十萬年前，第一種語言誕生，從此人猿相揖别。标志着人類社會從蒙昧、野蠻進入文明、開化的時代。十萬年後，人類有關語言的“進化”仍未止息。人工智能高速發展的當下，如何突破“機器”在不同語言間的交流瓶頸，仍是人類需要攻關的課題。來自德國的Aleph Alpha公司專注于自然語言處理模型的開發，正攜手HPE為人類科技發展突破語言屏障。
更好地了解語言，才能更好地發展人工智能
更準确地獲得研究結果，更快地開發新産品，更好地支援新技術，更便捷地服務于人們的日常生活——人工智能正在驅動人類社會以前所未有的速度進步。
毋庸置疑，人工智能将為人類社會帶來巨大變革。不隻是處于“智能領先”的國家和地區這樣認為，越來越多的區域組織都認識到了人工智能的重要性，并希望提高自身的人工智能水準。歐盟 (EU) 發起的歐洲人工智能燈塔計劃就是其中的典型代表，該計劃将在未來二十年中每年投資十億歐元來支援人工智能項目。在同一個發展路線圖的指導下，該項目将支援有關人工智能的相關研究，協調國家間的人工智能工作，促進創新和投資等。
擺在這項計劃面前的關鍵挑戰之一就是語言。原因之一就是人工智能的輸入與輸出需要同樣精準和完善。而考慮到歐洲大陸語言的多樣性，隻有更好地了解語言和突破不同語言間的交流障礙，才能夠更好地發展人工智能。來自德國的初創公司Aleph Alpha充分認識到了這一點，并參與到歐洲人工智能燈塔計劃中。在HPE的支援下，Aleph Alpha成功建立了Luminous大語言模型，已經能夠支援英語、法語、德語、意大利語和西班牙語五大語言。
語言關系到人工智能的有效性
Aleph Alpha的願景是成為歐洲領先的新一代人工智能創造者，也是目前為數不多的同時面相公共和私營部門，進行研究、開發和營運新的人工智能基礎技術的歐洲公司之一。
之是以專注于大語言模型，Aleph Alpha的相關負責人Lutz Kirchner給出了答案“自然語言處理對于人工智能的發展至關重要，是機遇也是挑戰。人工智能的有效性取決于你向它提出什麼問題，以及使用什麼語言。打個比方，如果你用不同的語言問模型‘你最喜歡的籃球隊是哪個？’你會得到截然不同的答案。”
Aleph Alpha的首席執行官兼創始人Jonas Andrulis也表示：“Aleph Alpha的使命是實作大語言和多模式人工智能模型的可通路性、可用性和內建。在實作這一目标的同時，我們還将確定歐洲及其他地區合作夥伴的數字主權。”
人工智能需要平等且具包容性
這是一項極其複雜的工作，Aleph Alpha希望在産能和營運方式上與現有的競争對手差別開來。為此，Aleph Alpha提出了新的主張——未來的人工智能應該具有全球背景，還要具備跨媒介推理的能力。
Aleph Alpha的多模式模型能夠攝取圖像和各種文本。以其最新推出的模型Luminous為例，其參數超過2000億個，可以處理、分析和生成各種文本，而無需針對特定使用者進行訓練（user-specific training），具備了從超大文本塊中提取答案和總結複雜文本的能力。
Luminous模型可在互動式使用者界面直接通路，以即服務的形式将人工智能提供給更多有需要的人。模型允許多個使用者同時通路，且産生的費用僅取決于所處理的人工智能模型的大小和使用範圍。此外，為了讓每個人都有機會享受智能的福音，所有使用者在最初都會獲得免費使用的機會，且初創企業和科研機構可以申請額外的免費額度。
談及這樣的福利政策，Jonas Andrulis解釋說，“歐洲的語言和文化多樣性應該反映在工智能應用中。隻有這樣，不同的國家和地區才能從技術中獲益。我們的政策能確定人工智能不隻服務于少數人，而是平等地給所有人機會。”
積極發展合作夥伴關系并倡導開源
Aleph Alpha積極與學術界建立合作夥伴關系，包括知名的杜伊斯堡-埃森大學和達姆施塔特工業大學等。與此同時，它還加入了EleutherAI等開源組織，緻力于共同提高人工智能研究的普及度。這樣的發展思路也得到了來自投資者的支援，在最近一輪融資中吸引了2300萬歐元的資金。
作為主要的投資者之一，Earlybird Venture Capital 的聯合創始人兼合夥人Hendrik Brandis 博士這樣評價，“Aleph Alpha的‘世界模型’采用了新一代的機器學習方法，能夠‘學習’如何學習。經過訓練，這些深度學習模型能夠真正颠覆每一個基于IT的工作流程，包括文檔搜尋，内容編寫和程式設計等多種工作。”
以HPE技術為基礎，提供人工智能即服務
為訓練新一代的自然語言處理模型，Aleph Alpha建立了世界上最強大的資料中心之一，來管理巨大的高性能計算工作負載。新資料中心不僅功能強大，而且非常智能。Aleph Alpha可以為不同的項目和使用者隔離不同的工作負載，并且運作該設施所需的水和能源遠少于标準資料中心。
資料中心HPE技術為基礎，采用了HPE的軟硬體和服務，在不到六個月的時間内就完成了所有工作。Lutz Kirchner表示，“對于我們和我們的人工智能客戶來說，在六個多月的時間裡将一個空房間變成一個資料中心太不可思議了，這種水準的電力和生産能力真是太棒了。HPE的确給我們提供了很大的幫助，定制化的為我們配置了一系列裝置，除了HPE沒人能做到。”
HPE業界領先的硬體系統加速洞察
該資料中心配備了搭載80GB NVIDIA® A100 GPU的 HPE Apollo 6500 Gen10 Plus 系統，以及配備了 AMD EPYC 處理器（全球性能最高的 x86 伺服器 CPU）的HPE ProLiant DL385伺服器。強大的硬體支援讓Aleph Alpha可以在64 個節點間生成 800GB 資料，并支援Aleph Alpha 根據使用案例配置CPU、記憶體和存儲。此外，該解決方案還采用了HPE 機器學習開發環境，該開發環境基于開源的訓練平台而建構。Aleph Alpha是以無需編寫基礎設施代碼，不僅加快了生産速度，還可以輕松設定、管理、保護和共享人工智能計算叢集。
Kirchner 表示，“它是如此快速和靈活，我們可以在幾分鐘内自動運作各種不同的工作負載，AMD 處理器與整個系統完美配合。帶寬也很出色。此外，基礎設施的可靠性也完全滿足我們的要求，不會出現斷電的情況。”
HPE自适應機架冷卻系統 (ARCS) 也是該解決方案的亮點之一，它能夠在不增加熱負載的情況下最大限度地提高計算能力。Kirchner 解釋道，“我最初對 HPE ARCS 持懷疑态度，但結果讓我大吃一驚。每個 ARCS 機架的功率為50千瓦，而正常情況下每個機架的功率僅為15千瓦。這意味着這個200 平方米的資料中心具有了2000 平方米才有的性能。可以說，HPE 和 AMD 帶來的出色性能使我們更具競争力。”