青春昂揚，創(chuàng)新不止。大模型技術(shù)的練兵場上，正如火如荼地進行著“千里馬”選拔賽。
自9月7日正式啟動以來，歷經(jīng)兩個月的時間，第二屆百度搜索創(chuàng)新大賽吸引了來自各大高校的數(shù)千名參賽者，大家初展拳腳，爭相競技展示，越來越多的團隊正通過亮眼的成績在初賽中脫穎而出，如約進入決賽開發(fā)階段。
“這不只是一個比賽，更像是一個實踐課，讓我們在真實的環(huán)境中測試我們的想法和產(chǎn)品，從中獲得反饋并學(xué)習(xí)如何改進，為我們未來從事AI行業(yè)積累了寶貴的經(jīng)驗，也讓我們相信自己也有能力投身于AI技術(shù)的革新之中，可以在AI革命中扮演著重要的角色?！眳①愓邆冇芍愿袊@。
廣發(fā)英雄帖，吸引優(yōu)秀人才，讓參賽者們認識自己、了解行業(yè)、激發(fā)內(nèi)在潛能，就是百度搜索創(chuàng)新大賽的初衷。而他們也不負眾望，用實際行動詮釋著未來，詮釋著希望，一切都大有可為。
60天的精彩博弈
沖刺之戰(zhàn)打響
如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發(fā)電機、信息時代的計算機和互聯(lián)網(wǎng)，AI也正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。而在AI發(fā)展新浪潮下，大語言模型這一新興賽道則正創(chuàng)造出更多的可能性和創(chuàng)新性作品，為經(jīng)濟社會發(fā)展不斷注入新動能。
面對AI新浪潮，越來越多的行業(yè)、企業(yè)、高校投入其中，但如何在茫茫人海中尋得優(yōu)秀人才，以夯實行業(yè)發(fā)展底座，仍是較為迫切之事。畢竟，“千里馬常有，而伯樂不常有”，而百度創(chuàng)新搜索大賽要做的就是AI界的“伯樂”。
9月7日，第二屆百度創(chuàng)新搜索大賽正式啟動。此次大賽以“新奇點 新搜索”為主題，設(shè)置五大賽道，廣泛涵蓋語義檢索、多模態(tài)、軟硬結(jié)合優(yōu)化等豐富的技術(shù)方向，廣發(fā)英雄帖，招攬AI優(yōu)秀人才，號召參賽者“洞察用戶在搜索場景的需求，并通過構(gòu)建AI應(yīng)用解決生態(tài)”。
自啟動至今，來自行業(yè)、企業(yè)、高校等領(lǐng)域的參賽者們歷經(jīng)60天的精彩博弈，已完美度過百度搜索創(chuàng)新大賽初賽階段，沖刺之爭已然開啟。而從賽事作品情況來看，已有較多的優(yōu)秀作品脫穎而出，遠超base分，尤其是大賽榜一分數(shù)相當(dāng)突出。
激烈的競爭環(huán)境，你追我趕的競賽氛圍，參賽者們熱情滿滿，斗志昂揚。各大參賽群里每天都在深入討論著遇到的問題以及取得的戰(zhàn)績，查漏補缺，以求最大限度地展現(xiàn)自身的能力。
其中，值得關(guān)注的是，從目前排行榜的數(shù)據(jù)能夠看到，高校團隊數(shù)量遠遠高于企業(yè)和個人開發(fā)者。這也從另一個側(cè)面反映了，高校當(dāng)前對于AI領(lǐng)域的深入重視。而通過比賽結(jié)果也可以發(fā)現(xiàn)，來自高校的學(xué)生各方面能力都較為強勁，不單是在理論知識的深度方面，還在于對技術(shù)的實操能力方面。
能力的展示，需要的則是舞臺，百度搜索創(chuàng)新大賽就是這樣的存在。挖掘和培育搜索AI人才，促進業(yè)內(nèi)交流、產(chǎn)教融合，推動產(chǎn)品、算法和技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新。對參賽者們來說，百度搜索創(chuàng)新大賽的舉辦，不僅進一步促進了他們在理論和實操這塊的深入結(jié)合，同時也在助力他們進一步加深對人工智能、檢索技術(shù)的了解。
