2024峰会：领域大模型的挑战与机遇——从构建到实战应用

"2024峰会——'领域大模型的挑战与机遇：从构建到应用'研讨会由梁家卿青年副研究员在复旦大学大数据学院和知识工场实验室主持。此次会议聚焦于大模型技术的发展，特别是预训练语言模型在迈向人工智能通用性（AGI）过程中的作用。 会议首先回顾了大模型的基础，强调了GPT-4等模型的强大能力，它们被认为是AGI早期阶段的代表，虽然不完整，但展现了丰富的世界知识和广泛的人类常识。然而，AI之父McCarthy指出，尽管常识知识被视为关键研究领域，但在AI领域中，尤其是模式识别和推理方面，它一直是个棘手的问题。大模型的出现似乎在某种程度上改变了这一格局，它们能够利用常识进行开放性推理，这是传统技术所不具备的。 然而，大模型并非万能，现实世界中的变数和不确定性意味着它们不能机械地套用规则。传统的常识库容量有限，不足以应对复杂情境，而规则系统也无法预先涵盖所有特例。比如，像ConceptNet这样的常识库可能过于抽象，难以与现实生活中的具体场景精确对应。此外，大模型在执行多步复杂任务时展现出一定的动作规划和记忆能力，如在Minecraft中自动化采集材料、制造工具和构建物品，显示出开放世界的理解力。 尽管如此，大模型在领域应用中仍面临挑战，如推理成本高、能力缺陷以及难以与其他系统有效协同。大模型的推理过程可能消耗大量计算资源，限制了它们在实时或资源受限环境中的效率。此外，它们可能缺乏特定领域的专业技能，这使得它们在特定领域的应用效果受限。 会议的核心议题围绕如何构建领域对齐的大模型，即如何针对性地增强模型在特定领域的知识和能力，使其更好地服务于实际问题。讨论内容可能包括模型的微调策略、知识融合方法以及如何设计有效的交互机制，以实现大模型在现有工作流程中的无缝集成和优化。 2024年峰会上，参与者将探讨大模型的潜力、局限性和未来发展方向，旨在寻找如何克服当前挑战，抓住这个大模型时代所带来的知识工程转型机遇，推动AI技术的更广泛应用。"