【数智说·人物】汪卫：AIGC时代下，开源大模型助力高效智能运维
【数智说·人物】汪卫：AIGC时代下，开源大模型助力高效智能运维
2024-05-24 17:15:16 来源：
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2024-05-24 17:15:16 来源：
摘要：尽管大模型才刚刚起步，但已表现出的推理和学习能力相比传统技术手段更为强大，未来有很大的发展空间和潜力。开源大模型在应用时，需基于“思维链”概念，通过输入分析过程或既定知识，来帮助提升模型处理效果。
关键词：
AI
大模型
数据驱动
✦数智说·人物✦
今年的两会上，“加快发展新质生产力”被写入了政府工作报告，并被列为2024年十大工作任务之一。新质生产力催生了一系列创新技术和新的生产方法，作为科技创新的“主战场”， 各行业正借助数字技术的深层应用，成为推动传统制造业升级的关键引擎。
为贯彻落实习近平总书记关于“发展新质生产力”的要求，推动数字化转型，引导全业界共建共享数字经济，由CIO时代、新基建创新研究院作为智库共同策划推出《数智说·人物》系列专栏，邀请行业标杆企业数字化转型方面杰出影响力的专家大咖和领军先锋，从新技术、新管理、新实践三个方面，阐述企业数字化转型最新成果，展现企业数字化建设者们的前瞻性视野与可行性经验，并对推进我国数字化转型进程的未来图景进行展望，为赋能新业态注入新动能。
本期访谈人物
汪 卫
复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师
尽管大模型才刚刚起步，但已表现出的推理和学习能力相比传统技术手段更为强大，未来有很大的发展空间和潜力。开源大模型在应用时，需基于“思维链”概念，通过输入分析过程或既定知识，来帮助提升模型处理效果。
——汪卫
人物简介
汪卫，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师。担任中国计算机学会数据库专业委员会委员，上海市计算机学会理事，数据库专业委员会副主任。
长期从事数据库技术的理论研究和应用开发，近年来致力于海量数据的管理与挖掘技术中的基础理论问题及其在Web数据管理、数字图书馆、生物数据处理等领域的应用基础技术的研究，在大规模复杂结构数据的管理与挖掘等方面取得了一定的进展。
1998年于复旦大学获得计算机软件博士学位。研究方向包括工业物联网数据管理与分析、针对工业互联网、智慧医疗等应用场景的海量复杂结构数据管理与分析技术、大规模领域知识图谱、语义数据管理与分析等方面展开系统的研究。
在SIGKDD、SIGMOD、VLDB、SIGIR等国际顶级的学术会议和学术期刊上发表论文近50余篇, 引用近1000 次(Google scholar)。作为负责人或主要研究人员先后承担了国家自然科学基金项目(面上和重点项目)、国家重点研发计划、核高基、上海市科委重大科技攻关计划等40 多个课题,作为负责人获得教育部自然科学二等奖，作为主要参与者获得上海市科技进步一等奖一项,二等奖两项。2005 入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。参与编写的《数据库系统教程》 (第二版),2005 年获得高等教育国家级教学成果二等奖。担任ICDM、 SIAMDM、WAIM 等重要国际学术会议的PC。
人工智能驱动数据变革
2021年4月，汪卫教授担任国家重点研发计划“网络协同制造和智能工厂”2020年重点专项：“制造大数据分析关键技术与算法”项目负责人，旨在研究制造大数据分析的理论和算法，形成面向个性化、服务化和智能化等模式的企业制造大数据分析算法库及开发系统，结合流程与离散行业特点形成解决方案。
在汪卫教授看来，人工智能将持续提升对数据语义的处理能力，成为推动数据库管理系统技术发展的重要因素，而应用需求变化是数据库技术发展的“助推器”。
同传统的数据分析方法相比，大数据分析的主要特征是“全”数据分析，即获取对象、事件各个角度的信息，并通过融合获得分析对象全面准确的认识。小模型、全样本和对错误的容忍是大数据分析技术的核心特点。同时大数据技术也大幅提升了计算机智能处理能力的提升。
复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师 汪卫
近日，汪卫教授在由CIO时代主办的活动中进行了《大模型应用初探-基于大模型的智能运维》主题演讲，以实践经验的角度，对ChatGPT等其他大型语言模型在运维等应用过程中遇到的问题做了分析和解读。他认为，大模型有很多的能力和智能运维有一定的关系，并且可以对智能运维有所提升。大模型的推理能力以及代码自动生成能力可以更精准更快速地完成运维任务。
但在实际落地中仍然存在知识储备不足、无法进行内网部署等致命问题。虽然有通过调整模型和知识优化来优化，但发现真正需要的其实是一个系统性的解决方案，而不仅仅是单点问题的补丁。所以总体的解决办法是增强开源大模型做私有化的部署，以便更好地完成运维任务。
王卫教授认为，在即将到来的大模型时代，当前大模型展现出的推理与学习能力已经超出了我们传统的技术手段，这也预示着它在未来将拥有巨大的发展空间，同时于我们而言也有很多创新空间等着我们去探索。
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