ChatGPT став, безсумнівно, феноменальним продуктом у світовій індустрії інформаційних технологій.
В ім’я «загального штучного інтелекту» він спілкується з людьми, допомагає людям складати електронні листи та листи до юристів, відповідає на деякі езотеричні найвищі філософські запитання, пише код Python, який можна використовувати, і відповідає на деякі запитання, які, здається, вимагають складної та прогресивної логіки. , Напишіть сценарій фільму на основі деяких персонажів, напишіть гарний вірш про кохання, зловіть ножа для домашнього завдання студента коледжу... Здається, в історії людства немає такого універсального виду ШІ. Білл Гейтс сказав, що значення появи ChatGPT «не менше, ніж народження Інтернету», генеральний директор Microsoft Сатья Наделла сказав, що це можна порівняти з промисловою революцією, ентузіасти штучного інтелекту вкотре вигукнули, що «особливість» є Прості люди знову хвилюються, що їхню роботу замінять універсальні помічники штучного інтелекту, такі як ChatGPT... Від «Dark Blue» від IBM до AlphaGo від Google, а потім до ChatGPT від OpenAI, минуло 25 років, ШІ постійно розвивається , і повсякденне життя людей для штучного інтелекту Відповідаючи, не демонструючи розумової зрілості, це справді те, що робить ШІ щасливим.
Я використовував ChatGPT, щоб робити багато невимовних речей, і виявив, що це не завжди зручно, але може дати кращі відповіді та рішення для деяких, здавалося б, складніших проблем. Наприклад, якщо ви запитаєте його, чи зможе BYD перемогти Tesla, він може надати чіткі та непримітні аргументи з багатьма фактичними помилками та водночас без індивідуальності; але якщо ви запитаєте його, як автономне водіння змінить автомобіль для промислового дизайну, це може дати повну уяву дискусію зсередини назовні щодо інновацій шасі, змін інтер’єру, цифрових розваг і прориву зовнішнього вигляду. Загалом ChatGPT досить недосконалий, особливо з точки зору переконливої точності, але він часто дивує людей у таких сферах, як надання структурованого інформаційного дискурсу, розкриття уяви та звільнення творчості. Ви не можете сказати, яку конкретну користь він має для вас, але він може допомогти вам досягти та завершити деякі тривіальні, зайві та навіть творчі речі.
Саме такий, здавалося б, марний, але корисний ChatGPT, який здається корисним, але марним, змусив його материнську компанію OpenAI отримати додаткові кумулятивні інвестиції понад 10 мільярдів доларів США від Microsoft. Знадобилося два дні, щоб пробити 1 мільйон Колись Facebook витратив 305 днів; знадобилося два місяці, щоб досягти 100 мільйонів користувачів, навіть TikTok знадобилося дев’ять місяців – пам’ятайте, на відміну від Facebook і TikTok, ChatGPT ще не є окремим інтернет-продуктом споживчого рівня, це лише Велика нейронна мережа зі 175 мільярдами параметрів, що використовує модель природної мови GPT-3. Коли вона отримує преференційну ліцензію Microsoft на інтеграцію офісного програмного забезпечення та служб пошукової системи, таких як Office і Bing, вона справді стає «доступним» продуктом.
Джерело: офіційний сайт OpenAI
Але цього достатньо, щоб китайські штучні єдинороги позаздрили.
З 500 співробітниками загальна оцінка компанії наближається до 30 мільярдів доларів США. Це OpenAI; з тисячами людей оцінка/ринкова вартість компанії становить у кращому випадку 1-2 мільярди доларів США. Це низка маленьких гігантів ШІ " у Китаї.
Через величезний розрив між ефективністю та цінністю людини, а також через раптовий вплив ChatGPT на реальне суспільство всіх людей, народження ChatGPT значно стимулювало сферу штучного інтелекту в Китаї. Багато людей знову вирвалися, відчуваючи, що розрив між Китаєм і Сполученими Штатами у сфері штучного інтелекту ще більше збільшився, і Китаю потрібно пройти довгий шлях, щоб наздогнати цю хвилю. Є також люди, які прагнуть обговорити, чому Китай не має власного ChatGPT, і висновок все одно полягає в тому, що «Китаю бракує ґрунту для інновацій» і «китайські інтернет-компанії займаються прямими трансляціями та купівлею продуктів», які обидва безвідповідальні та не знають фактів.