畢竟，想要在大賽中脫穎而出，也是需要一番苦心鉆研的。據(jù)某參賽者介紹，他們團隊在此次百度搜索創(chuàng)新大賽中，基于日常搜索梗圖的需求，進行了用戶調(diào)研和市場分析，結(jié)合AI多模態(tài)處理能力的發(fā)展趨勢，提出了以對話形式模糊搜索梗圖的解決方案，并繪制了網(wǎng)站原型。基于此創(chuàng)新結(jié)果，他們在激烈的初賽中脫穎而出。
“這個成果對我們來說，既是驚喜也是鼓勵?！痹搮①愓弑硎?，“雖然我們的項目尚有完善空間，但這次的成功讓我們意識到，作為學(xué)生，我們也有能力投身于AI技術(shù)的革新之中。在這次比賽中涌現(xiàn)出眾多像我們一樣的高校團隊，顯示出百度對大學(xué)生探索和創(chuàng)新精神的高度認可和鼓勵，也昭示了高校學(xué)生在AI革命中扮演著越來越重要的角色?！?/p>
置身其中的感受
有挑戰(zhàn)，但更是機遇
結(jié)合理論實踐，從技術(shù)和應(yīng)用層面出發(fā)，來自各個領(lǐng)域的參賽者們在激烈的競爭中早已為自身樹立起更遠大的目標，構(gòu)建起更為明確的發(fā)展規(guī)劃。
一步一腳印，這是他們在親身經(jīng)歷百度搜索創(chuàng)新大賽后的結(jié)果?！皬膮①愺w驗上來說，這場大賽考驗了我們?nèi)轿坏漠a(chǎn)品設(shè)計能力：我們不僅需要理解AI技術(shù)邊界，還需要深入調(diào)研用戶需求、用創(chuàng)新的解決方案加以滿足，并確保這些解決方案能順利運行、在推廣后能吸引一定數(shù)量的線上用戶，從而驗證產(chǎn)品的實用性和市場接受度。”另外一位參賽者坦言，“這不只是一個比賽，更像是一個實踐課，讓我們在真實的環(huán)境中測試我們的想法和產(chǎn)品，從中獲得反饋并學(xué)習(xí)如何改進，為我們未來從事AI行業(yè)積累了寶貴的經(jīng)驗?！?/p>
當(dāng)然，從大賽中獲取的經(jīng)驗只是一部分，在夜以繼日地分析和研究中，參賽者們也真切意識到當(dāng)前生成式AI、大模型應(yīng)用等層面的現(xiàn)狀與問題。
“結(jié)合我們的參賽作品，可以看到生成式技術(shù)能夠在多輪對話中幫助用戶從模糊的印象逐步明確得出搜索目標，不再需要多次猜測搜索關(guān)鍵詞，也能準確找到想搜索的結(jié)果，甚至搜索引擎能夠基于提問和問答上下文提供創(chuàng)造性的內(nèi)容。這使‘搜索’不再是單一的信息檢索和匹配，而是變成了發(fā)現(xiàn)新信息、新知識，甚至新創(chuàng)意的探索之旅?！鄙鲜鰠①愓弑硎?，“但不可否認的是，生成模型技術(shù)本身還處于發(fā)展的早期階段，因此當(dāng)前的算法也都是基于特定場景和任務(wù)所設(shè)計的。比如，目前來看，生成式模型的潛力在于具有高度的適應(yīng)性和創(chuàng)意表達能力，能夠通過微調(diào)在多個垂直領(lǐng)域提供專業(yè)化、流暢的問答體驗和創(chuàng)作輔助。但在技術(shù)層面上，獲取和處理訓(xùn)練模型所需的大量數(shù)據(jù)依舊較為困難，并且模型生成的內(nèi)容可能會涉及版權(quán)、隱私，還有傳達誤導(dǎo)信息的風(fēng)險。”
基于這一現(xiàn)實情況，該參賽者表示，“如何鏈接模型的生成內(nèi)容和專家矯正的、大眾認可的信息，在優(yōu)化搜索體驗的同時保證搜索結(jié)果依舊具有準確性和可靠性，我認為是目前在搜索領(lǐng)域應(yīng)用生成式技術(shù)的主要挑戰(zhàn)，也是一種新的機遇。我們?nèi)孕枥^續(xù)加油?！?/p>
