近年来，随着人工智能技术的快速发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，人们对于大模型的关注几乎都集中在模型参数的增加和算力的提升上，忽视了模型与实际场景的匹配问题。作为百度的首席科学家之一，何俊杰在接受采访时强调了大模型要向外卷场景卷问题的重要性。
大模型的发展驱动了人工智能技术的飞速进步，但面对各种实际应用场景时，大模型可能会面临许多挑战。何俊杰指出，大模型应该更加关注解决实际问题的能力，而不仅仅是提升参数和算力。
模型参数与算力的内卷
大模型的内卷问题主要体现在两个方面：参数的增加和算力的提升。
随着大模型的发展，参数的数量也越来越多。参数的增加使得模型可以更好地拟合训练数据，提升了模型的准确性。然而，大量的参数也增加了模型的复杂性和计算的复杂度，对算力提出了更高的要求。
为了满足大模型的计算需求，人们开始追求更高的计算能力，通过增加GPU的数量或提升GPU的性能来提升算力。然而，算力的提升并不能解决大模型在实际场景中的问题。
向外卷场景卷问题
何俊杰认为，大模型不应该只关注内部的参数和算力，更应该向外卷场景卷问题。
实际场景中的问题通常是复杂多样的，而大模型往往只能解决其中的一部分。因此，大模型需要不断向外卷，与实际问题场景相结合，解决更多实际问题。
何俊杰提出了一种可行的方法：通过与业务场景的紧密结合，对大模型进行定制化设计。这意味着在训练模型时，要根据实际问题场景的特点进行参数和结构的调整，以提升模型在实际场景中的效果。
大模型还需要与其他技术手段相结合，比如数据增强、迁移学习等，以进一步提升模型的泛化能力。
指导建议
从何俊杰提出的观点可以得出以下指导建议：
- 不要过分追求参数和算力的增加，而是应该关注模型与实际场景的匹配度。
- 在训练模型时，要根据实际问题场景的特点进行参数和结构的调整，以提升模型的性能。
- 与其他技术手段相结合，比如数据增强、迁移学习等，以进一步提升模型的泛化能力。
- 注重大模型的可解释性，使得模型的结果更加符合人类的理解和预期。
大模型的发展需要不仅仅关注内部的参数和算力，更应该向外卷场景卷问题。只有通过与实际场景的紧密结合，并结合其他技术手段的支持，才能让大模型在实际应用中发挥出更大的价值。
彦雁
这家伙太懒。。。
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