Китайські інтернет-компанії не всі займаються прямими трансляціями та покупками продуктів, вони займаються розробкою напівпровідників, дослідженням моделей штучного інтелекту та автономним водінням; американські інтернет-компанії також дуже популярні у прямих трансляціях, покупках продуктів, особливо фінансах в Інтернеті. Використовуйте ліхтарик і збільшувальне скло, щоб знайти власні проблеми, спробуйте прикрасити свого опонента, використовуйте консилер, щоб приховати проблеми свого опонента, і звинувачуйте причину в простих і грубих причинах. Ви можете заткнути рот. Це не для роздумів про те, чому Китай може бути першим, хто створив себе. Правильна поза для генеративної моделі штучного інтелекту.
Як китайська інтернет-компанія з найбільшим накопиченням у сфері штучного інтелекту та природної семантичної обробки, Baidu протягом останніх п’яти років працювала над власною моделлю глибокого навчання «Paddle Paddle» і навіть використовувала власний чіп загального призначення AI. «Kunlun Core» для навчання власних моделей – це базове середовище та передумова для Baidu для навчання власного «ChatGPT». Alibaba, ByteDance і Didi також мають природні семантичні моделі навчання, засновані на власних потребах. Можна сказати, що в плані навчання складних природних семантичних моделей з десятками мільярдів параметрів китайські компанії та науково-дослідні установи не слабкі, і їхня стартова точка не нижче, ніж у американських колег — принаймні, близько 2016 року. В останні роки розрив між китайськими та американськими колами штучного інтелекту в області великомасштабних моделей є не питанням обізнаності, відправної точки та здібностей, а питанням шляхів і методів.
Розрив між Китаєм і Сполученими Штатами в області ChatGPT-подібних моделей діалогу між людиною та комп’ютером не спричинений так званим регулюванням. Якщо ви відверто спілкувалися з ChatGPT щодо більш багатих релігійних, культурних, етнічних і геополітичних питань, ви зрозумієте, що він приховує певні позиції за своєю, здавалося б, відмовою та розсудливим обговоренням цих питань, що тонко збігається з основними цінностями. загальновизнаний в американському суспільстві. Можна сказати, що для будь-якої складної моделі природної семантики процес побудови моделі, збору корпусу, навчання та налаштування параметрів є процесом «перегляду змісту» на основі певної системи цінностей, і існує потреба підтримувати її система цінностей.самосвідомість. Питання не в тому, чи повинні ми «генерувати» ціннісну позицію Китаю в природній семантичній моделі, а в тому, як це має бути створено, щоб справді перевірити та збалансувати світогляд і культурну гегемонію, що англійська домінує в глобальному корпусі Інтернету, і зміцнити Вага глобальної природної системи семантичної обробки забезпечує культурне розмаїття для розвитку штучного інтелекту та діалогу між людиною та комп’ютером у світі.
Я також серйозно не згоден із твердженням про те, що якість китайської Інтернет-інформації надто погана, оскільки джерело корпусу китайської моделі ChatGPT «забруднене». Це також ліниве та розумне судження. Через загальну кількість інформації в Інтернеті англійський вміст, безсумнівно, є найбільшим у світі, а екстремальний вміст тривожної якості також найбільше, і все це вплине на процес і результати навчання природної семантичної моделі. На ранньому тренінгу ChatGPT надавав пріоритет високо оціненому контенту на соціальному форумі Reddit із високою якістю контенту, який має особливу тенденцію відбору корпусу. Якщо Китай надаватиме пріоритет таким спільнотам знань, як Zhihu та Dede, а основні засоби масової інформації віддадуть пріоритет корпусу семантичних моделей, проблеми забруднення корпусу не буде. Не кажучи вже про володіння іноземною мовою та навички читання більшості людей, які вважають, що «якість китайського контенту низька» недостатньо для підтвердження своїх висновків.
Але в будь-якому випадку, народження ChatGPT справді є свого роду стимулом і концептуальним викликом для мене, який уже багато років закликає «прощатися з поклонінням Кремнієвій долині».
Це не тому, що я вважаю, що розрив між Китаєм і Сполученими Штатами у сфері штучного інтелекту збільшився, а тому, що загальна модель діалогу між людиною та комп’ютером на основі штучного інтелекту, така як ChatGPT, є реальною можливістю для всіх людей, а не для конкретної галузі. і З точки зору галузі, це інструмент для сприяння суспільному виробничому співробітництву та процесу цивілізації. Його значення є більшим, ніж поява мобільного Інтернету, яке можна порівняти з народженням електронної пошти та пошукових систем. Як велика країна штучного інтелекту, Китай більше не є країною з поганою індустрією інформаційних технологій, коли народилися електронні листи та пошукові системи. Однак ми не дозволили такого роду загальних інновацій штучного інтелекту, які можуть вплинути на прогрес людської цивілізації. Перший у Китаї.Навчіть модель, основний корпус якої побудовано на основі китайської культури та системи цінностей.
