人工智能的进步飞快，大规模预训练模型显示出不少优点。但它们在迁移学习方面有欠缺，而且在具体应用中遇到了不少难题。这些问题让AI研究者感到挺棘手的。
各界关注差异
当前学术界更偏好探讨大规模预训练模型的理论创新与突破。他们致力于剖析模型的深层结构和学习原理。而产业界更注重模型的实际运用，看重其能否快速变成实际的生产力。以产品推荐、智能客服等行业为例，产业界期待模型能准确且高效地解决实际问题。
两个群体在关注点方面存在显著差异，这导致学术成果转化为产业应用时遭遇了障碍，从而限制了大规模预训练模型在更广范围内的应用。
落地场景挑战
大规模预训练模型在实际应用中遇到的问题主要是如何适应不同场景。尽管这些模型在特定领域展现了非凡的能力，但若要在实际应用，如医疗辅助诊断中发挥作用，就需要达到很高的准确性和安全性。不过，目前这些模型在保护数据隐私和保证诊断准确度上还有提升空间。
金融界对风险评估极为看重，既需要模型稳定可靠，又要求其能够实时更新。但现行的模型在特定情况下效果不尽如人意，这限制了它们更广泛的使用。
迁移能力待究
大规模预训练模型的迁移效果需要深入研究。按理说，这类模型在多个领域都有应用潜力，但实际情况并不乐观。因为不同领域的数据特点和任务要求差异很大，导致迁移效果并不理想。比如，当自然语言处理模型用于图像识别时，其表现通常不如专为图像识别设计的模型。
目前，我们面临迁移方法和技术上的不足。这导致模型难以在多个领域发挥其长处。因此，其应用范围受到了限制。
研究院的进展
深圳设有专注于人工智能与机械研究的机构。宋彦教授在此机构开展了一项研究，该研究聚焦于自然语言处理领域的大规模预训练模型。项目紧密对接产业需求。产业界重视实际应用，而此项目旨在加速研究成果的应用转化。
研究院依据产业界的反馈，不断对模型进行优化和调整，力求提升其在实际场景中的运用效能和实际效果。
论坛议程设计
本次论坛集中探讨了行业关注的重点问题以及大型模型的发展趋势。张家新老师的讲座以“大模型与认知科学的融合”为题，启发大家探索模型发展的新方向。
这个议题覆盖了模型应用众多领域及技术创新，我们希望通过交流激发新想法，从而推动大规模预训练模型在商业及技术方面的应用和提升。
各领域应用介绍
Med3D项目在医学影像预训练领域初露锋芒。该项目汇集了众多公开的3D医学影像资料，旨在培养多模态和多器官模型。此种方法预计将大幅提高医学诊断的准确性。
研究大规模预训练模型如何应用于实际的过程中，金融行业面临了一些难题。与此同时，华为云的盘古大模型在数据、模型及知识预训练效率上有所展示。百度也公布了文心ERNIE预训练技术的最新发展动态。
大家对于大型预训练模型未来能否顺利突破语言障碍，涉足其他领域，有何见解？欢迎点赞、分享这篇文章，并在评论区分享您的看法。
