香港生成式人工智能研发中心

聚焦生成式人工智能领域的研究和应用, 自主训练香港本地首个人工智能基础大模型

中心

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人工智能基础大模型是人工智能领域的通用基础。我们希望通过自主训练香港首个人工智能基础大模型，逐步搭建出香港人工智能生态系统，让人工智能切实地惠及香港社会乃至粤港澳大湾区。中心致力搭建平台，从全球广纳、汇聚人工智能领域顶级人才，并利用丰富的资源训练和开发领先的人工智能基础大模型。中心持续聚焦生成式人工智能领域研究和应用，期望在未来与香港一同迎接人和机器共生、共存、共同进步的时代。

郭毅可教授

中心主任
香港科技大学首席副校长

聚焦生成式人工智能领域的研究和应用自主训练香港本地首个人工智能基础大模型

人工智能基础大模型是人工智能领域发展的核心基础建设之一，其强大的跨领域通用性、资源协作性、无限创新性，徹底地改变了过往技术开发和应用的模式。从法律咨询到艺术创作，从日常写作到医疗诊断，人工智能基础大模型的特性使之能够应用在不同的场景和行业，高效地为社会各界解决更多实际问题。

香港生成式人工智能研发中心成员

香港生成式人工智能研发中心主任郭毅可教授与中心研究员

HKGAI V1 大模型首发发布会现场

面对人工智能带来的无限机遇，香港生成式人工智能研发中心应运而生。中心专注研发生成式人工智能技术，目标是通过构建、自主训练的人工智能基础大模型造福香港。基于该大模型的建设，新技术和新应用的开发速度将被极大地提高，从而促进香港创科业创新，积极发挥香港对粤港澳大湾区经济的促进作用。

中心订立了八个科研项目计划，其中包含了围绕人工智能基础大模型的研究和应用，以及各行业的基础大模型的建设和研发：

基础大模型开发：开发强调实用性、可维护性、可扩展性的基础大模型，使其成为一个面向大型社区的开源开发平台，实现飞轮化发展
基础大模型研究：研究不同的训练方法、训练数据和模型架构对基础大模型的影响
大模型设施工程：开发一种易用且高性能的人工智能基础设施，用于开发、维护和应用的整个生命周期，实现基础设施的广泛和高效利用
大模型数据工程：为获取和管理用于训练基础大模型的大型数据集提供实用的解决方案，对获取的数据进行质量评估，构建高质量的数据
医学基础大模型：研究如何通过基于多模态临床数据的会诊指数改编基础模型，有效地训练和定义大规模医学基础模型，并且符合伦理道德，医学相关标准，能有效保护医疗数据的隐私。训练出符合伦理道德、医学相关标准、有效保护隐私的医学基础大模型
法律基础大模型：将法律知识与基础大模型相结合，训练出具有实用性、可自我优化、可接受专业法律人士反馈的法律基础大模型
多模态大模型：研发将文字、音频、视频等不同模态的数据统一到集成数据架构中，让人工智能生成的结果符合人类认知和审美评价，并将这些成果呈现为日常生活中的艺术表现，满足人们精神层面的需要
多语言大模型：研究和开发多语言基础大模型，并通过研发数据增强技术，解决粤语数据稀缺的问题

同时，中心关注培养香港人工智能人才及生态环境，以及人工智能技术及应用的伦理、安全和治理等范畴，借此增强香港在人工智能研究、应用等领域的世界影响力。