近年来，大模型表现出前所未有的理解与创造能力，且打破了传统AI只能处理单一任务的限制，让人类离通用人工智能的目标近了一步。但大模型在实现全模态和全任务的通用性上仍存在许多技术难点，同时受算力资源限制，其训练与落地
应用颇具挑战。
2021年，阿里巴巴达摩院先后发布多个版本的多模态及语言大模型，在超大模型、低碳训练技术、平台化服务、落地应用等方面实现突破，引领了中文大模型的发展。尤其引发关注的是，达摩院团队使用512卡V100GPU即实现10万亿参数大模型M6，同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低了大模型训练门槛。
今年，阿里巴巴在解决大模型通用性及易用性难题上继续发力。达摩院副院长周靖人介绍，为了让大模型更加“融会贯通”，达摩院在国内率先构建了AI统一底座，在业界首次实现模态表示、任务表示、模型结构的统一。通义统一底座中M6-OFA模型，作为单一模型，在不引入新增结构的情况下，可同时处理图像描述、视觉定位、文生图、视觉蕴含、文档摘要等10余项单模态和跨模态任务，且效果达到国际领先水平。这一突破最大程度打通了AI的感官，受到学界和工业界广泛关注。近期M6-OFA完成升级后，可处理超过30种跨模态任务。
“大模型模仿了人类构建认知的过程，这是当下我们面临的重要机遇。通过融合AI在语言、语音、视觉等不同模态和领域的知识体系，我们期望多模态大模型能成为下一代人工智能算法的基石，让AI从只能使用‘单一感官’到‘五官全开’，且能调用储备丰富知识的大脑来理解世界和思考，最终实现接近人类水平的认知智能。”周靖人表示。
同时，以统一底座为基础，达摩院构建了层次化的模型体系，其中通用模型层覆盖自然语言处理、多模态、计算机视觉，专业模型层深入电商、医疗、法律、金融、娱乐等行业。通用与专业领域大小模型协同，让通义大模型系列可兼顾性能最优化与低成本落地。为加快大模型规模化应用，达摩院还研发了超大模型落地关键技术S4框架，百亿参数大模型在压缩率达99%的情况下多任务精度可接近无损。
通过部署超大模型及轻量化版本，阿里巴巴通义大模型系列已在超过200个场景中提供服务，实现了2%～10%的应用效果提升。典型使用场景包括电商跨模态搜索、AI辅助设计、开放域人机对话、法律文书学习、医疗文本理解等。
与本次发布同步，通义大模型系列中语言大模型AliceMind-PLUG、多模态理解与生成统一模型AliceMind-mPLUG、多模态统一底座模型M6-OFA、超大模型落地关键技术S4框架等核心模型及能力已面向全球开发者开源，最新文生图大模型近期将开放体验。
