百度技術委員會主席吳華

吳華介紹，大模型的學習方式與人類相似，有“先天學習”機制，也要“后天學習”。首先要構建“先天”學習機制，如神經網絡并行算法，形成類似人類“語言大腦皮層”機制，通過文本自監督預訓練，將公開通用知識和專有行業知識學習到模型中。在此基礎上，通過“后天學習”從環境中獲得反饋，逐步提升理解、生成、推理、記憶等能力。這種方式使大模型具備通用能力。

隨著技術的進步，為什么說大模型引領了人工智能的發展？吳華表示，大模型具有效果好、泛化性強、研發流程標準化程度高等特點。在技術通用性方面，大模型在不同任務、語言、模態、場景的通用性都變得越來越好。這些都進一步引領了人工智能向前發展。

以文心大模型為例，百度文心知識增強大模型從萬億數據和千億知識中融合學習，提出了知識內化與知識外用技術，模型效果和效率顯著提升。突破了基于思考模型的智能體技術，包括理解、規劃、反思和進化，能夠通過慢思考的方式調用工具完成復雜任務，在與環境的互動中自我進化。吳華也在現場解讀了智能體的思考過程，演示了智能體如何經過思考調用工具。

公開資料顯示，百度在2019年3月發布了文心大模型1.0，現已經升級到文心大模型4.0 Turbo版。截至目前，文心一言用戶規模已破3億，文心大模型日均調用次數超7億，日均處理文本Tokens超1萬億。

當前，大模型技術正在為各行各業注入新動能。吳華也從人類經歷的技術革命為示例闡述，人類經歷的三次工業革命分別以機械技術、電氣技術和信息技術為核心驅動力。驅動工業革命的核心技術表現出很強的通用性，呈現出標準化、自動化、模塊化的工業大生產特征。如今，第四次工業革命正在發生，人工智能技術趨向標準化、自動化和模塊化，進入工業大生產階段，賦能農業、制造、能源、交通、金融、教育、醫療、媒體等千行百業轉型升級。

例如，智能交通方面，基于文心大模型，事件檢測準確率超95%，應急處置效率和信息發布效率提升90%，幫助京雄高速運營管理實現跨越式變革；智能創作方面，文心大模型支持百度文庫100多項多模態AI能力，累計使用次數突破22億；智慧財務方面，跨多平臺繁瑣操作整合為報銷智能體自動實現，報銷操作秒級完成，報銷效率提升83%，提供7 x 24h智能服務。

此外，人工智能帶來科學研究范式變革，為科研創新帶來更多可能。例如，在蛋白質結構預測中，通過深度學習算法能夠快速準確地推測蛋白質的三維結構，加速了藥物研發和生物學研究的進程。

吳華最后表示，大模型技術正在為各行業注入新動能，大模型潛力正在不斷釋放，賦能新質生產力，為經濟與社會發展貢獻力量。