ChatGPT стал бесспорно феноменальным продуктом в мировой индустрии информационных технологий.
Во имя «общего искусственного интеллекта» он общается с людьми, помогает людям составлять электронные письма и письма юристам, отвечает на некоторые эзотерические окончательные философские вопросы, пишет полезный код Python, отвечает на некоторые вопросы, которые, кажется, требуют сложной и прогрессивной логики, пишет сценарий фильма, основанный на некоторых настройках персонажа, пишет красивое любовное стихотворение, выполняет дипломные работы студентов колледжа… Кажется, что в истории человечества нет такого универсального вида ИИ. Билл Гейтс сказал, что значение появления ChatGPT "не меньше, чем рождение Интернета". Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла сказал, что это сравнимо с промышленной революцией. Энтузиасты искусственного интеллекта в очередной раз воскликнули, что грядет "сингулярность". Прошло 5 лет.Психическая зрелость, это действительно то, что делает ИИ счастливым.
Я использовал ChatGPT, чтобы сделать много неописуемых вещей, и обнаружил, что это не всегда удобно, но может дать лучшие ответы и решения для некоторых, казалось бы, более сложных проблем. Например, если вы спросите, может ли BYD победить Tesla, он может дать несколько четких и ничем не примечательных утверждений, содержащих множество фактических ошибок и лишенных индивидуальности; но если вы спросите его, как автономное вождение изменит промышленный дизайн автомобиля, он может дать дискуссию, полную воображения изнутри с точки зрения инноваций шасси, изменений интерьера, цифровых развлечений и прорывов во внешнем виде. В целом ChatGPT довольно несовершенен, особенно с точки зрения обеспечения убедительной точности, но он часто удивляет людей в таких областях, как предоставление структурированного информационного дискурса, раскрытие воображения и освобождение творчества. Вы не можете сказать, какое конкретное применение он имеет для вас, но он может помочь вам достичь и завершить некоторые тривиальные, избыточные и даже творческие вещи.
Вот такой, казалось бы, бесполезный, но полезный ChatGPT, который подтолкнул свою материнскую компанию OpenAI к получению дополнительных совокупных инвестиций в размере более 10 миллиардов долларов США от Microsoft.На то, чтобы пробиться через 1 миллион пользователей, ушло два дня, а Facebook когда-то потребовалось 305 дней, на то, чтобы пробиться через 100 миллионов пользователей, ушло два месяца, и даже на TikTok ушло 9 месяцев — помните, в отличие от Facebook и TikTok, ChatGPT еще не является самостоятельным интернет-продуктом потребительского уровня, он все еще только модель естественного языка GPT-3. Крупномасштабная нейронная сеть, содержащая 175 миллиардов параметров, — когда она получает преференциальную лицензию Microsoft для интеграции офисного программного обеспечения и сервисов поисковых систем, таких как Office и Bing, она действительно становится «пригодным для использования» продуктом.
Но этого достаточно, чтобы китайские единороги с искусственным интеллектом позавидовали.
С 500 сотрудниками общая оценка компании приближается к 30 миллиардам долларов США.Это OpenAI, с тысячами людей оценка/рыночная стоимость компании составляет в лучшем случае 1-2 миллиарда долларов США.Это ряд «маленьких гигантов» ИИ в Китае.
Из-за огромного разрыва между эффективностью и ценностью человека, а также из-за внезапного влияния ChatGPT на реальное общество всех людей рождение ChatGPT значительно стимулировало развитие искусственного интеллекта в Китае. Многие люди снова выскочили, почувствовав, что разрыв между Китаем и США в области искусственного интеллекта еще больше увеличился, и Китаю предстоит пройти долгий путь, чтобы догнать эту волну. Есть также люди, которые хотят обсудить, почему в Китае нет собственного ChatGPT, и вывод по-прежнему состоит в том, что «в Китае не хватает почвы для инноваций» и «китайские интернет-компании занимаются прямыми трансляциями и покупками продуктов», что является одновременно безответственным и неосведомленным о фактах.
Китайские интернет-компании не все занимаются прямыми трансляциями и покупками продуктов, они занимаются разработкой полупроводников, исследованием моделей искусственного интеллекта и автономным вождением.Американские интернет-компании также очень популярны в прямом эфире, покупках продуктов и особенно интернет-финансах.
Как китайская интернет-компания с наибольшим опытом в области искусственного интеллекта и естественной семантической обработки, Baidu последние пять лет работала над собственной крупной моделью глубокого обучения «Paddle Paddle» (Paddle Paddle) и даже использовала свой собственный ИИ-чип общего назначения «Kunlun Core» для обучения собственной модели — они являются базовой средой и предпосылкой для Baidu для обучения собственного «ChatGPT». У Alibaba, ByteDance и Didi также есть естественные семантические модели обучения, основанные на их собственных потребностях. Можно сказать, что в плане обучения сложных естественных семантических моделей с десятками миллиардов параметров китайские компании и исследовательские институты не слабы, и их стартовая точка не ниже, чем у их американских коллег — по крайней мере, около 2016 года. В последние годы разрыв между китайскими и американскими кругами искусственного интеллекта в области крупномасштабных моделей — это не вопрос осведомленности, отправной точки и способностей, а вопрос дорог и методов.
Разрыв между Китаем и США в области моделей диалога человека и компьютера, подобных ChatGPT, не вызван так называемым регулированием. Если у вас был откровенный обмен мнениями с ChatGPT по некоторым более богатым религиозным, культурным, этническим и геополитическим вопросам, вы поймете, что за его кажущимся отказом и осмотрительным обсуждением этих вопросов скрываются определенные специфические позиционные тенденции, тонко совпадающие с основными ценностями, общепризнанными в американском обществе. Можно сказать, что для любой сложной модели естественной семантики процесс построения модели, сбора корпуса, обучения и настройки параметров представляет собой процесс «обзора содержания» на основе определенной системы ценностей, и у каждого есть сознание сохранения своей системы ценностей. Вопрос не в том, должны ли мы «генерировать» ценностную позицию Китая в естественной семантической модели, а в том, как ее следует формировать, чтобы действительно проверить и сбалансировать мировоззрение и культурную гегемонию, согласно которой английский язык доминирует в глобальном корпусе Интернета, усилить вес эталонов понимания китайского языка в глобальной системе естественной семантической обработки и обеспечить культурное разнообразие для развития искусственного интеллекта и диалога между человеком и компьютером в мире.
Я также серьезно не согласен с утверждением, что качество китайской информации в Интернете настолько плохо, что источник китайского корпуса модели ChatGPT «загрязнен» Это также ленивое и умное суждение. Из-за общего объема информации в Интернете англоязычный контент, несомненно, является самым большим в мире, а также самым экстремальным контентом тревожного качества, и все это будет влиять на процесс и результаты обучения естественной семантической модели. На раннем этапе обучения ChatGPT отдавал приоритет высоко оцененному контенту на социальном форуме Reddit с высоким качеством контента, который имеет определенную тенденцию к выбору корпуса. Если Китай отдаст приоритет сообществам знаний, таким как Zhihu и Dede, а основные средства массовой информации отдадут приоритет корпусу семантических моделей, не будет проблемы контаминации корпуса. Не говоря уже о знании иностранного языка и широте чтения большинства людей, которые считают, что «качество китайского контента низкое», недостаточно для подтверждения их выводов.