Більше того, метод навчання моделі ChatGPT значною мірою покладається на оновлення параметрів «посилення чудес», повторне навчання та безперервну ітеративну оптимізацію моделі на основі зворотного зв’язку згенерованого вмісту — спочатку це був робочий метод, у якому китайська команда була найкращою. . Коли американська нова компанія використовує гроші, отримані від Microsoft, щоб інвестувати величезну кількість обчислювальних потужностей будь-якою ціною, найняти велику кількість працівників обробки даних в Африці та на Близькому Сході для маркування інформації та використовувати найефективніші ітерації для проведення власно розроблена семантична обробка великих моделей із такими гігантами, як Google. Ви все ще маєте дуже нереальне відчуття, коли мова заходить про «гонку озброєнь» — незалежно від того, чи це компанія Сан-Франциско чи компанія Шеньчжень.
Природна модель семантичної обробки, така як ChatGPT, мала народитися в Китаї, але вона народилася не в Китаї. Причина полягає в тому, що китайські технологічні компанії займаються штучним інтелектом, незалежно від того, чим займаються гіганти чи стартапи в ці роки.
Проблема, яку багато людей, можливо, ніколи не усвідомлюють, полягає в тому, що супервеликомасштабна природна модель семантичної обробки загального призначення, така як ChatGPT, швидше за все, створить чудеса, створена компанією-стартапом штучного інтелекту, а кращих результатів зазвичай не досягають у технологічному гіганті. . Ось чому модель діалогового додатка Google LaMDA та Bard, який нещодавно кинувся у бій, не сяяли, і це також виклик, з яким Baidu неминуче зіткнеться.
чому Перше тому, що загальне моделювання природної семантичної обробки занадто дороге. Насправді спалювання грошей зазвичай не є вмінням великих компаній, а привілеєм стартапів. Майже всі технічні гіганти - це компанії, зареєстровані на біржі. Інвестиції в десятки мільярдів доларів вкладено в справу, яка ще довго не окупиться. Тиск на головного фінансового директора в особі ради директорів і акціонера зустрічей є дуже високим, і часто це спричиняє покарання курсом акцій, що змусило великі компанії не наважуватися на великі ризики, і не буде великих ітерацій без великих ризиків. Що таке «Енергійне творіння чудес»? Це означає спочатку витратити багато грошей і докласти великих зусиль, а потім молитися, щоб сталися чудеса, замість того, щоб мовчазно погоджуватися з тим, що диво має статися, а потім вирішити витратити гроші і докласти великих зусиль.
На жаль, великі компанії можуть бути лише останніми. Ось чому навіть Microsoft, яка отримала велику вигоду від ChatGPT, наважилася почати лише з 1 мільярда доларів на початку, що тривало чотири роки, до цьогорічних 10 мільярдів доларів, і продовжувала інвестувати одну за одною для підтримки OpenAI у Microsoft». In vitro», модель GPT тренувалась багато років. Акціонерний капітал, придбаний Microsoft через інвестиції в OpenAI, має пріоритет на інтеграцію можливостей моделі ChatGPT у свій Office і пошукові системи.Можливо, нелегко сказати, чи з’їсть він OpenAI у майбутньому, але принаймні ринкова вартість становить майже один трильйон Долари США Microsoft, з доходом у десятки мільярдів доларів, ніколи не наважиться «робити чудеса» з самого початку та навчити цю модель самостійно.
По-друге, тому що люди менш терпимі до технологічних гігантів, які займаються інноваціями, і більш терпимі до помилок і відхилень у стартапах. Щоб впоратися з тиском ChatGPT, Google поспішно запустив тестову версію діалогу між людиною та комп’ютером Bard. Було виявлено, що деякі діалоги містять основні фактичні помилки, тому їх нескінченно збільшували, а ринкова вартість за одну ніч зникла на сотні мільярдів доларів . Справа не в тому, що Google цього не знає. Якби його не поспішали, це було б не так поспішно. Модель LaMDA, анонсована Google у 2021 році, має значно вищі рівні параметрів і можливості пошуку інформації, ніж GPT-3, навчений OpenAI того часу.Зниження цін на акції.
