百度何俊杰大模型的发展需要内外兼顾

大模型是近年来在人工智能领域取得重大突破的代表之一，它以庞大的参数量和强大的计算能力为特征，能够在各种任务和场景中取得惊人的表现。然而，仅仅向内卷算力、卷参数是远远不够的，更重要的是将模型应用到实际场景中，解决现实世界的问题。

1. 内卷算力、卷参数

大模型的训练过程是一个计算密集的任务，需要庞大的算力作为支撑，以及海量的数据来训练模型的参数。在内卷算力、卷参数的过程中，研究人员不断优化模型结构，尝试各种方法来提高模型的性能，如自注意力机制、模型压缩等。这些工作是大模型能够取得突破性进展的基础。

2. 外卷场景、卷问题

然而，仅仅停留在内卷算力、卷参数的层面是远远不够的。大模型的最终价值在于将其应用到实际场景中，解决现实世界的问题。这就需要向外卷场景、卷问题，将大模型和实际应用场景相结合。

在外卷场景方面，大模型需要在各种实际应用场景中进行验证和调整，确保其可以有效地解决具体问题。比如，在自然语言处理领域，大模型可以用于机器翻译、情感分析等任务，但需要针对不同语种、不同领域进行细致的优化和适配。

在外卷问题方面，大模型需要能够解决实际世界中的复杂问题，并产生有用的结果。例如，大模型在医疗领域可以用于辅助诊断、药物设计等任务，但需要充分考虑医学知识、临床需求等方面的问题。

3. 内外兼顾，推动大模型发展

为了推动大模型的发展，我们需要将内卷算力、卷参数和外卷场景、卷问题两者兼顾起来。只有这样，大模型才能真正发挥其潜力，为人类社会带来更多的创新和进步。

总而言之，大模型不应该只向内卷算力、卷参数，更应该向外卷场景、卷问题。这样才能真正实现大模型在人工智能领域的价值和意义。