Но в любом случае рождение ChatGPT действительно является своего рода стимуляцией и концептуальным вызовом для меня, который уже много лет призывает «прощаться с поклонением Силиконовой долине».
Это не потому, что я думаю, что разрыв между Китаем и Соединенными Штатами в области искусственного интеллекта увеличился, а потому, что общая модель диалога человека и компьютера искусственного интеллекта, такая как ChatGPT, является инструментом, который действительно может способствовать сотрудничеству в области социального производства и цивилизации с точки зрения всех людей, а не конкретной области или отрасли. Его значение больше, чем появление мобильного Интернета, сравнимо с рождением электронной почты и поисковых систем. Как центр искусственного интеллекта, Китай уже не является страной с плохой индустрией информационных технологий, когда зародились электронная почта и поисковые системы.Однако мы не позволили такого рода общим инновациям в области искусственного интеллекта, которые могут повлиять на прогресс человеческой цивилизации, впервые появиться в Китае и обучить модель, основной корпус которой построен на китайской культуре и системе ценностей.
Более того, метод обучения модели ChatGPT в значительной степени опирается на обновление параметров «укрепляющих чудес», повторное обучение и непрерывную итеративную оптимизацию модели на основе отзывов о сгенерированном контенте — изначально это был метод работы, в котором китайская команда была лучше всех. Когда американская стартап-компания использует деньги, полученные от Microsoft, для инвестирования огромных затрат на вычислительную мощность любой ценой, нанимает большое количество специалистов по работе с данными в Африке и на Ближнем Востоке для маркировки информации и использует наиболее эффективные итерации для ведения «гонки вооружений» с такими гигантами, как Google, для самостоятельно разработанных моделей семантической обработки, у вас все равно возникает очень нереальное ощущение — будь то компания из Сан-Франциско или компания из Шэньчжэня.
Естественная модель семантической обработки, такая как ChatGPT, должна была родиться в Китае, но она родилась не в Китае.Причина должна начинаться с китайских технологических компаний, занимающихся искусственным интеллектом — независимо от того, что делают гиганты или стартапы в эти годы.
Проблема, которую многие люди, возможно, никогда не осознают, заключается в том, что сверхкрупномасштабная модель естественной семантической обработки общего назначения, такая как ChatGPT, скорее всего, будет творить чудеса, если ее создаст стартап-компания ИИ, а лучшие результаты обычно не достигаются внутри технологического гиганта. Вот почему модель диалогового приложения Google LaMDA и Bard, который недавно бросился в бой, не блистали, и это также вызов, с которым Baidu неизбежно столкнется в следующий раз.
Почему? Во-первых, потому что моделирование общей естественной семантической обработки слишком дорого. На самом деле сжигание денег — это обычно не умение крупных компаний, а привилегия стартапов. Технологические гиганты - это почти все зарегистрированные компании. Инвестиции в десятки миллиардов долларов вложены во что-то, что еще долго не будет окупаться. Давление на финансового директора в лице совета директоров и собраний акционеров очень велико, и они часто наказываются ценой акций. Это заставляет крупные компании не осмелиться идти на большие риски. Что такое «Энергично творить чудеса»? Это значит сначала потратить много денег и приложить большие усилия, а затем молиться о том, чтобы произошли чудеса, вместо того, чтобы смириться с тем, что чудо должно произойти, а затем решить потратить деньги и приложить большие усилия.
К сожалению, крупные компании могут быть только последними. Вот почему даже Microsoft, которая получила большую выгоду от ChatGPT, осмелилась начать только с 1 миллиарда долларов в начале, который длился четыре года, до 10 миллиардов долларов в этом году, и продолжала увеличивать инвестиции один за другим для поддержки OpenAI в Microsoft «in vitro», обучая модель GPT в течение многих лет. Акционерный капитал, приобретенный Microsoft за счет инвестиций в OpenAI, имеет приоритет для интеграции возможностей модели ChatGPT в свой Office и поисковые системы.Может быть, нелегко сказать, поглотит ли он OpenAI в будущем, но, по крайней мере, Microsoft, чья рыночная стоимость составляет почти один триллион долларов США, а годовой доход составляет десятки миллиардов долларов США, абсолютно не смеет «энергично творить чудеса» в начале и обучать эту модель самостоятельно.
Во-вторых, потому что люди менее терпимы к инновациям технологических гигантов и более терпимы к ошибкам и отклонениям в стартапах. Чтобы справиться с давлением ChatGPT, Google спешно запустил тестовую версию диалога человека и компьютера Bard. Было обнаружено, что в некоторых диалогах были основные фактические ошибки, поэтому они были бесконечно увеличены, а рыночная стоимость испарилась на сотни миллиардов долларов за одну ночь. На самом деле, дело не в том, что Google этого не знает: если бы его не торопили, он не был бы таким опрометчивым. Модель LaMDA, анонсированная Google в 2021 году, имеет значительно более высокие уровни параметров и возможности поиска информации, чем GPT-3, обученный OpenAI в то время, но Google не хочет публично проверять ее эффективность, потому что боится, что она допустит ошибки, вызвав общественное недоверие и падение цен на акции.
То, что волнует Google, не волнует OpenAI. С первого дня выпуска ChatGPT публично заявил, что у него нет возможностей для поиска информации, а его корпус только до декабря 2021 года. Он не может ответить на многие вопросы о ценностных и моральных суждениях и часто допускает фактические ошибки. Тестеры терпимо восприняли само-"плохую работу" ChatGPT и были поражены его способностью связывать информацию, выражать эмоции, логической структурой и согласованностью мышления в областях программирования, литературного творчества, форматированного письма и медицинских консультаций, и слегка игнорировали ошибки, которые он сделал.
В марте 2019 года, после беспрецедентного успеха модели GPT-2, четырехлетняя OpenAI решила преобразоваться из некоммерческого фонда в коммерческую компанию. Ведь ни один фонд не выдержит годовой оклад своего главного научного сотрудника в $1,5 млн. В мае 2019 года генеральным директором OpenAI стал Сэм Альтман (Sam Altman). Затем OpenAI получила от Microsoft инвестиции в размере 1 миллиарда долларов. В мае 2020 года модель GPT-3, запущенная OpenAI, имеет параметры, которые резко выросли с 1,5 миллиарда в GPT-2 до 175 миллиардов, образуя беспрецедентно мощную систему автоматического обучения.