Те, що дбає Google, не хвилює OpenAI. З першого дня випуску ChatGPT публічно заявлялося, що він не має можливостей пошуку інформації, а його корпус діє лише до грудня 2021 року. Він не може відповісти на багато питань щодо ціннісних і моральних суджень і часто допускає фактичні помилки. Тестувальники толерантно сприйняли «погану роботу» ChatGPT і були одностайні щодо його інформаційної асоціації, емоційного вираження, логічної структури та узгодженості мислення у сферах програмування, літературної творчості, форматованого написання та медичної консультації. Дивуйте силу серії, злегка відмахнувшись від зроблених помилок.
У березні 2019 року, після безпрецедентного успіху моделі GPT-2, чотирирічна OpenAI вирішила перетворитися з некомерційної організації на комерційну компанію. Адже жоден фонд не витримає річну зарплату свого головного вченого в $1,5 млн. У травні 2019 року Сем Альтман (Sam Altman) став генеральним директором OpenAI. Тоді OpenAI отримав 1 мільярд доларів інвестицій від Microsoft. У травні 2020 року модель GPT-3, запущена OpenAI, має параметри, які різко зросли з 1,5 мільярда в GPT-2 до 175 мільярдів, утворюючи безпрецедентно потужну систему автоматичного навчання.
Можна побачити, що нова компанія зі штучного інтелекту, яка народилася із золотою ложкою в роті, зібрала величезну суму грошей і має гігантський бізнес, займається будівництвом і розробкою штучного інтелекту загального призначення. природні семантичні моделі та інвестує в навчання моделі незалежно від вартості, що є найбільш ідеальним станом. Творчі та комерційні прибутки, які приносять найпотужніші моделі, достатні, щоб підштовхнути Microsoft та інших інвесторів.
Отже, чому ця логіка не працює в Китаї? Чи була в Китаї колись потужна природна семантична модель штучного інтелекту загального призначення, навіть якщо це був лише прототип?
Щоб відповісти на це запитання, подивіться, коли Microsoft вперше інвестувала в OpenAI: липень 2019 року. Через чотири місяці після того, як Microsoft зробила ставку на модель OpenAI GPT, тобто в листопаді 2019 року, Шен Сяньян, комп’ютерний вчений із Гонконгу, Китай, який відповідає за пошуковий бізнес Bing, а також є головною особою, відповідальною за штучний інтелект Microsoft, оголосив про свій відхід Працював у Microsoft більше 20 років. І останнім внеском Шень Сян’ян у загальну модель штучного інтелекту Microsoft є чат-робот Xiaobing, розроблений Microsoft Asia Internet Engineering Institute у 2014 році.
У липні 2020 року Xiaoice стала незалежною від Microsoft і стала китайською стартап-компанією зі штучного інтелекту. Шень Сяньян обіймав посаду голови правління, а Лі Ді, колишній виконавчий віце-президент Microsoft Asia Internet Engineering Academy, обіймав посаду генерального директора. Коли Xiaoice стала незалежною, вона досягла більш ніж шостого покоління. Форми її продуктів включали розмовних роботів зі штучним інтелектом, інтелектуальних голосових помічників, контент-провайдерів, створених штучним інтелектом, і низку рішень для вертикального поля. Одного разу Xiaoice викликала громадське обговорення, окрім того, що це робот-чат, сповнений емоцій і жіночої сексуальності, він також має свої дивовижні результати у сфері створення китайської поезії – вона опублікувала збірку віршів «Sunshine Lost the Glass Window», яка привернув багато уваги. Багато похвали та більше суперечок.
Немає сумніву, що кілька років тому робот XiaoIce, який може писати вірші та вести прості емоційні та здорові розмови, був найефективнішою загальною моделлю штучного інтелекту для розмов у світі.
Команда на чолі з Шень Сян'яном не може зрозуміти пошук, не кажучи вже про штучний інтелект. А відхід Шень Сян’яна з Microsoft і «незалежність» Сяобінга в поєднанні з інвестиціями генерального директора Microsoft Наделли та співпраці з OpenAI фактично є найкращим трейдером штучного інтелекту в Китаї та Сполучених Штатах. Офіційно розійшлися.
