返回信息流大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将云边端协同进化[1]
近日阿里达摩院通过「定量发散」与「定性收敛」，分析了近三年来的770万篇公开论文、8.5万份专利，通过挖掘其中热点及重点技术突破，深度访谈近100位科学家，提出了2022年可能实现的十大科技趋势。本期推出第二趋势：大小模型协同进化。
超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。
谷歌的BERT、Open AI的GPT-3、智源的悟道、达摩院的M6等大规模预训练模型取得了重要进展，大模型的性能有了飞跃性提升，为下游的AI模型提供了发展的基础。然而大模型训练对资源消耗过大，参数数量增加所带来的性能提升与消耗提升不成比例，让大模型的效率受到挑战。
大模型的参数规模发展将进入冷静期，大模型与相关联的小模型协同将是未来的发展方向。大模型沉淀的知识与认知推理能力向小模型输出，小模型基于大模型的基础叠加垂直场景的感知、认知、决策、执行能力，再将执行与学习的结果反馈给大模型，让大模型的知识与能力持续进化，形成一套有机循环的智能系统，参与者越多，受惠者越多，模型进化的速度也越快。
新的智能体系带来三个优势：一是让小模型更容易获取通用的知识与能力，小模型专注在特定场景做极致优化，提升了性能与效率；二是解决了过去大模型数据集过于单一的问题，小模型在真实场景回收的增量数据，让大模型有再进化的元素；三是全社会不需要重复训练相似的大模型，模型可以被共享，让算力与能源的使用效率最大化。
在协同进化的智能系统下，复杂系统内部可以更有机地融合，如城市治理的场景，大脑是治理中枢，边端是各路摄像头及边缘设备。边端的摄像头将看到的数据进行学习，将学习的结果反馈给治理中枢，治理中枢再赋能给其他类似场景的摄像头，形成有机进化的系统。
新的智能体系需要克服三个挑战，一是大模型与知识常识的融合，将以规则存在的知识利用起来，提升模型通用能力的同时也降低训练所需的数据量，让大模型从数据驱动走向知识与数据融合驱动；二是大小模型的协同机制，包含大模型的知识与能力向小模型降维迁移的有效性、小模型的小样本学习向大模型的升维融合、不同维度数据的清洗与治理等；三是大模型的可解释性，对大模型依赖上升的同时，信任决定是否能被广泛使用。
在未来的三年内，在个别领域将以大规模预训练模型为基础，对协同进化的智能系统进行试点探索。在未来的五年内，协同进化的智能系统将成为体系标准，让全社会能够容易地获取并贡献智能系统的能力，往通用人工智能再迈进一大步。
附：2021年人工智能前沿科技部分趋势[2]
1.无线高带宽、微创、结合AI算法等成为脑机接口的发展重点。
2.传统科研领域成为人工智能发展的“新战场”，人工智能在辅助基础和应用科学研究的同时，也提升了智能产品和服务的性能。
3.强化学习环境成为发展泛化性更强、适应复杂环境智能体的重要支撑，而提升训练效率成 为强化学习领域的研究重点。
4.因果推断在经济学、社会学研究中实现突破。
5.基于超大规模预训练模型的平台和系统成为研发机构和企业的发展思路。
6.面向更为复杂任务和需求的基准测试和数据集不断涌现。
7.AI为人类科学家提供领域数据集，助力基础科学研究。
8.AI算力成为超算性能比拼的“新擂台”。
注释：
1.达摩院：2022十大技术趋势.[EB/OL].[2022-01-10].
https://damo.alibaba.com/techtrends/2022
2.北京智源人工智能研究院： 2021年人工智能前沿报告.[EB/OL].https://baai.org/l/Frontiers2021
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2022年科技趋势推荐之人工智能——图书馆前沿热点技术推荐（2）
haixia0311
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