Видно, что стартап-компания по искусственному интеллекту, которая родилась с золотой ложкой во рту, собрала огромную сумму денег и связана с гигантским бизнесом, занимается построением и разработкой естественных семантических моделей искусственного интеллекта общего назначения, и инвестирует в обучение моделей независимо от затрат, что является наиболее идеальным состоянием. Воображаемой и коммерческой отдачи от самых мощных моделей достаточно, чтобы подстегнуть Microsoft и других инвесторов.
Так почему же эта логика не работает в Китае? Была ли когда-нибудь в Китае мощная универсальная естественно-семантическая модель искусственного интеллекта, даже если это был всего лишь прототип?
Чтобы ответить на этот вопрос, посмотрите, когда Microsoft впервые инвестировала в OpenAI: июль 2019 года. Через четыре месяца после того, как Microsoft сделала ставку на модель GPT OpenAI, то есть в ноябре 2019 года, Шэнь Сянъян, старший вице-президент Microsoft по всему миру, отвечающий за поисковый бизнес Bing и высшее лицо, отвечающее за искусственный интеллект Microsoft, а также ученый-компьютерщик из Гонконга, Китай, объявил, что покинул Microsoft более чем на 20 лет. И последним вкладом Шэнь Сянъяна в общую модель искусственного интеллекта Microsoft является чат-робот Xiaobing, разработанный Microsoft Asia Internet Engineering Institute в 2014 году.
В июле 2020 года Xiaoice стала независимой от Microsoft и стала китайской стартап-компанией в области искусственного интеллекта.Шен Сянъян стал председателем, а Ли Ди, бывший исполнительный вице-президент Microsoft Asia Internet Engineering Academy, стал генеральным директором. Когда Xiaoice стала независимой, она развилась до более чем шестого поколения.Формы ее продуктов включали разговорных роботов с искусственным интеллектом, интеллектуальных голосовых помощников, поставщиков контента, созданных искусственным интеллектом, и ряд решений для вертикального поля. Xiaoice когда-то вызвала общественное обсуждение, помимо того, что она является чат-роботом, полным эмоций и женской сексуальности, она также продемонстрировала потрясающие результаты в области создания китайской поэзии — она опубликовала сборник стихов «Солнце потеряло стеклянное окно», который получил много похвал и больше споров.
Нет никаких сомнений в том, что робот XiaoIce, который может писать стихи и вести простые эмоциональные и основанные на здравом смысле разговоры, несколько лет назад был самой эффективной моделью общего искусственного интеллекта в мире.
Команда под руководством Шэнь Сянъяна не может понять поиск, не говоря уже об искусственном интеллекте. А уход Шэнь Сянъяна из Microsoft и «независимость» Сяобина в сочетании с инвестициями генерального директора Microsoft Наделлы и сотрудничеством с OpenAI на самом деле являются ведущим трейдером искусственного интеллекта в Китае и Соединенных Штатах, Формальное разделение путей в области общих моделей искусственного интеллекта.
Итак, Сяобин до сих пор пишет стихи? что он делает
В последние два года Сяобин давно перестал писать стихи. Он занят коммерциализацией. Она создала игровую студию, чтобы предоставлять диалоги для игр, написанные по сценарию NPC, она сотрудничала с Зимними Олимпийскими играми, чтобы предоставить визуальную систему подсчета очков за навыки фристайла в воздухе, она предоставила Wind Information сгенерированные искусственным интеллектом текстовые сводки объявлений перечисленных компаний;
Одним словом, в прошлом команда искусственного интеллекта, представлявшая более высокий уровень общей естественно-семантической модели искусственного интеллекта, а китайцы поддерживали всю структуру, теперь стала поставщиком искусственного интеллекта, который смешивает генеративный искусственный интеллект и искусственный интеллект принятия решений и предоставляет конкретные решения для конкретных сценариев.
Нельзя сказать, что это «падший» Xiaoice, в конце концов, он только собрал сотни миллионов юаней с рынка капитала. Согласно методу обучения модели ChatGPT, деньги будут потрачены за один день. Без защиты Microsoft Сяобину приходится самой заботиться о своей жизни. Однако я никогда не слышал о Baidu, Tencent или ByteDance и думал о том, чтобы инвестировать в Xiaoice и поддержать его, чтобы продолжить разработку масштабной модели общего естественного семантического искусственного интеллекта.
Не только Сяобин. В последние несколько лет в Китае также были другие предпринимательские группы, занимающиеся автоматическим моделированием общего искусственного интеллекта и гетерогенных вычислений, что позволяет подключать 7-8 типов микросхем в стране и за рубежом к программному обеспечению через эту модель. Китайские инвестиционные институты никогда не проявляли интереса к моделям искусственного интеллекта в целом и даже немного воображения.
«Более 85% инвесторов попросили нас представить сценарий продукта. Мы сказали, что помогаем GPU соединиться с программной экосистемой, и даже Nvidia использует нашу модель. Инвесторы сказали, что это не сценарий. Мы сказали, что у нас также есть клиенты, исследования по спутникам, докам, умным городам и умным отраслям. Это то, что я слышал от предпринимателей, занимающихся общими моделями искусственного интеллекта.
Как мы все знаем, венчурные капиталисты в Китае больше всего любят «обучать» предпринимателей и, конечно же, обучать ученых, которые занимаются предпринимательством в области искусственного интеллекта. «У вас должны быть некоторые данные в этой отрасли», — это их любимая фраза для обучения ИИ-предпринимателей.
Есть данные в определенной отрасли, и необходимо сосредоточиться на предоставлении решений в определенной сегментированной области — так думает большинство венчурных капиталистов и частных инвесторов в Китае, которые утверждают, что инвестируют в искусственный интеллект. Затем мы смотрим на то, «насколько велика сцена», сцена с камерой безопасности достаточно велика, поэтому модель оценки становится размером с Китай, сколько камер можно установить? Сколько стоит каждая камера? Насколько велика общая пластина камеры? Что ж, тарелка достаточно большая, и мы проголосовали за подразделение камеры. Давайте еще раз посмотрим на умную портовую логистику: сколько портов в Китае? Сколько глубоководных портов? Сколько каждый портовый терминал может заплатить за решения ИИ? Выяснилось, что мы заплатили такую маленькую сумму, похоже, что сцена «порта» недостаточно большая, поэтому голосовать не будем. Виртуальный цифровой человек с искусственным интеллектом в качестве обслуживания клиентов? Это может быть связано с метавселенной, у него есть история и воображение, что ж, мы можем попробовать.
Итак, вы видите, что «четыре тигра» искусственного интеллекта Китая в основном занимаются бизнесом камер и распознавания лиц, и все они стали исполнителями и интеграторами проектов ИИ.Бизнес-модель такая же, как у Neusoft и iSoftStone 30 лет назад.