事實上，隨著技術(shù)的發(fā)展，一些企業(yè)已經(jīng)在通過自身優(yōu)勢去推動解決當(dāng)前生成式AI應(yīng)用所遇到的一系列問題。比如上述參賽者所提及的問題，NVIDIA英偉達便已有所動作。2007年 NVIDIA英偉達 推出了CUDA通用并行計算編程架構(gòu), 現(xiàn)已成為具備圖形、HPC、AI、數(shù)據(jù)科學(xué)等廣泛計算加速庫的CUDA平臺生態(tài)。 GPU具有比CPU更高的計算能力和更高的內(nèi)存帶寬，使用CUDA可以充分利用這些特性，從而加速計算任務(wù)。
立足市場的堅持
AI大生態(tài)已逐步構(gòu)筑
創(chuàng)新總是伴隨著問題而產(chǎn)生，技術(shù)在進步，科技企業(yè)也在持續(xù)發(fā)力探索。
在LLM（大語言模型）興起之前，NVIDIA英偉達的CUDA平臺已經(jīng)可以很好的在GPU上優(yōu)化搜索體驗的同時保證搜索結(jié)果且依舊具有準確性和可靠性當(dāng)大模型的表現(xiàn)一直受制于GPU的運算能力，硬件提供者和使用者都迫切希望提高推理速度、降低大模型運行成本時，NVIDIA英偉達又再度邁出關(guān)鍵一步，于今年10月19日重磅推出令人矚目的大模型推理優(yōu)化程序TensorRT-LLM。
TensorRT-LLM是一個專門用于編譯和優(yōu)化大語言模型推理的綜合程序庫，不僅整合了所有這些優(yōu)化功能，同時還提供了一個直觀的 Python API 來定義和構(gòu)建新模型。TensorRT-LLM 開源程序庫可加快 NVIDIA GPU 上最新大語言模型的推理性能，是 NVIDIA NeMo 中優(yōu)化大語言模型推理的骨干力量。NeMo Framework 是一個用于構(gòu)建和定制生成式 AI 應(yīng)用并將其部署到生產(chǎn)中的端到端框架，為生成式 AI 的部署提供了完整的容器，如 TensorRT-LLM 和 NVIDIA Triton 等。
目前，TensorRT-LLM開源程序庫已作為 NVIDIA NeMo Framework的一部分，在 /NVIDIA/TensorRT-LLM GitHub 資源庫中免費提供。TensorRT-LLM 現(xiàn)在也可作為測試版本用于原生 Windows 系統(tǒng)。應(yīng)用開發(fā)者和 AI 愛好者現(xiàn)可在本地運行由 NVIDIA RTX 和 NVIDIA GeForce RTX GPU 驅(qū)動的個人電腦和工作站上加速大語言模型。
能夠看到，NVIDIA英偉達一直與市場保持著緊密的聯(lián)系，始終關(guān)注著市場的一切需求與變化，并根據(jù)市場需求進行產(chǎn)品和戰(zhàn)略調(diào)整。不論是CUDA，還是TensorRT-LLM，都是其中較為突出的典型。
全面發(fā)揮自身技術(shù)優(yōu)勢，不斷推動AI加速計算創(chuàng)新和行業(yè)發(fā)展，助力開發(fā)者解決各式算法挑戰(zhàn)，便是NVIDIA英偉達一直以來所致力探索的核心。近年來，NVIDIA英偉達已與國內(nèi)外多家領(lǐng)先的大模型企業(yè)與團隊開展密切合作，以加速和優(yōu)化大語言模型推理。
放眼未來，隨著更多對AI充滿熱情的企業(yè)、團隊加入這場科技探索，不斷將知識和創(chuàng)新思維注入技術(shù)發(fā)展之中，挖掘并滿足更多尚未被現(xiàn)有技術(shù)解決的公眾需求，我們勢必將迎來更智能、更便捷的AI未來。
原創(chuàng)文章，作者：陳晨，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：http://2079x.cn/article/596295.html