Отже, чи пише Сяобін вірші сьогодні? що воно робить
За останні два роки Сяобін давно перестав писати вірші. Він зайнятий комерціалізацією. Вона створила ігрову студію, щоб надавати вміст діалогів, написаних NPC, для ігор; вона співпрацювала із Зимовими Олімпійськими іграми, щоб створити візуальну систему підрахунку балів для навичок фристайлу на лижах у повітрі; вона надала Wind Information штучно створені текстові підсумки оголошень зареєстрованих компаній; Vanke та інші компанії налаштували віртуальних цифрових людей для обслуговування клієнтів... Вона наполегливо працює над тим, щоб стати компанією, що розробляє рішення для штучного інтелекту, яка «надає можливості» всім сферам життя і водночас дозволяє собі генерувати кров і заробляти гроші.
Одним словом, у минулому команда штучного інтелекту, яка представляла вищий рівень загальної природної семантичної моделі штучного інтелекту, а китайці підтримували всю модель, тепер стала сумішшю генеративного штучного інтелекту та штучного інтелекту, що приймає рішення, надання конкретних рішень для конкретних сценаріїв Постачальник рішень штучного інтелекту.
Ви не можете сказати, що це «занепад» Xiaoice, зрештою, він залучив лише сотні мільйонів юанів з ринку капіталу. Відповідно до моделі навчання ChatGPT, гроші будуть витрачені за один день. Без захисту Microsoft Сяобін змушений подбати про своє життя. Однак я ніколи не чув про Baidu, Tencent або ByteDance. Я думав про інвестування в Xiaoice та його підтримку, щоб продовжити розробку великомасштабної моделі загального природного семантичного штучного інтелекту.
Не тільки Xiaoice. За останні кілька років у Китаї також з’явилися інші підприємницькі групи, які займаються автоматичним моделюванням загального штучного інтелекту та гетерогенних обчислень, дозволяючи 7-8 типам мікросхем удома та за кордоном отримувати доступ до програмного забезпечення через цю модель, але до тих пір, поки оскільки вони використовують цю модель для залучення коштів, вони не зможуть вирішити жодних проблем. Китайські інвестиційні інститути ніколи не проявляли інтересу до загальних моделей штучного інтелекту і навіть трохи фантазії.
«Понад 85% інвесторів попросили нас представити сценарій продукту, як тільки вони з’явилися. Ми сказали, що допомагаємо графічному процесору зв’язатися з екосистемою програмного забезпечення, і навіть Nvidia використовує нашу модель. Інвестори сказали, що це не сценарій. Ми сказали, що у нас також є клієнти, супутники, дослідження доків, розумні міста та розумні галузі, вони кажуть, що ви робите занадто вільно, тому ми не голосуємо». Це те, що я чув від підприємців, які розробляють загальні моделі штучного інтелекту.
Як ми всі знаємо, венчурні капіталісти в Китаї найбільше люблять «навчати» підприємців, і, звичайно, навчати науковців, які займаються підприємницькою діяльністю на основі штучного інтелекту. «Ви повинні мати деякі дані в цій галузі», це їхнє улюблене речення для навчання підприємців ШІ.
Є дані в певній галузі, і необхідно зосередитись на наданні рішень у певній сегментованій галузі. Це спосіб мислення більшості венчурних капітальних капіталів і інвестиційних компаній у Китаї, які стверджують, що інвестують у штучний інтелект. Потім ми дивимося на те, «наскільки велика сцена», сцена камери спостереження достатньо велика, тому модель оцінки стає розміром із Китай, скільки камер можна встановити? Скільки коштує кожна камера? Наскільки велика загальна пластина камери? Ну, тарілка досить велика, і ми проголосували в підрозділі камери. Давайте знову подивимося на інтелектуальну логістику портів. Скільки портів у Китаї? Скільки глибоководних портів? Скільки кожен портовий термінал може заплатити за рішення ШІ? Виявилося, що ми заплатили такі невеликі гроші, начебто сцена «порту» замала, тому голосувати не будемо. ШІ віртуальна цифрова людина як обслуговування клієнтів? Його можна пов’язати з метавсесвітом, у нього є історія та уява, що ж, ми можемо спробувати.
Отже, ви бачите, що китайські штучні інтелекти «чотири тигри» в основному займаються камерами та розпізнаванням облич, і всі вони стали впровадженням та інтеграторами проектів штучного інтелекту. Бізнес-модель така ж, як у Neusoft 30 років тому .І iSoftStone, вони живуть у складній ситуації з величезними втратами, і вони повинні підтримувати рейтинг індустрії штучного інтелекту Китаю, а також підтримувати оцінку та уяву галузі штучного інтелекту.