В течение достаточно длительного периода времени немногие инвесторы в области искусственного интеллекта искренне верили, что общую модель можно повторно использовать в различных отраслях. Иногда есть несколько терпеливых и заинтересованных в общей модели, и в основном это фонды в юанях.Долларовый фонд США на самом деле не заинтересован в попытке китайской команды разработать общую модель. Вы думаете, что, сравнивая сложность и уровень обучения моделей таких компаний, как OpenAI и Google, они чувствуют, что есть разрыв между китайской командой в этом вопросе? Тогда вы действительно слишком много думаете. Они знают время, когда идет разработка модели GPT, то есть последние два месяца.
Те инвестиционные менеджеры первой линии, которые хвастались, что «SenseTime и Megvii продают камеры видеонаблюдения в моих глазах», те партнеры первой линии по инвестициям, которые с гордостью говорили предпринимателям, что «ваша модель — это не сцена», не говоря уже о тех партнерах по долларовым инвестиционным фондам, которые почти не инвестировали в искусственный интеллект в истории и столько лет возились с китайскими предпринимателями, чтобы «уйти за границу» заниматься криптовалютой, сегодня вдруг изменили свой облик и заявили, что будут поддерживать предпринимателей в «китайском ChatGPT». Тогда можно подумать, в их клятвах и самодовольстве есть доля понимания и искренности общей модели искусственного интеллекта, а часть домыслы и расчеты.
Вы можете даже подумать об этом.Обучение сверхестественной семантической модели может стоить десятки миллионов или даже сотни миллионов юаней в день, не говоря уже о модуле вычислительной мощности, который обеспечивает обучение большой модели - лучший в мире GPU, из-за необоснованного эмбарго Соединенных Штатов.Достать его становится все труднее и труднее. С отношением и стилем поведения этих инвесторов в последние столько лет они могут настаивать на несколько дней, сколько денег они готовы убедить инвестиционный комитет инвестировать, или они могут помочь этим командам предпринимателей решить проблему GPU? Может быть, однажды, может быть, через полгода они начнут призывать эти общие модельные команды «осуществить коммерциализацию в отдельных областях» как можно скорее.
Учитывая то, что Baidu настойчиво инвестирует в модель PaddlePaddle, неизбежно, что она будет практиковать эту модельную индустрию с самого начала и как можно скорее начнет коммерциализацию в различных отраслях. В значительной степени обучение больших моделей общего искусственного интеллекта имеет «невозможный треугольник» массивных данных, качественного и креативного вывода контента и промышленного применения.
Для получения массивных данных и высококачественного творческого контента его невозможно быстро применить к конкретной реализации определенной отрасли, такой как ChatGPT.
Если вы хотите создать конкретные сценарии промышленного лендинга в самой большой массе данных, созданных людьми в Интернете, вы точно не сможете предоставить максимально качественные результаты, потому что должны быть конфликты между генерацией контента на основе массовых данных и точными системами принятия решений — это на самом деле пустая трата времени.
Если вы хотите добиться высококачественного вывода контента, чтобы помочь принять точное решение в сценариях промышленной посадки, вы должны пожертвовать наибольшим объемом данных, а данные, принадлежащие наиболее точным промышленным сценариям, не могут поддерживать реальное крупномасштабное обучение и исследование моделей , Это дилемма, с которой сегодня сталкивается большинство китайских решений искусственного интеллекта для «сегментации отрасли», и это также причина, по которой так называемый «отраслевой ChatGPT» является ложным предложением.
Те предприниматели и инвесторы, которые готовятся войти в «китайский ChatGPT» сегодня, не говоря уже о том, сколько денег и сколько графических процессоров у вас в карманах, поскольку вы все на этой лодке, вы чувствуете, что держите билет. Какой угол «невозможного треугольника» общего искусственного интеллекта вы решите отбросить? Это вопрос, который нужно выяснить в первую очередь.
Другими словами, какая инвестиционная организация — будь то финансово-инвестиционная организация или инвестиционный отдел крупной компании — имеет решимость инвестировать в обучение крупномасштабных естественных семантических моделей в течение нескольких лет и бесконечно продлевать цикл возврата? Ведь история говорит нам, что это группа людей, наименее решительных и наиболее озабоченных поиском преемника.
В Китае никогда не было недостатка в выдающихся предпринимателях и ученых, и сфера искусственного интеллекта не исключение. Уровень и накопление китайских и американских технологических компаний в области искусственного интеллекта самые близкие в мире.По крайней мере несколько лет назад между Китаем и США не было большого разрыва в построении и обучении больших естественных семантических моделей. Однако в Китае отсутствуют некоторые инвестиционные институты и инвесторы, которые имеют более широкое видение, не следуют чужому мнению, решительны и дальновидны.
Такие люди, как Shen Xiangyang, Li Di, Ma Weiying, Wang Xiaochuan и Li Zhifei, которые вышли, чтобы запустить крупномасштабные родовые естественные семантические модели, вполне надежны, но проблема в том, что им нужно изменить группу инвестиционных институтов и инвесторов, которые их поддерживают.Некоторые инвестиционные институты, которые слишком хороши в «играх» и спекуляциях, а также слишком погружены в криптовалюты и другие треки, должны быть занесены в черный список.
Честно говоря, хотя ни один серьезный инвестиционный институт не рассматривал общие модели искусственного интеллекта в течение стольких лет, все же есть некоторые учреждения, которые инвестировали во многие компании искусственного интеллекта с чрезвычайно длительными циклами окупаемости. Например, те венчурные капиталисты, которые инвестировали в местные лидары и решения для автономного вождения в Китае, внесли свой вклад в установление совершенно новой конкурентоспособности Китая в беспрецедентных изменениях мировой автомобильной промышленности за столетие. Например, тем венчурным капиталистам, которые инвестировали в местные графические процессоры Китая, — этому пути суждено стать полным опасностей, столкнувшись с запретом и подавлением Соединенных Штатов, и цикл возврата чрезвычайно долгий; но эти недавно появившиеся местные игроки на графических процессорах — будь то Hanbo, Biren или другие, они могут стать боеприпасами для общей естественной модели семантической обработки Китая в будущем. Если инвесторы, стоящие за ними, однажды действительно решат поддержать крупномасштабный модельный проект Китая с естественной семантикой, у меня могут быть другие ожидания и доверие к ним.
Просто инвесторов и инвестиционных институтов, которые не хвастаются, не сдерживаются и не спешат к быстрому успеху, не так уж и много, но их слишком мало, однако естественное смысловое построение и обучение Китая нуждается в таких инвесторах и инвестиционных институтах — будь то финансовый инвестор, стратегический инвестор или институт капитала, поддерживаемый волей государства.
Китай должен иметь свою собственную естественную семантическую крупномасштабную модель общего назначения.Он должен иметь видение предоставления китайской мудрости, китайской системы ценностей и китайских решений для глобального искусственного интеллекта общего назначения.Он должен избегать рисков и юридических, моральных и этических проблем во всем процессе выбора корпуса, построения модели и обучения, а также настройки параметров.Он также нуждается в решимости и терпении.
В любом случае, об этом нельзя догадываться.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Кто сдерживает китайский ChatGPT?
