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《科创板日报》7月8日讯（记者 黄心怡）在WAIC2023期间，阿里云推出了国内首款大模型调用工具魔搭GPT（ModelScopeGPT），它能接收用户指令，通过“中枢模型”一键调用魔搭社区其他的AI模型，大小模型协同完成复杂任务。目前，魔搭GPT已能够调用魔搭社区十多个核心AI模型的API。

“目前，大语言模型在文本创作、内容生成等方面，都有惊艳表现。但作为一个大模型，如果本身只有文本生成能力的话，其实并不足够的。我们提出了魔搭GPT，主要理念是以大模型为中枢，调动各种各样的小模型API，来弥补大模型在图片生成、语言视频、视频生成等能力上的不足。” 阿里巴巴达摩院高级算法工程师李晨亮对《科创板日报》记者表示。

当前，如何把通用大模型做小做精，让行业更快用起来,是一大探索方向。在这方面，李晨亮向《科创板日报》记者介绍，“为了让各行各业的这种开发者能够把大模型用在真实的业务场景上，我们对大模型做了很多的一些优化，包括利用蒸馏压缩的方法，来提供更多的小模型；通过模型量化，来压缩得到小模型等。后续也会开放更多和大模型周边相关的工具，来帮助模型的落地应用。”

构建和训练一个大模型需要大量的计算资源和数据，这对于个人研究者或者小团队来说非常具有挑战性。在这样的背景下，开源开放的生态系统成为了推进大模型技术发展的重要力量。

目前，阿里云魔搭社区是国内最大的AI模型社区，集聚了180多万AI开发者和900多个AI模型。模型贡献者包括百川智能、哔哩哔哩、IDEA研究院、兰丁股份、澜舟科技、openBMB社区、启智社区、清华TSAIL、RWKV、深势科技、WeNet社区、元语智能、浙江大学、智谱AI等，贡献了30多个10亿以上参数规模大模型。

“开源生态肯定是有助于大模型的繁荣。”李晨亮强调，“2018年谷歌提出了BERT大模型，并开源了模型的代码，这带来了整个预训练大模型领域的繁荣。如果没有BERT的开源，那可能就没有如今大模型的繁荣现状，整个业界发展得会比较慢。”

以数据层面为例，大模型非常依赖于数据的质量。“”现在不管是大厂还是创业公司，自身都有大量的数据积累。如果大家能够把一些数据贡献出来，构建高质量、更大规模的开源数据集，那么不管是从自身模型的迭代，还是国内大模型发展速度，都能带来很大的提升。” 李晨亮呼吁。

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