Протягом досить тривалого періоду часу небагато інвесторів у сфері штучного інтелекту щиро вірили, що загальну модель можна повторно використовувати в різних галузях. Іноді є кілька терплячих і зацікавлених у загальній моделі, і вони, в основному, є фондами юанів.Фонд у доларах США насправді не зацікавлений у спробі китайської команди розробити загальну модель. Як ви думаєте, порівнюючи складність і рівень підготовки моделі таких компаній, як OpenAI і Google, вони відчувають, що між китайською командою в цьому питанні є розрив? Тоді ти справді забагато думаєш. Вони знають час, коли йде розробка моделі GPT, тобто останні два місяці.
Ті інвестиційні менеджери першої лінії, які кажуть: «На мої очі, SenseTime і Megvii продають камери безпеки», ті інвестиційні партнери першої лінії, які з гордістю кажуть підприємцям, що «ваша модель — не сцена», не кажучи вже про тих, хто майже замість інвестуючи в штучний інтелект, партнер інвестиційного фонду в доларах США, який стільки років намагався з китайськими підприємцями «поїхати за кордон», щоб займатися криптовалютою, сьогодні раптово змінився і заявив, що підтримуватиме підприємців брати участь у «China's ChatGPT». ". Тоді ви можете подумати про це, їхні клятви та самовдоволення містять певне розуміння та щирість загальної моделі штучного інтелекту, а деякі є спекуляціями та розрахунками.
Ви можете навіть подумати про це, навчання суперприродної семантичної моделі може коштувати десятки мільйонів або навіть сотні мільйонів юанів на день, не кажучи вже про модуль обчислювальної потужності, який забезпечує навчання великої моделі – найкращий у світі GPU, через необґрунтоване ембарго Сполучених Штатів і стає все важче отримати. З огляду на ставлення та стиль поведінки цих інвесторів за останні стільки років, вони можуть наполягати кілька днів, скільки грошей вони готові переконати інвестиційний комітет інвестувати, чи можуть вони допомогти цим командам підприємців вирішити проблему GPU ? Можливо, колись, а може, через півроку вони почнуть спонукати ці загальні модельні команди якнайшвидше «здійснити комерціалізацію в розділених областях».
Оскільки Baidu наполягає на інвестуванні в модель PaddlePaddle, неминуче буде практикувати цю модельну галузь із самого початку та якомога швидше розпочне комерціалізацію в різних галузях. Значною мірою навчання великих моделей загального штучного інтелекту має «неможливий трикутник» масивних даних, високоякісного та креативного контенту та промислового застосування.
Для отримання масивних даних і високоякісного креативного контенту його не можна буде швидко застосувати до конкретної реалізації певної галузі, наприклад ChatGPT.
Якщо ви хочете створити конкретні сценарії промислової посадки в найбільшій масі даних, створених людьми в Інтернеті, ви точно не зможете забезпечити результати найвищої якості, оскільки повинні існувати конфлікти між створенням контенту на основі масових даних і точним рішенням. створення систем - це фактично марнотратство.
Якщо ви хочете отримати високоякісний контент для сприяння прийняттю точних рішень у сценаріях промислової посадки, ви повинні пожертвувати найбільшими даними, а дані, що належать найбільш точним промисловим сценаріям, не можуть підтримувати справжнє навчання великомасштабних моделей і дослідження. це дилема, з якою сьогодні стикається більшість китайських рішень штучного інтелекту для «сегментації промисловості», і це також причина, чому так званий «галузевий чатGPT» є хибною пропозицією, яка змінює суп, не змінюючи ліків.
Ті підприємці та інвестори, які готуються увійти в «China's ChatGPT» сьогодні, не кажучи вже про те, скільки грошей і графічних процесорів у вас у кишенях, оскільки ви всі на цьому кораблі, ви відчуваєте, що тримаєте квиток. Який кут «неможливого трикутника» загального штучного інтелекту ви вирішите відкинути? Це питання, яке потрібно з’ясувати спочатку.
Іншими словами, яка інвестиційна установа — будь то фінансова інвестиційна установа чи інвестиційний відділ великої компанії — має рішучість інвестувати в навчання великомасштабних природних семантичних моделей протягом кількох років і нескінченно продовжувати цикл повернення? Зрештою, історія говорить нам, що це група людей, яка найменш рішуча і найбільше прагне знайти наступника.