ChatGPT стал бесспорно феноменальным продуктом в мировой индустрии информационных технологий.
Во имя «общего искусственного интеллекта» он общается с людьми, помогает людям составлять электронные письма и письма юристам, отвечает на некоторые эзотерические окончательные философские вопросы, пишет полезный код Python, отвечает на некоторые вопросы, которые, кажется, требуют сложной и прогрессивной логики, пишет сценарий фильма, основанный на некоторых настройках персонажа, пишет красивое любовное стихотворение, выполняет дипломные работы студентов колледжа… Кажется, что в истории человечества нет такого универсального вида ИИ. Билл Гейтс сказал, что значение появления ChatGPT "не меньше, чем рождение Интернета". Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла сказал, что это сравнимо с промышленной революцией. Энтузиасты искусственного интеллекта в очередной раз воскликнули, что грядет "сингулярность". Прошло 5 лет.Психическая зрелость, это действительно то, что делает ИИ счастливым.
Я использовал ChatGPT, чтобы сделать много неописуемых вещей, и обнаружил, что это не всегда удобно, но может дать лучшие ответы и решения для некоторых, казалось бы, более сложных проблем. Например, если вы спросите, может ли BYD победить Tesla, он может дать несколько четких и ничем не примечательных утверждений, содержащих множество фактических ошибок и лишенных индивидуальности; но если вы спросите его, как автономное вождение изменит промышленный дизайн автомобиля, он может дать дискуссию, полную воображения изнутри с точки зрения инноваций шасси, изменений интерьера, цифровых развлечений и прорывов во внешнем виде. В целом ChatGPT довольно несовершенен, особенно с точки зрения обеспечения убедительной точности, но он часто удивляет людей в таких областях, как предоставление структурированного информационного дискурса, раскрытие воображения и освобождение творчества. Вы не можете сказать, какое конкретное применение он имеет для вас, но он может помочь вам достичь и завершить некоторые тривиальные, избыточные и даже творческие вещи.
Вот такой, казалось бы, бесполезный, но полезный ChatGPT, который подтолкнул свою материнскую компанию OpenAI к получению дополнительных совокупных инвестиций в размере более 10 миллиардов долларов США от Microsoft.На то, чтобы пробиться через 1 миллион пользователей, ушло два дня, а Facebook когда-то потребовалось 305 дней, на то, чтобы пробиться через 100 миллионов пользователей, ушло два месяца, и даже на TikTok ушло 9 месяцев — помните, в отличие от Facebook и TikTok, ChatGPT еще не является самостоятельным интернет-продуктом потребительского уровня, он все еще только модель естественного языка GPT-3. Крупномасштабная нейронная сеть, содержащая 175 миллиардов параметров, — когда она получает преференциальную лицензию Microsoft для интеграции офисного программного обеспечения и сервисов поисковых систем, таких как Office и Bing, она действительно становится «пригодным для использования» продуктом.
Но этого достаточно, чтобы китайские единороги с искусственным интеллектом позавидовали.
С 500 сотрудниками общая оценка компании приближается к 30 миллиардам долларов США.Это OpenAI, с тысячами людей оценка/рыночная стоимость компании составляет в лучшем случае 1-2 миллиарда долларов США.Это ряд «маленьких гигантов» ИИ в Китае.
Из-за огромного разрыва между эффективностью и ценностью человека, а также из-за внезапного влияния ChatGPT на реальное общество всех людей рождение ChatGPT значительно стимулировало развитие искусственного интеллекта в Китае. Многие люди снова выскочили, почувствовав, что разрыв между Китаем и США в области искусственного интеллекта еще больше увеличился, и Китаю предстоит пройти долгий путь, чтобы догнать эту волну. Есть также люди, которые хотят обсудить, почему в Китае нет собственного ChatGPT, и вывод по-прежнему состоит в том, что «в Китае не хватает почвы для инноваций» и «китайские интернет-компании занимаются прямыми трансляциями и покупками продуктов», что является одновременно безответственным и неосведомленным о фактах.
Китайские интернет-компании не все занимаются прямыми трансляциями и покупками продуктов, они занимаются разработкой полупроводников, исследованием моделей искусственного интеллекта и автономным вождением.Американские интернет-компании также очень популярны в прямом эфире, покупках продуктов и особенно интернет-финансах.
Как китайская интернет-компания с наибольшим опытом в области искусственного интеллекта и естественной семантической обработки, Baidu последние пять лет работала над собственной крупной моделью глубокого обучения «Paddle Paddle» (Paddle Paddle) и даже использовала свой собственный ИИ-чип общего назначения «Kunlun Core» для обучения собственной модели — они являются базовой средой и предпосылкой для Baidu для обучения собственного «ChatGPT». У Alibaba, ByteDance и Didi также есть естественные семантические модели обучения, основанные на их собственных потребностях. Можно сказать, что в плане обучения сложных естественных семантических моделей с десятками миллиардов параметров китайские компании и исследовательские институты не слабы, и их стартовая точка не ниже, чем у их американских коллег — по крайней мере, около 2016 года. В последние годы разрыв между китайскими и американскими кругами искусственного интеллекта в области крупномасштабных моделей — это не вопрос осведомленности, отправной точки и способностей, а вопрос дорог и методов.
Разрыв между Китаем и США в области моделей диалога человека и компьютера, подобных ChatGPT, не вызван так называемым регулированием. Если у вас был откровенный обмен мнениями с ChatGPT по некоторым более богатым религиозным, культурным, этническим и геополитическим вопросам, вы поймете, что за его кажущимся отказом и осмотрительным обсуждением этих вопросов скрываются определенные специфические позиционные тенденции, тонко совпадающие с основными ценностями, общепризнанными в американском обществе. Можно сказать, что для любой сложной модели естественной семантики процесс построения модели, сбора корпуса, обучения и настройки параметров представляет собой процесс «обзора содержания» на основе определенной системы ценностей, и у каждого есть сознание сохранения своей системы ценностей. Вопрос не в том, должны ли мы «генерировать» ценностную позицию Китая в естественной семантической модели, а в том, как ее следует формировать, чтобы действительно проверить и сбалансировать мировоззрение и культурную гегемонию, согласно которой английский язык доминирует в глобальном корпусе Интернета, усилить вес эталонов понимания китайского языка в глобальной системе естественной семантической обработки и обеспечить культурное разнообразие для развития искусственного интеллекта и диалога между человеком и компьютером в мире.
Я также серьезно не согласен с утверждением, что качество китайской информации в Интернете настолько плохо, что источник китайского корпуса модели ChatGPT «загрязнен» Это также ленивое и умное суждение. Из-за общего объема информации в Интернете англоязычный контент, несомненно, является самым большим в мире, а также самым экстремальным контентом тревожного качества, и все это будет влиять на процесс и результаты обучения естественной семантической модели. На раннем этапе обучения ChatGPT отдавал приоритет высоко оцененному контенту на социальном форуме Reddit с высоким качеством контента, который имеет определенную тенденцию к выбору корпуса. Если Китай отдаст приоритет сообществам знаний, таким как Zhihu и Dede, а основные средства массовой информации отдадут приоритет корпусу семантических моделей, не будет проблемы контаминации корпуса. Не говоря уже о знании иностранного языка и широте чтения большинства людей, которые считают, что «качество китайского контента низкое», недостаточно для подтверждения их выводов.
