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ChatGPT发展迅速,“大模型”技术将引领人类

发布时间:2023-02-01 19:38:05 来源:其它 作者:未知

ChatGPT 是一种基于自然语言处理和深度学习的新技术,它可以自动生成有意义的对话,将有助于构建更自然、更聪明的聊天机器人。它给对话AI带来了技术革命,可以使更自然、更有智能的聊天机器人成为现实,在客户服务、聊天机器人和教育等领域都会发挥重要作用。相比以往的技术,ChatGPT会有更好的理解能力和更快的生成能力,可以为用户提供更加人性化、更加可靠的服务。

ChatGPT主要讲了两点:更智能的聊天机器人、更好的理解能力

除了这两点以外,本站认为还有以下几点:

  • ChatGPT之所以强大,主要还要归因到背后依托的GPT 3.5太强了,这体现了模型规模的魔力。而这意味着很多目前独立存在的NLP研究领域,将被纳入LLM(Large Language Model)的技术体系,进而不再独立存在,逐步消失。
  • 在通用人工智能(AGI,Artificial General Intelligence)领域,未来的技术发展趋势应该是:追求规模越来越大的LLM模型,通过增加预训练数据的多样性,来涵盖越来越多的领域,LLM自主从领域数据中通过预训练过程学习领域知识,随着模型规模不断增大,很多问题随之得到解决。研究重心会投入到如何构建这个理想LLM模型,而非去解决某个领域的具体问题。这样,越来越多NLP的子领域会被纳入LLM的技术体系,进而逐步消失
  • AI模型大一统:ChatGPT的出现标志着子领域的AI模型可能消失,比如聊天机器人、智能问答、文章摘要生成、AI写作、AI绘画、AI编程等等,这些独立应用的独立模型,都有可能被ChatGPT这样的大模型取代。未来完全可以把ChatGPT做成基础服务,企业支付一定费用即可,完全不用再单独开发一个专有模型。

ChatGPT在技术上最大的一个贡献是找到了通用人工智能的一条可行之路,证明了大模型这条路是可行的,后面的人只需要投入到如何构建这个理想LLM模型,而非去解决某个领域的具体问题。

AI大模型相当于是通过积累大量知识,最后形成的一个有泛化知识的个体。它跟原来传统意义上的小模型之间的差异,就相当于一个经过了大量通用题库训练的大学生,和一个只在特定专业受训练的技校生的差异。

放眼整个AI大模型,不论是整体创建还是训练的成本都非常高,也是为什么国内外都是以研究院机构在主导技术推进。

自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)这两块大模型是细分领域发展得最快的,技术上是因为相比其他情感或者逻辑推理等功能,结构更简单;应用上的原因主要是因为数据相对充分和廉价易得,大量的视频和文字资源可以近乎零成本扒取,另外也有直接可以应用的落地前景,比如对话系统推进系统、CV安防、智能产品的图像识别。

大模型的整体价值在于解决场景碎片化,在具体应用场景中,传媒影视用的比较多,做动漫游戏背景需要大量的素材,除了少部分核心的原画需要插画师创作,很多篇幅都可以通过机器生成;在科研领域,它也有可能驱动产生全新的研究范式,像生命科学以前基本上是靠纯手工的方法去做实验,现在结合大模型,演变出了干湿结合的新实验方法;智慧工业场景或者偏柔性的产线里也会产生各式任务和各种指标,像生产线传送带的温度、速度、压力以及生产数据本身,都可以通过大模型分析数据趋势,修正产线缺漏。

在产业端,大模型更像一种基础设施,达到一定规模后,它的重置成本就会非常高,如果最终只剩下少数几家取得优势地位的大模型供应商,并且在大多数行业上又有较好牵引力的话,那么就可能出现我们设想中的“AI超级大脑”。

眼下当务之急还是要找到更多行业结合点,让大家首先知道有大模型这种工具来尝试,现在陆陆续续有传统行业和互联网团队在积极对接了解大模型,这是好的信号。

目前ChatGPT相比之前AGI已经有了很大改进,目前来看确实实用性强。而且微软已经宣布ChatGPT将加入云服务,这为ChatGPT的广泛应用提供了基础

如此看来,理想中的通用人工智能未来真有可能走进千家万户。

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