联想首席执行官杨元庆展望了生成AI的未来，构想了一种“个人基础模型”，能够真实理解用户并直接在智能设备上运行。在2023年德克萨斯州奥斯汀举办的联想科技世界大会上，杨表示：“未来，您的PC可能会转变为AI PC，手机可能演变为AI手机，而工作站也可能成为AI工作站。”他的愿景得到了包括英伟达首席执行官黄仁勋和AMD首席执行官苏姿丰在内的业界领袖的进一步探讨。
个人基础模型的核心在于专门根据个人数据训练AI，使其能够在没有互联网连接的情况下，针对特定用户的需求提供精准回应。这项创新开辟了新可能，使AI能够协助用户处理诸如旅行规划、餐饮推荐等个人任务，完全基于用户的独特偏好。
这种技术的重要组成部分是基础模型，它们是大型机器学习实体，通常拥有1000亿到2000亿个参数。它们在互联网上的大规模数据集上进行训练，使其能够执行超出基本功能的各种任务。比如，OpenAI的ChatGPT便是建立在强大的GPT-3.5和GPT-4基础模型之上的。
目前，用户可以选择两种主要类型的基础模型：公共模型和私人模型。像ChatGPT这样的公共模型面向所有人开放，训练于开源数据上，适用于一般性任务。然而，这种开放性也意味着任何分享的数据都会加入公共领域，可能影响回应的针对性和准确性。
相对而言，私人基础模型则为特定行业或组织量身定制，能够提供精确的答案并执行特定任务，同时确保敏感信息的保密。这些模型适用于特定群体，例如公司的员工，但缺乏个性化服务。
个人基础模型是迈出的重要一步，专门围绕用户个人创建。经过用户数据的训练，这种个性化的AI能够熟练理解用户的口味和偏好，成为日常生活中的得力助手。联想的创新模型压缩技术使得这些个人基础模型可以直接在用户设备上运行，将其塑造成杨所形容的“数字扩展”或“个人AI双胞胎”。
杨的愿景与DeepMind联合创始人、现任Inflection AI首席的穆斯塔法·苏雷曼的观点相一致，后者也预期未来个人AI能够代表用户进行多项活动，例如法律代理和购物。
为推动AI创新，联想宣布计划在未来三年内投资10亿美元用于AI设备、基础设施和解决方案，进一步扩展其在科技领域的承诺。
混合AI框架
联想首席技术官荣瑞提到，基础模型的未来在于一个有效整合公共、私人和个人模型的混合AI框架。首先，荣对每种模型类型的独立功能进行了阐述。
最初未经具体数据训练的基础模型，通过与大量公共数据集进行训练，演变为公共模型。引入企业特定数据后，它转变为私人模型，能够处理一般咨询和特定于业务的任务。
私人基础模型在处理企业特定任务方面表现出色，这需要企业知识向量数据库以确保结果准确。两种模型类型都必须与现有系统（如ERP和CRM）无缝集成，以有效满足更广泛的组织任务。
将基础模型转变为个人基础模型，涉及将内容丰富的大模型压缩到适合较小设备的范围。联想通过识别基础模型中的重要结构（例如神经元及其连接）来实现，优先考虑关键组件。这一过程使模型的尺寸显著减小，同时保持良好的性能，能够在个人电脑或智能手机等设备上舒适运行。
最终，理想的基础模型将整合三种类型的元素。在将任务部署到这些模型之前，数据管理模块至关重要，确保隐私和适宜性。通过评估任务是否适合公共、个人或私人处理，它确保敏感数据的安全。
荣总结道，通过融合公共、私人和个人基础模型，可以建立一个强大的混合AI框架，为AI技术与个体需求的紧密结合铺平道路。
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