У Китаї ніколи не бракувало видатних підприємців і вчених, і сфера штучного інтелекту не є винятком. Рівень і накопичення китайських і американських технологічних компаній у сфері штучного інтелекту є найближчими у світі.Принаймні кілька років тому між Китаєм і Сполученими Штатами не було великого розриву в будівництві та навчанні великих природних семантичні моделі. Проте в Китаї не вистачає інвестиційних інститутів та інвесторів, які мають ширше бачення, не дотримуються чужої думки, рішучі та далекоглядні.
Такі люди, як Шен Сян’ян, Лі Ді, Ма Вейїн, Ван Сяочуань і Лі Чжіфей, досить надійні, коли створюють широкомасштабні загальні природні семантичні моделі, але проблема полягає в тому, що їм потрібно змінити групу інвестиційних установ та інвесторів. Деякі інвестиційні установи, які надто добре «грають у гру» та спекулюють, а також занадто глибоко занурені в криптовалюту та інші шляхи, повинні бути занесені до чорного списку.
Чесно кажучи, хоча жодна серйозна інвестиційна організація не розглядала загальні моделі штучного інтелекту стільки років, все ще є деякі установи, які інвестували в багато компаній штучного інтелекту з надзвичайно тривалими періодами окупності. Наприклад, ті венчурні інвестори, які інвестували в місцевий лідар і рішення для автономного водіння в Китаї, зробили внесок у створення абсолютно нової конкурентоспроможності Китаю в безпрецедентних змінах глобальної автомобільної промисловості за століття. Наприклад, ті венчурні капіталовкладачі, які інвестували в місцеві графічні процесори Китаю, — це шлях, повний труднощів, зіткнувшись із забороною та придушенням Сполучених Штатів, і цикл повернення надзвичайно довгий; але ці нові місцеві гравці з графічним процесором — чи це Ханбо, Бірен Або вони можуть надати боєприпаси для загальної моделі природної семантичної обробки Китаю в майбутньому. Інвестори, які стоять за ними, якщо одного дня вони дійсно вирішать і зроблять крок, щоб підтримати природний семантичний великомасштабний модельний проект Китаю, я можу мати дещо інші очікування та впевненість у них.
Просто інвесторів та інвестиційних інститутів, які не вихваляються, не стримуються та не поспішають до швидкого успіху, небагато, але їх надто мало, але природна побудова семантичної моделі Китаю та навчання потребують таких інвесторів. та інвестиційні інститути — будь то фінансові інвестори, стратегічні інвестори чи капітальні інститути, підтримувані волею держави.
Китай повинен мати власну загальну природну семантичну велику модель, він повинен мати бачення надання китайської мудрості, китайської системи цінностей і китайських рішень для глобального загального штучного інтелекту, і йому потрібно уникати всього процесу відбору корпусу, побудови моделі та навчання , і коригування параметрів Ризики та юридичні, моральні та етичні проблеми вимагають рішучості та терпіння.
У будь-якому разі не можна спекулювати.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Хто стримує китайський ChatGPT?
ChatGPT став, безсумнівно, феноменальним продуктом у світовій індустрії інформаційних технологій.
В ім’я «загального штучного інтелекту» він спілкується з людьми, допомагає людям складати електронні листи та листи до юристів, відповідає на деякі езотеричні найвищі філософські запитання, пише код Python, який можна використовувати, і відповідає на деякі запитання, які, здається, вимагають складної та прогресивної логіки. , Напишіть сценарій фільму на основі деяких персонажів, напишіть гарний вірш про кохання, зловіть ножа для домашнього завдання студента коледжу... Здається, в історії людства немає такого універсального виду ШІ. Білл Гейтс сказав, що значення появи ChatGPT «не менше, ніж народження Інтернету», генеральний директор Microsoft Сатья Наделла сказав, що це можна порівняти з промисловою революцією, ентузіасти штучного інтелекту вкотре вигукнули, що «особливість» є Прості люди знову хвилюються, що їхню роботу замінять універсальні помічники штучного інтелекту, такі як ChatGPT... Від «Dark Blue» від IBM до AlphaGo від Google, а потім до ChatGPT від OpenAI, минуло 25 років, ШІ постійно розвивається , і повсякденне життя людей для штучного інтелекту Відповідаючи, не демонструючи розумової зрілості, це справді те, що робить ШІ щасливим.