Но в любом случае рождение ChatGPT действительно является своего рода стимуляцией и концептуальным вызовом для меня, который уже много лет призывает «прощаться с поклонением Силиконовой долине».
Это не потому, что я думаю, что разрыв между Китаем и Соединенными Штатами в области искусственного интеллекта увеличился, а потому, что общая модель диалога человека и компьютера искусственного интеллекта, такая как ChatGPT, является инструментом, который действительно может способствовать сотрудничеству в области социального производства и цивилизации с точки зрения всех людей, а не конкретной области или отрасли. Его значение больше, чем появление мобильного Интернета, сравнимо с рождением электронной почты и поисковых систем. Как центр искусственного интеллекта, Китай уже не является страной с плохой индустрией информационных технологий, когда зародились электронная почта и поисковые системы.Однако мы не позволили такого рода общим инновациям в области искусственного интеллекта, которые могут повлиять на прогресс человеческой цивилизации, впервые появиться в Китае и обучить модель, основной корпус которой построен на китайской культуре и системе ценностей.
Более того, метод обучения модели ChatGPT в значительной степени опирается на обновление параметров «укрепляющих чудес», повторное обучение и непрерывную итеративную оптимизацию модели на основе отзывов о сгенерированном контенте — изначально это был метод работы, в котором китайская команда была лучше всех. Когда американская стартап-компания использует деньги, полученные от Microsoft, для инвестирования огромных затрат на вычислительную мощность любой ценой, нанимает большое количество специалистов по работе с данными в Африке и на Ближнем Востоке для маркировки информации и использует наиболее эффективные итерации для ведения «гонки вооружений» с такими гигантами, как Google, для самостоятельно разработанных моделей семантической обработки, у вас все равно возникает очень нереальное ощущение — будь то компания из Сан-Франциско или компания из Шэньчжэня.
Естественная модель семантической обработки, такая как ChatGPT, должна была родиться в Китае, но она родилась не в Китае.Причина должна начинаться с китайских технологических компаний, занимающихся искусственным интеллектом — независимо от того, что делают гиганты или стартапы в эти годы.
Проблема, которую многие люди, возможно, никогда не осознают, заключается в том, что сверхкрупномасштабная модель естественной семантической обработки общего назначения, такая как ChatGPT, скорее всего, будет творить чудеса, если ее создаст стартап-компания ИИ, а лучшие результаты обычно не достигаются внутри технологического гиганта. Вот почему модель диалогового приложения Google LaMDA и Bard, который недавно бросился в бой, не блистали, и это также вызов, с которым Baidu неизбежно столкнется в следующий раз.
Почему? Во-первых, потому что моделирование общей естественной семантической обработки слишком дорого. На самом деле сжигание денег — это обычно не умение крупных компаний, а привилегия стартапов. Технологические гиганты - это почти все зарегистрированные компании. Инвестиции в десятки миллиардов долларов вложены во что-то, что еще долго не будет окупаться. Давление на финансового директора в лице совета директоров и собраний акционеров очень велико, и они часто наказываются ценой акций. Это заставляет крупные компании не осмелиться идти на большие риски. Что такое «Энергично творить чудеса»? Это значит сначала потратить много денег и приложить большие усилия, а затем молиться о том, чтобы произошли чудеса, вместо того, чтобы смириться с тем, что чудо должно произойти, а затем решить потратить деньги и приложить большие усилия.
К сожалению, крупные компании могут быть только последними. Вот почему даже Microsoft, которая получила большую выгоду от ChatGPT, осмелилась начать только с 1 миллиарда долларов в начале, который длился четыре года, до 10 миллиардов долларов в этом году, и продолжала увеличивать инвестиции один за другим для поддержки OpenAI в Microsoft «in vitro», обучая модель GPT в течение многих лет. Акционерный капитал, приобретенный Microsoft за счет инвестиций в OpenAI, имеет приоритет для интеграции возможностей модели ChatGPT в свой Office и поисковые системы.Может быть, нелегко сказать, поглотит ли он OpenAI в будущем, но, по крайней мере, Microsoft, чья рыночная стоимость составляет почти один триллион долларов США, а годовой доход составляет десятки миллиардов долларов США, абсолютно не смеет «энергично творить чудеса» в начале и обучать эту модель самостоятельно.
Во-вторых, потому что люди менее терпимы к инновациям технологических гигантов и более терпимы к ошибкам и отклонениям в стартапах. Чтобы справиться с давлением ChatGPT, Google спешно запустил тестовую версию диалога человека и компьютера Bard. Было обнаружено, что в некоторых диалогах были основные фактические ошибки, поэтому они были бесконечно увеличены, а рыночная стоимость испарилась на сотни миллиардов долларов за одну ночь. На самом деле, дело не в том, что Google этого не знает: если бы его не торопили, он не был бы таким опрометчивым. Модель LaMDA, анонсированная Google в 2021 году, имеет значительно более высокие уровни параметров и возможности поиска информации, чем GPT-3, обученный OpenAI в то время, но Google не хочет публично проверять ее эффективность, потому что боится, что она допустит ошибки, вызвав общественное недоверие и падение цен на акции.
То, что волнует Google, не волнует OpenAI. С первого дня выпуска ChatGPT публично заявил, что у него нет возможностей для поиска информации, а его корпус только до декабря 2021 года. Он не может ответить на многие вопросы о ценностных и моральных суждениях и часто допускает фактические ошибки. Тестеры терпимо восприняли само-"плохую работу" ChatGPT и были поражены его способностью связывать информацию, выражать эмоции, логической структурой и согласованностью мышления в областях программирования, литературного творчества, форматированного письма и медицинских консультаций, и слегка игнорировали ошибки, которые он сделал.
В марте 2019 года, после беспрецедентного успеха модели GPT-2, четырехлетняя OpenAI решила преобразоваться из некоммерческого фонда в коммерческую компанию. Ведь ни один фонд не выдержит годовой оклад своего главного научного сотрудника в $1,5 млн. В мае 2019 года генеральным директором OpenAI стал Сэм Альтман (Sam Altman). Затем OpenAI получила от Microsoft инвестиции в размере 1 миллиарда долларов. В мае 2020 года модель GPT-3, запущенная OpenAI, имеет параметры, которые резко выросли с 1,5 миллиарда в GPT-2 до 175 миллиардов, образуя беспрецедентно мощную систему автоматического обучения.
