北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施(2023-2025)(征.docx
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1、北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施(2023-2025年)(征求意见稿)为抢抓大模型发展机遇,重视通用人工智能发展,充分发挥 政府引导作用和创新平台催化作用,整合创新资源,加强要素配 置,营造创新生态,重视风险防范,推动我市通用人工智能领域 实现创新引领,提出以下落实措施:一、加强算力资源统筹供给能力(一)组织商业算力定向满足本市紧迫需求加强与头部公有云厂商等市场主体合作,实施算力伙伴计划, 并确定首批伙伴计划成员,明确供给技术标准、软硬件服务要求、 算力供给规模、优惠策略等,向在京高校院所和中小企业公布一 批优质算力供应商。(二)高效推动新增算力基础设施建设将新增算力建设项目纳入算力伙
2、伴计划,加快推动海淀区“ 北京人工智能公共算力平台”,朝阳区“北京数字经济算力中心” 等项目建设,快速形成规模化先进算力供给能力,支撑千亿级参 数量的大型语言模型、多模态大模型、大规模精细神经网络模拟 仿真模型、脑启发神经网络等研发。(三)建设统一的多云算力调度平台利用政府统一入口,降低公有云采购成本,普惠中小企业, 同时减少企业分别面对不同云厂商的沟通成本。针对弹性算力需 求,建设统一的多云算力调度平台,实现异构算力环境统一管理、 统一运营,方便企业在不同云环境上无缝、经济、高效地运行各 类人工智能计算任务。建设北京与河北、天津、山西、内蒙古等 省(市)算力集群的直连基础光传输网络,进一步提
3、升平台对四地 算力资源感知能力,探索开展算力交易。二、提升高质量数据要素供给能力(四)归集高质量基础训练数据集针对目前大模型训练高质量中文语料占比过少,不利于中文 语境表达及产业应用的问题,整合现有开源中文预训练数据集和 高质量互联网中文数据并进行合规清洗。同时持续扩展高质量多 模态数据来源,建设合规安全的中文、图文对、音频、视频等大 模型预训练语料库,通过北京国际大数据交易所社会数据专区进 行定向有条件开放。(五)打造“国家数据基础制度先行先试示范区”,谋划国家 级数据训练基地加快推动数据要素高水平开放的“国家数据基础制度先行先 试示范区”建设,争创国家级数据训练基地,提升北京人工智能 数据
4、标注库规模和质量。倡议高质量数据网站所属企业提供部分 脱敏高质量数据,进行定向有条件开放,企业或科研机构通过在 线申请进行有偿使用,并探索基于数据贡献、模型应用的商业化 场景合作。(六)搭建数据集精细化标注众包服务平台建设指令数据集及多模态数据集众包服务平台,开发集成相 关工具应用的智能云服务系统,鼓励并组织来自不同学科的专业 人员标注通用人工智能模型训练数据及指令数据,提高训练数据 的多样性,给予贡献者适当奖励,推动平台持续良性发展。三、系统布局大模型技术体系,持续探索通用人工智能路径 (七)开展大模型创新算法及关键技术研究围绕大型语言模型构建、训练、调优对齐、推理部署等全流 程,支持开展创
5、新算法及核心技术研究,形成完整高效的训练体 系并对外开源。探索多模态通用模型架构,研究大模型高效并行 训练技术,以及逻辑和知识推理、指令学习、人类意图对齐等调优 方法,研发支持百亿参数模型推理的高效压缩技术。(八)加强大模型训练数据采集及治理工具研发从“采、存、管、研、用”五个方面,研发包含数据采集、 清洗、标注、脱敏、存储等功能在内的数据处理工具。重点研究 互联网数据全量实时更新技术,多源异构数据整合与分类方法, 数据管理平台相关系统,数据清洗、标注、分类、注释等软件工具 及算法,数据内容安全审查算法及工具等。(九)开放大模型评测基准及工具构建多模态多维度的基础模型评测基准及评测方法。建立基
6、 础模型评测工具集,提供适应性的工具进行评测。建立公平高效 的自适应评测机制,根据评测目标的不同,自动适配不同的工具 和指标。研究人工智能辅助的智能模型评测算法,面向主观型或 生成式的任务,构建自动化评估工具。集成包括通用性、高效性 、智能性、鲁棒性在内的多维度评测工具,构建基础模型线上评 测服务平台。(十)推动大模型基础软硬件体系研发支持研发分布式高效训练系统,实现模型训练任务高效自动 并行。研发适用于模型训练场景的新一代人工智能编译器,实现 算子自动生成和自动优化,推动人工智能芯片与框架的广泛适配。 研发人工智能芯片评测系统,实现多芯片多框架的自动化评测。 为大模型训练和应用提供自主创新的
7、基础软硬件生态底座。(十一)探索具身智能、通用智能体和类脑智能等通用人工 智能新路径发展面向通用人工智能的基础理论框架体系,加强人工智能 数学机理、自主协同与决策等基础理论研究。推动具身智能系统 研究及应用,突破机器人在开放环境、泛化场景、连续任务等复 杂条件下的感知、认知、决策技术。探索价值与因果驱动的通用 人工智能新路径研究,打造通用人工智能统一理论框架体系、评 级标准及测试平台,研发通用人工智能操作系统和编程语言,推 动通用智能体底层技术架构应用。探索类脑智能等交叉学科研究, 通过大脑神经元连接模式、编码机制、信息处理原理研究,启发 新型人工神经网络模型建模和训练方法。四、推动通用人工智
8、能技术创新场景应用(十二)推动在政务服务领域率先试点应用围绕政务咨询、政策服务、接诉即办、政务办事等工作,率 先实现大模型技术赋能。借助大模型语义理解、自主学习和智能 推理等能力,提高政务咨询系统智能问答水平,增强多语种交互 能力。支撑“京策”平台建设,优化政策规范管理和精准服务。 辅助市民服务热线更高效回应市民诉求,深化民生大数据高效利 用。提升办事服务便利度,辅助引导办事人员表单填写,辅助综 合窗口人员更精准提供办事指引,辅助审批人员提高审批效率, 推进业务数据更充分共享、业务流程更高效协同。(十三)探索在医疗领域示范应用支持我市有条件的研究型医疗机构提炼智能导诊、辅助诊断、 智能治疗等场
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