲稱實現(xiàn)意圖識別人機(jī)交互(Intent-based UI,簡稱IUI)。

          所謂的IUI是指支持自然語言、語音、圖片、手勢、眼動等多模態(tài)的交互方式,可智能識別用戶意圖,進(jìn)行快速推理決策,主動提供個人化服務(wù)。比如,實現(xiàn)地址一拖打車/導(dǎo)航,專有名詞一拖搜索,商品圖片一拖比價/購物等。

          榮耀正式在Magic6系列上發(fā)布自研70億參數(shù)(以下簡稱7B)大模型——“魔法大模型”。榮耀自研7B大模型經(jīng)過量化壓縮后,被部署在高通驍龍8 Gen3上。

          應(yīng)用上,榮耀表示可以實現(xiàn)“對話成片”,自動挑選個人圖庫中的特定素材,可以快速剪輯成精彩個人視頻;“多模態(tài)日程管理”功能中,用戶將文字信息、圖片、照片、對話截圖拖入任意門,可以一步生成日程。

          榮耀終端有限公司CEO趙明表示,榮耀AI研發(fā)費用累積達(dá)100億,AI專利成果達(dá)2100項。

          此外,榮耀發(fā)布了“百模生態(tài)計劃”,榮耀將為百大模型提供入口,讓云側(cè)通用大模型和各種行業(yè)垂域大模型通過貨架化方式融入到魔法OS中。

          比如,榮耀攜手云側(cè)通用大模型——百度文心大模型,YOYO助理打造更專業(yè)的用戶服務(wù),帶來本地化的文本創(chuàng)作、知識問答、生活建議等。

          榮耀研發(fā)管理部總裁鄧斌告訴搜狐科技等媒體,相信未來通過2-3年時間,會逐漸完整踐行百模的平臺,真正讓用戶在一個平臺上和各個模型對話,快速直達(dá)想要的東西。

          與vivo、OPPO等手機(jī)廠商推出從十億至千億參數(shù)量級的大模型不同,榮耀顯然更注重端側(cè)大模型的自研,對于千億級別的云側(cè)大模型,榮耀選擇了開放合作的方式。

          鄧斌告訴搜狐科技,在投入大模型的過程中,榮耀一定會更深度地和各個應(yīng)用廠家的大模型做聯(lián)合,讓通用的能力在榮耀這完成。

          那么,這樣輕量化的做法可以減少研發(fā)投入嗎?鄧斌表示,榮耀投入的成本一點都不比友商低,榮耀只是降低了用戶在完成同樣質(zhì)量任務(wù)時的推理成本。

          他還提到,如今很多大模型存在炫技,它們只做了兩件事情:一是中轉(zhuǎn),二是簡單的文生文、圖生圖?!按蠹以趫D熱鬧,我們還是堅決要從個人意圖出發(fā),真正去解決掉個人意圖的真正關(guān)系,而不是有廠商已經(jīng)做到100B模型,我們還做個100B變成7B的剪枝,這樣的話消費者得到的是降維的服務(wù)?!?/p>

          榮耀研發(fā)人員進(jìn)一步解釋稱,友商更多希望把云端的能力壓縮、量化下,比如做一些閱讀理解、摘要、生成論文的能力,跟云端沒有區(qū)別,云端甚至?xí)龅母谩?/p>

          端側(cè)大模型發(fā)展的挑戰(zhàn)之一在于,參數(shù)越大、智慧能力越強(qiáng),但在算力、帶寬、功耗等各方面存在限制。鄧斌表示,現(xiàn)在選擇的7B模型,是在端側(cè)跑起來的極限情況,基本上也是夠用的。

          此外,外界還關(guān)注的是,MagicOS 8.0的能力未來會不會下放到Magic6以外的其他機(jī)型?

          鄧斌認(rèn)為,平臺級AI的能力會在很多機(jī)型上落地,但想變成智慧獨立個體的話,還是受硬件限制?!斑@個東西一定是跟著不同的設(shè)備會有不同的表現(xiàn)狀態(tài)。”

          面向未來,榮耀大模型的發(fā)展策略主要有分布式、高安全。一方面,真正將任務(wù)停留在該停留的地方,實現(xiàn)最高能效比的邏輯。另一方面,將不依賴于高算力的東西與平臺級AI能力停留在端側(cè),其他脫敏、過濾后交給合作伙伴,提升效率。

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