模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | O...

主要观点总结

随着大模型技术的崛起，阿里巴巴通义实验室研发的通义千问（Qwen）在全球范围内表现抢眼，并特别重视多语言技术的布局与战略眼光。通义千问在Hugging Face上的下载量非常高，甚至英语社区的用户量超过了中文用户。Qwen的多语言能力是其核心战略之一，并建立了复杂的文化标注体系来确保全球用户都能享受技术普惠。大模型出海面临多语言推理难题，但通义团队采取了折中策略并考虑提升数据“知识密度”来应对。杨宝嵩博士表示，持续扩大模型规模和数据量仍然重要，但提升数据质量成为新的突破口。在大小模型方面，通义实验室也布局了小模型以适应不同场景。在AI外设方面，尽管技术尚不成熟，但智能眼镜和耳机等设备已具备一些基本功能。杨宝嵩认为，随着软硬件的成熟，AI外设将越来越接近理想目标。多语言和多模态的融合是未来的研究方向，需要社区共建来解决问题。开源共建是推进AI发展的关键。

关键观点总结

关键观点1: 通义千问（Qwen）的国际化战略与多语言布局

Qwen重视多语言技术的深度布局与战略眼光，确保全球用户享受技术普惠。

关键观点2: 大模型出海的挑战与策略

面临多语言推理难题，通义团队采取折中策略并提升数据“知识密度”来应对。

关键观点3: 大小模型的布局与应用场景

通义实验室布局小模型以适应不同场景，如智能眼镜和耳机等。

关键观点4: AI外设的当前状态与未来展望

尽管技术不成熟，但智能眼镜和耳机等设备已具备一些基本功能，未来有望更加接近理想目标。

关键观点5: 多语言和多模态的融合

这是未来的研究方向，需要社区共建来解决问题。

关键观点6: 开源共建的重要性

开源共建是推进AI发展的关键，有助于解决多语言长期难题。

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