巨量|巨量模型时代，浪潮不做旁观者：2457亿，打造全球最大中文语言模型( 二 )

官方数据显示：源1.0在零样本榜单中，以超越第二名18.3%的绝对优势遥遥领先。
l在文献分类、TNEWS，商品分类、OCNLIF、成语完型填空、名词代词关系6项任务中获得冠军。
l在小样本榜单中，文献分类、商品分类、文献摘要识别真假、名词代词关系4项任务中获得冠军。

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https://www.cluebenchmarks.com/zeroclue.html

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"面对产业AI化挑战，巨量模型在多任务泛化及小样本学习上突出能力，以及其探索深度学习的极限和实现通用智能的可能性，浪潮前瞻性的做出了开发巨量模型的重要决策"。刘军表示，浪潮源1.0大模型只是一个开始，未来源1.0将面向学术研究单位和产业实践用户进行开源、开放、共享，降低巨量模型研究和应用的门槛，推进AI产业化和产业AI化的进步，
2457亿是如何炼成的？大模型需要“大数据+大算力+强算法”三驾马车并驾齐驱，而对于大部分企业和机构来说，其中任意一项的研发投入都是沉重的负担，尤其是算力成本。比如1750亿参数的GPT-3单次训练需要 355 张 GPU，花费大约 2000 万美元。所以在炼大模型浪潮中，我们只看到了全球顶级的科技企业和科研机构的身影，而浪潮本潮也在其中。
浪潮源1.0 在算力、算法和数据三个方面都做到了超大规模和巨量化。

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首先是数据，浪潮创建了 5000GB 大规模的中文数据集，将近5年互联网上的内容浓缩成了2000亿词。2000亿词是什么概念？假如人一个月能读十本书，一年读一百本书，读 50 年，一生也就读 5000 本数，一本书假如 20 万字，加起来也就 10 亿字。也就是说，人类穷极一生也读不完2000亿词。
在大数据时代，比数据量更珍贵的数据质量。作为AI的底层燃料，模型对数据集质量提出了更高的要求。为此浪潮创新中文数据集生成方法，研制高质量文本分类模型，收集并清洗互联网数据过程中，有效过滤了垃圾文本，最终生成5000GB数据集可以说具备了够大、够真实、够丰富的特点。

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在算法层面，源1.0大模型使用了4095PD（PetaFlop/s-day）的计算量，获得高达2457亿的参数量，相对于GPT-3消耗3640PD计算量得到1750亿参数，计算效率大幅提升；在算力层面，源1.0通过算法与算力协同优化，使模型更利于GPU性能发挥，极大的提升了计算效率，实现业界第一训练性能的同时实现业界领先的精度。
谈起浪潮很多人还是停留在初级的印象，这是一家老牌硬件厂商，每年服务器市场占有率在全球范围内高居榜首。其实浪潮也一直活跃在AI前沿方向，自2018年成立浪潮人工智能研究院以来，其异构加速计算、深度学习框架、AI算法等领域已经战绩颇丰。例如，浪潮先后推出了深度学习并行计算框架Caffe-MPI、TensorFlow-Opt、全球首个FPGA高效AI计算开源框架TF2等；此外，在全球顶级的AI赛事上已累计获得56个MLPerf全球AI基准测试冠军。有了这些深厚的AI功底，浪潮在四个月内推出全球最大巨量模型不难理解了．
对于源1.0，业内专业人士评价称，其在巨量数据、超大规模分布式训练的扩展性、计算效率、巨量模型算法及精度提升等等难题上都有所创新和提升。

源1.0 更“博学”了吗？图灵测试一直被认为是人工智能学术界的”北极星“，也是检验机器是否具有人类智能的唯一标准。以GPT-3为代表的巨量模型出现后，机器开始在多项任务中逼近图灵测试，但直到源1.0之前，没有任何大模型突破30%的关卡。