大规模数据训练超大参数量的巨量模型，被认为是实现通用人工智能的一个重要方向

　　根据浪潮提供的测试数据，将源1.0模型生成的对话、小说续写、新闻、诗歌、对联与由人类创作的同类作品进行混合并由人群进行分辨，测试结果表明，人群能够准确分辨人与“源1.0”作品差别的成功率已低于50%。

　　在零样本学习榜单中，“源1.0”超越业界最佳成绩18.3%，在文献分类、新闻分类，商品分类、原生中文推理、成语阅读理解填空、名词代词关系6项任务中获得冠军；在小样本学习的文献分类、商品分类、文献摘要识别、名词代词关系等4项任务获得冠军。在成语阅读理解填空项目中，源1.0的表现已超越人类得分。

　　企业竞相发布 “大型语言模型”，原因在于AI技术普及的瓶颈。在开发效率上，AI应用开发太慢，阻碍了技术和需求的结合，而大模型被视为可行方向。“目前来看，通过大规模数据训练超大参数量的巨量模型，被认为是非常有希望实现通用人工智能的一个重要方向。”浪潮首席科学家王恩东认为。

　　“大模型最重要的优势，是进入大规模可复制的产业落地阶段，只需小样本的学习，也能达到比以前更好的效果，而且模型参数规模越大，这种优势越明显，可大大降低各类用户的开发使用成本。”浪潮人工智能研究院首席科学家吴韶华说。

　　在推广形式上，源1.0采用开源模式，面向高校、科研机构的人工智能方向的团队，以及浪潮合作伙伴和智能计算中心开放。吴韶华设想，源1.0从数据、API、代码这些方面来做开源开放。同时，浪潮还将与合作伙伴推动“源”在国产的芯片上应用的迁移和开发。