Видно, что стартап-компания по искусственному интеллекту, которая родилась с золотой ложкой во рту, собрала огромную сумму денег и связана с гигантским бизнесом, занимается построением и разработкой естественных семантических моделей искусственного интеллекта общего назначения, и инвестирует в обучение моделей независимо от затрат, что является наиболее идеальным состоянием. Воображаемой и коммерческой отдачи от самых мощных моделей достаточно, чтобы подстегнуть Microsoft и других инвесторов.
Так почему же эта логика не работает в Китае? Была ли когда-нибудь в Китае мощная универсальная естественно-семантическая модель искусственного интеллекта, даже если это был всего лишь прототип?
Чтобы ответить на этот вопрос, посмотрите, когда Microsoft впервые инвестировала в OpenAI: июль 2019 года. Через четыре месяца после того, как Microsoft сделала ставку на модель GPT OpenAI, то есть в ноябре 2019 года, Шэнь Сянъян, старший вице-президент Microsoft по всему миру, отвечающий за поисковый бизнес Bing и высшее лицо, отвечающее за искусственный интеллект Microsoft, а также ученый-компьютерщик из Гонконга, Китай, объявил, что покинул Microsoft более чем на 20 лет. И последним вкладом Шэнь Сянъяна в общую модель искусственного интеллекта Microsoft является чат-робот Xiaobing, разработанный Microsoft Asia Internet Engineering Institute в 2014 году.
В июле 2020 года Xiaoice стала независимой от Microsoft и стала китайской стартап-компанией в области искусственного интеллекта.Шен Сянъян стал председателем, а Ли Ди, бывший исполнительный вице-президент Microsoft Asia Internet Engineering Academy, стал генеральным директором. Когда Xiaoice стала независимой, она развилась до более чем шестого поколения.Формы ее продуктов включали разговорных роботов с искусственным интеллектом, интеллектуальных голосовых помощников, поставщиков контента, созданных искусственным интеллектом, и ряд решений для вертикального поля. Xiaoice когда-то вызвала общественное обсуждение, помимо того, что она является чат-роботом, полным эмоций и женской сексуальности, она также продемонстрировала потрясающие результаты в области создания китайской поэзии — она опубликовала сборник стихов «Солнце потеряло стеклянное окно», который получил много похвал и больше споров.
Нет никаких сомнений в том, что робот XiaoIce, который может писать стихи и вести простые эмоциональные и основанные на здравом смысле разговоры, несколько лет назад был самой эффективной моделью общего искусственного интеллекта в мире.
Команда под руководством Шэнь Сянъяна не может понять поиск, не говоря уже об искусственном интеллекте. А уход Шэнь Сянъяна из Microsoft и «независимость» Сяобина в сочетании с инвестициями генерального директора Microsoft Наделлы и сотрудничеством с OpenAI на самом деле являются ведущим трейдером искусственного интеллекта в Китае и Соединенных Штатах, Формальное разделение путей в области общих моделей искусственного интеллекта.
Итак, Сяобин до сих пор пишет стихи? что он делает
В последние два года Сяобин давно перестал писать стихи. Он занят коммерциализацией. Она создала игровую студию, чтобы предоставлять диалоги для игр, написанные по сценарию NPC, она сотрудничала с Зимними Олимпийскими играми, чтобы предоставить визуальную систему подсчета очков за навыки фристайла в воздухе, она предоставила Wind Information сгенерированные искусственным интеллектом текстовые сводки объявлений перечисленных компаний;
Одним словом, в прошлом команда искусственного интеллекта, представлявшая более высокий уровень общей естественно-семантической модели искусственного интеллекта, а китайцы поддерживали всю структуру, теперь стала поставщиком искусственного интеллекта, который смешивает генеративный искусственный интеллект и искусственный интеллект принятия решений и предоставляет конкретные решения для конкретных сценариев.
Нельзя сказать, что это «падший» Xiaoice, в конце концов, он только собрал сотни миллионов юаней с рынка капитала. Согласно методу обучения модели ChatGPT, деньги будут потрачены за один день. Без защиты Microsoft Сяобину приходится самой заботиться о своей жизни. Однако я никогда не слышал о Baidu, Tencent или ByteDance и думал о том, чтобы инвестировать в Xiaoice и поддержать его, чтобы продолжить разработку масштабной модели общего естественного семантического искусственного интеллекта.
Не только Сяобин. В последние несколько лет в Китае также были другие предпринимательские группы, занимающиеся автоматическим моделированием общего искусственного интеллекта и гетерогенных вычислений, что позволяет подключать 7-8 типов микросхем в стране и за рубежом к программному обеспечению через эту модель. Китайские инвестиционные институты никогда не проявляли интереса к моделям искусственного интеллекта в целом и даже немного воображения.
«Более 85% инвесторов попросили нас представить сценарий продукта. Мы сказали, что помогаем GPU соединиться с программной экосистемой, и даже Nvidia использует нашу модель. Инвесторы сказали, что это не сценарий. Мы сказали, что у нас также есть клиенты, исследования по спутникам, докам, умным городам и умным отраслям. Это то, что я слышал от предпринимателей, занимающихся общими моделями искусственного интеллекта.
Как мы все знаем, венчурные капиталисты в Китае больше всего любят «обучать» предпринимателей и, конечно же, обучать ученых, которые занимаются предпринимательством в области искусственного интеллекта. «У вас должны быть некоторые данные в этой отрасли», — это их любимая фраза для обучения ИИ-предпринимателей.
Есть данные в определенной отрасли, и необходимо сосредоточиться на предоставлении решений в определенной сегментированной области — так думает большинство венчурных капиталистов и частных инвесторов в Китае, которые утверждают, что инвестируют в искусственный интеллект. Затем мы смотрим на то, «насколько велика сцена», сцена с камерой безопасности достаточно велика, поэтому модель оценки становится размером с Китай, сколько камер можно установить? Сколько стоит каждая камера? Насколько велика общая пластина камеры? Что ж, тарелка достаточно большая, и мы проголосовали за подразделение камеры. Давайте еще раз посмотрим на умную портовую логистику: сколько портов в Китае? Сколько глубоководных портов? Сколько каждый портовый терминал может заплатить за решения ИИ? Выяснилось, что мы заплатили такую маленькую сумму, похоже, что сцена «порта» недостаточно большая, поэтому голосовать не будем. Виртуальный цифровой человек с искусственным интеллектом в качестве обслуживания клиентов? Это может быть связано с метавселенной, у него есть история и воображение, что ж, мы можем попробовать.
Итак, вы видите, что «четыре тигра» искусственного интеллекта Китая в основном занимаются бизнесом камер и распознавания лиц, и все они стали исполнителями и интеграторами проектов ИИ.Бизнес-модель такая же, как у Neusoft и iSoftStone 30 лет назад.
