
黄铁军,北京智源人工智能研究院理事长,北京大学计算机学院教授,主要研究方向为智能视觉信息处理技术,在视频编码标准、视觉特征分析和类脑视觉等方面取得多项成果,负责研究院的整体战略规划和方向指导。
教育背景: 工作履历:
研究方向:智能视觉信息处理技术,包括视频编码标准、视觉特征分析和类脑视觉等。 技术热词:智能视觉、视频编码、类脑视觉
研究成果综述:
社会职务:
黄铁军教授作为北京大学计算机学院教授和北京智源人工智能研究院理事长,在团队建设与人才培养方面发挥了重要作用。他指导的研究生在智能视觉信息处理技术领域取得了多项成果,部分成果已在国际顶级期刊发表或参与技术转化案例。
研究成果的产业化方式及应用案例:
唐杰,北京智源人工智能研究院院长,清华大学计算机系教授,主要研究方向包括人工智能、认知图谱、数据挖掘、社交网络和机器学习,负责研究院的日常运营和科研管理工作。
教育背景: 工作履历:
研究方向:人工智能、认知图谱、数据挖掘、社交网络和机器学习。 技术热词:人工智能、认知图谱、数据挖掘、社交网络、机器学习
研究成果综述:
社会职务:
唐杰教授作为清华大学计算机系教授和北京智源人工智能研究院院长,在团队建设与人才培养方面取得了显著成就。他指导的学生在人工智能领域取得了多项重要成果,包括在国际顶级期刊发表高水平学术论文和参与技术转化案例。
研究成果的产业化方式及应用案例:
刘江,北京智源人工智能研究院总工程师,负责研究院的技术研发和工程实施工作,在人工智能领域有丰富的经验,曾参与多个重大科研项目。
教育背景: 工作履历:
研究方向:人工智能技术研发和工程实施。 技术热词:人工智能、技术研发、工程实施
研究成果综述:
刘江博士在团队建设与人才培养方面发挥了重要作用,他带领的技术团队在人工智能技术研发和工程实施方面取得了显著成果,同时他也积极参与人才培养工作,为研究院输送了大量优秀人才。
研究成果的产业化方式及应用案例:
林咏华,北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师,负责研究院的技术研发、工程实施以及国际合作等工作,在人工智能领域有深厚的背景和丰富的经验。
语言大模型加速技术创新中心主要解决大规模预训练语言模型在应用过程中面临的成本高、任务适配难、推理效率低、隐私安全以及并发推理等痛点问题。这些问题限制了大规模语言模型在多个应用场景中的广泛部署和高效使用。
该中心通过研制预训练模型管理系统,提供全流程开源的大模型工具链,实现了标准化、零门槛、低成本的大模型开发服务。系统提供训练部署一站式服务,打造大模型应用范式,并开发了零代码、高性能的开发平台,使得用户无需专人进行模型研发,仅需上传少量数据即可获得专有模型。此外,中心通过优化算法和算力资源,实现了极低资源推理,模型训练成本降低了90%。
语言大模型加速技术创新中心的竞争优势在于其提供的全流程开源工具链和一站式服务,极大地降低了大模型应用的门槛和成本。同时,中心通过开源社区的方式推广大模型落地,形成了大模型应用的范式和行业标准,构建了健康的大模型商业应用生态。已训练的“悟道·文源”模型参数量达到1980亿,是目前最大的中文预训练语言模型之一。此外,中心开源的工具包BMInf和OpenPrompt在学术界和应用开发者社区中取得了广泛认可,进一步增强了其竞争优势。
20220615
应用研究
新产品
语言大模型加速技术创新中心成立于2021年8月,中心主任由智源学者、清华大学副教授刘知远担任。中心着力于解决大规模预训练语言模型应用成本高、任务适配难、推理效率低、模型隐私安全和大模型并发推理的难题,研制预训练模型管理系统,提供全流程开源大模型工具链,为开发者提供标准化、零门槛、低成本的大模型开发服务,为百亿、千亿级别超大规模模型应用全方位加速。系统提供训练部署一站式服务,通过标准化工具打造大模型应用范式,同时打造零代码、高性能开发平台,无需专人进行模型研发,上传少量数据即可得到专有模型,实现零门槛。并且在算力成本上,实现极低资源推理,模型训练成本降低90%。中心通过开源社区的方式推广大模型的落地,形成大模型应用的范式和行业标准,构建健康的大模型商业应用生态。已训练并开源目前最大的中文预训练语言模型“悟道·文源”,参数量达到了1980亿。同时在Github上开源的大模型相关工具包BMInf、OpenPrompt在一个月内收获了700+Stars,在学术界和应用开发者社区中取得了不错的反响。
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语言大模型加速技术创新中心成立于2021年8月,中心主任由智源学者、清华大学副教授刘知远担任。中心着力于解决大规模预训练语言模型应用成本高、任务适配难、推理效率低、模型隐私安全和大模型并发推理的难题,研制预训练模型管理系统,提供全流程开源大模型工具链,为开发者提供标准化、零门槛、低成本的大模型开发服务,为百亿、千亿级别超大规模模型应用全方位加速。系统提供训练部署一站式服务,通过标准化工具打造大模型应用范式,同时打造零代码、高性能开发平台,无需专人进行模型研发,上传少量数据即可得到专有模型,实现零门槛。并且在算力成本上,实现极低资源推理,模型训练成本降低90%。中心通过开源社区的方式推广大模型的落地,形成大模型应用的范式和行业标准,构建健康的大模型商业应用生态。已训练并开源目前最大的中文预训练语言模型“悟道·文源”,参数量达到了1980亿。同时在Github上开源的大模型相关工具包BMInf、OpenPrompt在一个月内收获了700+Stars,在学术界和应用开发者社区中取得了不错的反响。
