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“紫東太初”大模型 中科院推出全球首個千億 參數多模態大模型  #導語# 中科院自動化研究所研究員張家俊介紹了“紫東太初”大模型，這是全球首個千億參數多模態大模型，它支持多任務自監督學習，能夠實現模態理解與模態生成統一建模。該模型能夠執行跨模態檢索與生成實例，如以文搜圖、以圖生音、以音生圖等2。  中科院對于“紫東太初”看法 東太初是中國科學院自動化研究所研發的跨模態通用人工智能平臺，它是全球首個圖文音（視覺-文本-語音）三模態預訓練模型（OPT-Omni-Perception pre-Trainer），具備跨模態理解與跨模態生成能力。該平臺以多模態大模型為核心，基于全棧國產化基礎軟硬件平臺昇騰AI，并依托武漢人工智能計算中心算力支持。紫東太初大模型由武漢人工智能研究院、中科院自動化所與華為聯合研發，實現了圖像、文本、語音三個模態數據之間的“統一表示”。 紫東太初的命名寓意著紫氣東來、混沌初開，象征著人工智能從專用邁向通用，從感知智能邁向認知智能的過程。此外，紫東太初還具有全模態理解能力、生成能力和關聯能力，不僅能讀懂文字、圖像和音頻，還能理解視頻、3D點云等。它通過有效編碼語音、文本和目標區域之間的時空關系，首次實現了'語音生成視頻'的功能。 紫東太初2.0是在原有基礎上的升級版，它以自動化所自研算法為核心，以昇騰AI硬件及昇思MindSpore AI框架為基礎，進一步探索通用人工智能的可能性。這一版本不僅保持了對三模態的理解和生成能力，還擴展到了全模態，包括視頻、3D點云等，為認知智能時代的加速到來提供了強有力的支持。 紫東太初及其2.0版本代表了中國在通用人工智能領域的重要進展，通過其跨模態的理解與生成能力，以及全模態的擴展，為人工智能的發展開辟了新的道路。  紫東太初的具體技術架構和算法原理是什么？  紫東太初的具體技術架構和算法原理主要包括以下幾個方面： 全模態開放式接入：紫東太初2.0在技術架構上實現了結構化和非結構化數據的全模態開放式接入，這意味著它能夠處理包括語音、圖像、文本、視頻、傳感信號、3D點云等多種類型的數據。 多模態分組認知編解碼技術：該技術能夠對信息進行充分理解和靈活生成。這是通過將不同模態（如視覺、文本、語音）映射到統一的語義空間中實現的，然后利用多頭自注意力機制來學習模態之間的關系。 認知增強多模態關聯技術：這項技術能夠融合多個任務，提高模型的認知能力。它允許模型在處理多種類型的數據時，能夠更好地理解和關聯這些數據之間的關系。 全棧國產化支持：紫東太初支持華為昇騰NPU、Nvidia GPU、Arm64架構的硬件資源，并兼容MindSpore、Pytorch等計算框架，實現了全棧國產化，確保了模型的可控性和可信度。 紫東太初的技術架構和算法原理主要圍繞全模態數據處理、多模態認知編解碼以及認知增強的多模態關聯等方面展開，同時通過全棧國產化的支持，確保了模型的應用靈活性和安全性。  01 紫東太初在實際應用中 的案例或成效展示有哪些？ 紫東太初在實際應用中的案例或成效展示主要包括以下幾個方面： 在紡織工業生產線中，紫東太初通過融合多模態信息，利用語音識別判斷斷緯和斷經，通過視覺識別判斷布匹的缺陷，展示了其強大的綜合研判能力和廣闊的應用前景。 紫東太初還被應用于三維虛擬人“小初”的創建，實現了不同模態間的互相轉換和生成，包括視頻生成、視頻描述、圖像生成、智能問答、語音識別等多個功能。 在數字物聯時代，紫東太初2.0能夠理解三維場景、信號等重要信息，完成音樂、圖片和視頻等數據之間的跨模態對齊，處理音樂視頻分析、三維導航等多模態關聯應用需求，并可實現音樂、視頻等多模態內容的理解和生成。 “嫦娥工程”案例展示了紫東太初在骨科手術領域的應用，憑借其卓越的技術實力和產業應用價值，成功入選《2024中國大模型先鋒案例TOP30》榜單。 在智能座艙領域，基于紫東太初多模態大模型，長安汽車引入了元宇宙的概念，創造了YYDS虛擬數字人，展示了其在智能汽車領域的應用潛力。 紫東太初支持以文搜圖、以圖生音、以音生圖等跨模態檢索與生成實例，如輸入一個真實圖像，就能生成個性化的3D形象，展示了其在內容創造和交互方面的強大能力。 這些案例和成效展示了紫東太初在多個領域的廣泛應用和顯著成效，從工業生產到虛擬人物創建，再到醫療手術和智能汽車，紫東太初展現了其作為全模態大模型的強大潛力和廣泛應用前景。  02 紫東太初如何解決跨模態理解 與生成的挑戰，特別是在視頻 、3D點云等復雜數據處理上 的策略是什么？ 紫東太初在解決跨模態理解與生成的挑戰，特別是在視頻、3D點云等復雜數據處理上的策略主要包括以下幾點： 全模態理解能力：紫東太初2.0具備全模態理解能力，能夠理解和處理包括文本、圖片、音頻、視頻、3D點云和傳感信號等多種模態的數據。這種全模態的理解能力使得模型能夠更好地處理和分析復雜的數據類型。 跨模態對齊：紫東太初2.0完成了音樂、圖片和視頻等數據之間的跨模態對齊，這意味著它能夠在不同模態之間建立聯系，從而更好地理解和生成跨模態內容。 多任務統一生成式學習框架：紫東太初2.0首次提出了全模態多任務統一生成式學習框架，通過全模態分組對齊、分組解碼和聯合解碼的學習方式，形成了全模態邏輯推理鏈。這種學習框架有助于提高模型在處理復雜數據時的效率和準確性。 跨模態遷移：紫東太初2.0還強調了跨模態遷移的重要性，這有利于知識獲取和產生更多的創新應用。通過跨模態遷移，模型能夠在不同模態之間進行有效的知識轉移和應用拓展。 結構化和非結構化數據的處理：在技術架構上，紫東太初2.0實現了對結構化和非結構化數據的處理能力，這包括視頻、傳感信號、3D點云等更多模態的數據。這種能力使得模型能夠更靈活地應對各種數據格式和類型，從而提高其在復雜數據處理上的性能。 紫東太初通過全模態理解能力、跨模態對齊、多任務統一生成式學習框架、跨模態遷移以及對結構化和非結構化數據的處理等策略，有效解決了跨模態理解與生成的挑戰，尤其是在視頻、3D點云等復雜數據處理上的表現。  紫東太初對于中國通用人工智能發展的影響及其在全球人工智能領域的競爭地位是怎樣的？ 紫東太初對于中國通用人工智能發展的影響顯著，其在全球人工智能領域的競爭地位也逐漸顯現。首先，紫東太初2.0的發布標志著中國在探索通用人工智能方面又邁出了重要一步。該模型以全模態大模型為基礎，旨在實現可自主進化的通用人工智能，并探索與類腦智能、博弈智能等技術路徑的相互融合。這表明紫東太初不僅關注于技術層面的創新，還致力于推動這些技術在更多領域的應用，為中國的數字經濟快速發展貢獻力量。 紫東太初的研發和應用，依托于國產化基礎軟硬件平臺昇騰AI和武漢人工智能計算中心的算力支持，展現了中國在通用人工智能領域自主創新的能力。這種基于國產化軟硬件平臺的全棧國產化通用人工智能底座的打造，不僅有助于減少對外部技術的依賴，還能促進國內相關產業鏈的發展，提升中國在全球人工智能領域的競爭力。 此外，紫東太初的開發和應用也反映了中國對通用人工智能發展的重視。隨著通用人工智能加速走進現實，它將成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。中國已逐步建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力，紫東太初等項目的發展正是這一戰略部署的具體體現。 |
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