В течение достаточно длительного периода времени немногие инвесторы в области искусственного интеллекта искренне верили, что общую модель можно повторно использовать в различных отраслях. Иногда есть несколько терпеливых и заинтересованных в общей модели, и в основном это фонды в юанях.Долларовый фонд США на самом деле не заинтересован в попытке китайской команды разработать общую модель. Вы думаете, что, сравнивая сложность и уровень обучения моделей таких компаний, как OpenAI и Google, они чувствуют, что есть разрыв между китайской командой в этом вопросе? Тогда вы действительно слишком много думаете. Они знают время, когда идет разработка модели GPT, то есть последние два месяца.
Те инвестиционные менеджеры первой линии, которые хвастались, что «SenseTime и Megvii продают камеры видеонаблюдения в моих глазах», те партнеры первой линии по инвестициям, которые с гордостью говорили предпринимателям, что «ваша модель — это не сцена», не говоря уже о тех партнерах по долларовым инвестиционным фондам, которые почти не инвестировали в искусственный интеллект в истории и столько лет возились с китайскими предпринимателями, чтобы «уйти за границу» заниматься криптовалютой, сегодня вдруг изменили свой облик и заявили, что будут поддерживать предпринимателей в «китайском ChatGPT». Тогда можно подумать, в их клятвах и самодовольстве есть доля понимания и искренности общей модели искусственного интеллекта, а часть домыслы и расчеты.
Вы можете даже подумать об этом.Обучение сверхестественной семантической модели может стоить десятки миллионов или даже сотни миллионов юаней в день, не говоря уже о модуле вычислительной мощности, который обеспечивает обучение большой модели - лучший в мире GPU, из-за необоснованного эмбарго Соединенных Штатов.Достать его становится все труднее и труднее. С отношением и стилем поведения этих инвесторов в последние столько лет они могут настаивать на несколько дней, сколько денег они готовы убедить инвестиционный комитет инвестировать, или они могут помочь этим командам предпринимателей решить проблему GPU? Может быть, однажды, может быть, через полгода они начнут призывать эти общие модельные команды «осуществить коммерциализацию в отдельных областях» как можно скорее.
Учитывая то, что Baidu настойчиво инвестирует в модель PaddlePaddle, неизбежно, что она будет практиковать эту модельную индустрию с самого начала и как можно скорее начнет коммерциализацию в различных отраслях. В значительной степени обучение больших моделей общего искусственного интеллекта имеет «невозможный треугольник» массивных данных, качественного и креативного вывода контента и промышленного применения.
Для получения массивных данных и высококачественного творческого контента его невозможно быстро применить к конкретной реализации определенной отрасли, такой как ChatGPT.
Если вы хотите создать конкретные сценарии промышленного лендинга в самой большой массе данных, созданных людьми в Интернете, вы точно не сможете предоставить максимально качественные результаты, потому что должны быть конфликты между генерацией контента на основе массовых данных и точными системами принятия решений — это на самом деле пустая трата времени.
Если вы хотите добиться высококачественного вывода контента, чтобы помочь принять точное решение в сценариях промышленной посадки, вы должны пожертвовать наибольшим объемом данных, а данные, принадлежащие наиболее точным промышленным сценариям, не могут поддерживать реальное крупномасштабное обучение и исследование моделей , Это дилемма, с которой сегодня сталкивается большинство китайских решений искусственного интеллекта для «сегментации отрасли», и это также причина, по которой так называемый «отраслевой ChatGPT» является ложным предложением.
Те предприниматели и инвесторы, которые готовятся войти в «китайский ChatGPT» сегодня, не говоря уже о том, сколько денег и сколько графических процессоров у вас в карманах, поскольку вы все на этой лодке, вы чувствуете, что держите билет. Какой угол «невозможного треугольника» общего искусственного интеллекта вы решите отбросить? Это вопрос, который нужно выяснить в первую очередь.
Другими словами, какая инвестиционная организация — будь то финансово-инвестиционная организация или инвестиционный отдел крупной компании — имеет решимость инвестировать в обучение крупномасштабных естественных семантических моделей в течение нескольких лет и бесконечно продлевать цикл возврата? Ведь история говорит нам, что это группа людей, наименее решительных и наиболее озабоченных поиском преемника.
В Китае никогда не было недостатка в выдающихся предпринимателях и ученых, и сфера искусственного интеллекта не исключение. Уровень и накопление китайских и американских технологических компаний в области искусственного интеллекта самые близкие в мире.По крайней мере несколько лет назад между Китаем и США не было большого разрыва в построении и обучении больших естественных семантических моделей. Однако в Китае отсутствуют некоторые инвестиционные институты и инвесторы, которые имеют более широкое видение, не следуют чужому мнению, решительны и дальновидны.
Такие люди, как Shen Xiangyang, Li Di, Ma Weiying, Wang Xiaochuan и Li Zhifei, которые вышли, чтобы запустить крупномасштабные родовые естественные семантические модели, вполне надежны, но проблема в том, что им нужно изменить группу инвестиционных институтов и инвесторов, которые их поддерживают.Некоторые инвестиционные институты, которые слишком хороши в «играх» и спекуляциях, а также слишком погружены в криптовалюты и другие треки, должны быть занесены в черный список.
Честно говоря, хотя ни один серьезный инвестиционный институт не рассматривал общие модели искусственного интеллекта в течение стольких лет, все же есть некоторые учреждения, которые инвестировали во многие компании искусственного интеллекта с чрезвычайно длительными циклами окупаемости. Например, те венчурные капиталисты, которые инвестировали в местные лидары и решения для автономного вождения в Китае, внесли свой вклад в установление совершенно новой конкурентоспособности Китая в беспрецедентных изменениях мировой автомобильной промышленности за столетие. Например, тем венчурным капиталистам, которые инвестировали в местные графические процессоры Китая, — этому пути суждено стать полным опасностей, столкнувшись с запретом и подавлением Соединенных Штатов, и цикл возврата чрезвычайно долгий; но эти недавно появившиеся местные игроки на графических процессорах — будь то Hanbo, Biren или другие, они могут стать боеприпасами для общей естественной модели семантической обработки Китая в будущем. Если инвесторы, стоящие за ними, однажды действительно решат поддержать крупномасштабный модельный проект Китая с естественной семантикой, у меня могут быть другие ожидания и доверие к ним.
Просто инвесторов и инвестиционных институтов, которые не хвастаются, не сдерживаются и не спешат к быстрому успеху, не так уж и много, но их слишком мало, однако естественное смысловое построение и обучение Китая нуждается в таких инвесторах и инвестиционных институтах — будь то финансовый инвестор, стратегический инвестор или институт капитала, поддерживаемый волей государства.
Китай должен иметь свою собственную естественную семантическую крупномасштабную модель общего назначения.Он должен иметь видение предоставления китайской мудрости, китайской системы ценностей и китайских решений для глобального искусственного интеллекта общего назначения.Он должен избегать рисков и юридических, моральных и этических проблем во всем процессе выбора корпуса, построения модели и обучения, а также настройки параметров.Он также нуждается в решимости и терпении.
В любом случае, об этом нельзя догадываться.