随着“百模大战”的全面升级，国内外各大科技巨头都在抢滩大模型市场。这种机会所衍生出来的价值和前景，似乎已无法计算。然而，在这场硝烟弥漫的比拼中，小米集团显得非常冷静，宣称自己要研发一些技术和产品，并等待打磨好后再给大家演示，但并不会像OpenAI去做通用大模型（即聊天AI）。那么，小米为什么不追随其他企业走通用大模型路线呢？
对此，小米集团AI实验室主任王斌博士透露，目前专职大模型团队有30多人，这个团队的目标还是通用语言大模型。王斌认为，在通用预训练语言大模型方面，小米的优势在于拥有足够多的现成大模型落地场景，丰富的应用场景也能够反哺大模型的能力。事实上，小米已经在智能语音领域取得了不俗的成绩，而这些成果正为小米大模型的发展提供了一定的支持和保障。
但要训练出大模型，数据、算力、人才的积累缺一不可。王斌表示，小米在人才上有一定储备，算力和数据量方面的挑战较大。对于算力问题，小米需要克服系统级的挑战，且要做到训练成本可控；另一方面，高质量的数据获得、清洗都要花费不少时间和成本。但是在其他企业都选择“赌”通用大模型时，小米决定将其重点放在通用语言大模型落地应用上，这是否意味着一个巨大的冒险？
众所周知，许多企业都在通用大模型研发中花费了数百万美元，并将其视为未来人工智能技术的核心。例如，在OpenAI的GPT-3推出后，微软公司宣布收购AI语言公司Nuance Communications，商汤科技推出了AI语言平台“Turing”，甚至包括华为、BAT等企业都加入到了这场“百模大战”中。因此，从整个市场环境来看，小米似乎选择了一个非常不同的道路。
但是，在这种决策背后，小米AI团队是否有着独特的优势，可以让他们在通用语言大模型方向上取得更多的成果呢？
首先，小米AI团队具有丰富的落地场景资源。小米生态系统中涵盖了小爱同学、IoT、自动驾驶、机器人等多个应用场景，这些场景都可以为大模型的发展提供实际应用测试和数据支持。这也是小米在这个领域的突出优势之一。
其次，小米AI团队还有一个过硬的技术团队。负责大模型研究的是由栾剑带领的专门的大模型团队，这个团队由自然语言处理、计算机视觉、云计算等多个方向的人才组成。同时，小米的AI实验室也是小米AI战略的核心部门，拥有超过1200人的AI团队，这些人才都可以为大模型的发展提供技术支持。
最后，小米在大模型研究方面的决策不是盲目的。王斌博士指出，小米并非一味地追求“通用性”，而是力求将研究成果转化为有实际应用的产品。这也是小米一直走在智能语音领域前沿，并成功落地的原因之一。因此，小米AI团队选择重点放在通用语言大模型落地应用上，或许可以更快地将大模型技术转化为实际的产品应用。
综合来看，虽然选择通用语言大模型落地应用相较于通用大模型还有一定的风险和挑战，但小米AI团队并非毫无把握。他们拥有丰富的应用场景、优秀的技术团队和深厚的研发能力，这些都可以为大模型的研究和落地提供充分的保障。同时，小米AI团队的决策也与其作为一个科技企业的定位相符。在相对冷静的态度下，小米AI团队正在以实际行动证明着他们的能力和诚意，在通用语言大模型领域掀起了一股新的研究浪潮。
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