Я використовував ChatGPT, щоб робити багато невимовних речей, і виявив, що це не завжди зручно, але може дати кращі відповіді та рішення для деяких, здавалося б, складніших проблем. Наприклад, якщо ви запитаєте його, чи зможе BYD перемогти Tesla, він може надати чіткі та непримітні аргументи з багатьма фактичними помилками та водночас без індивідуальності; але якщо ви запитаєте його, як автономне водіння змінить автомобіль для промислового дизайну, це може дати повну уяву дискусію зсередини назовні щодо інновацій шасі, змін інтер’єру, цифрових розваг і прориву зовнішнього вигляду. Загалом ChatGPT досить недосконалий, особливо з точки зору переконливої точності, але він часто дивує людей у таких сферах, як надання структурованого інформаційного дискурсу, розкриття уяви та звільнення творчості. Ви не можете сказати, яку конкретну користь він має для вас, але він може допомогти вам досягти та завершити деякі тривіальні, зайві та навіть творчі речі.
Саме такий, здавалося б, марний, але корисний ChatGPT, який здається корисним, але марним, змусив його материнську компанію OpenAI отримати додаткові кумулятивні інвестиції понад 10 мільярдів доларів США від Microsoft. Знадобилося два дні, щоб пробити 1 мільйон Колись Facebook витратив 305 днів; знадобилося два місяці, щоб досягти 100 мільйонів користувачів, навіть TikTok знадобилося дев’ять місяців – пам’ятайте, на відміну від Facebook і TikTok, ChatGPT ще не є окремим інтернет-продуктом споживчого рівня, це лише Велика нейронна мережа зі 175 мільярдами параметрів, що використовує модель природної мови GPT-3. Коли вона отримує преференційну ліцензію Microsoft на інтеграцію офісного програмного забезпечення та служб пошукової системи, таких як Office і Bing, вона справді стає «доступним» продуктом.
Але цього достатньо, щоб китайські штучні єдинороги позаздрили.
З 500 співробітниками загальна оцінка компанії наближається до 30 мільярдів доларів США. Це OpenAI; з тисячами людей оцінка/ринкова вартість компанії становить у кращому випадку 1-2 мільярди доларів США. Це низка маленьких гігантів ШІ " у Китаї.
Через величезний розрив між ефективністю та цінністю людини, а також через раптовий вплив ChatGPT на реальне суспільство всіх людей, народження ChatGPT значно стимулювало сферу штучного інтелекту в Китаї. Багато людей знову вирвалися, відчуваючи, що розрив між Китаєм і Сполученими Штатами у сфері штучного інтелекту ще більше збільшився, і Китаю потрібно пройти довгий шлях, щоб наздогнати цю хвилю. Є також люди, які прагнуть обговорити, чому Китай не має власного ChatGPT, і висновок все одно полягає в тому, що «Китаю бракує ґрунту для інновацій» і «китайські інтернет-компанії займаються прямими трансляціями та купівлею продуктів», які обидва безвідповідальні та не знають фактів.
Китайські інтернет-компанії не всі займаються прямими трансляціями та покупками продуктів, вони займаються розробкою напівпровідників, дослідженням моделей штучного інтелекту та автономним водінням; американські інтернет-компанії також дуже популярні у прямих трансляціях, покупках продуктів, особливо фінансах в Інтернеті. Використовуйте ліхтарик і збільшувальне скло, щоб знайти власні проблеми, спробуйте прикрасити свого опонента, використовуйте консилер, щоб приховати проблеми свого опонента, і звинувачуйте причину в простих і грубих причинах. Ви можете заткнути рот. Це не для роздумів про те, чому Китай може бути першим, хто створив себе. Правильна поза для генеративної моделі штучного інтелекту.
Як китайська інтернет-компанія з найбільшим накопиченням у сфері штучного інтелекту та природної семантичної обробки, Baidu протягом останніх п’яти років працювала над власною моделлю глибокого навчання «Paddle Paddle» і навіть використовувала власний чіп загального призначення AI. «Kunlun Core» для навчання власних моделей – це базове середовище та передумова для Baidu для навчання власного «ChatGPT». Alibaba, ByteDance і Didi також мають природні семантичні моделі навчання, засновані на власних потребах. Можна сказати, що в плані навчання складних природних семантичних моделей з десятками мільярдів параметрів китайські компанії та науково-дослідні установи не слабкі, і їхня стартова точка не нижче, ніж у американських колег — принаймні, близько 2016 року. В останні роки розрив між китайськими та американськими колами штучного інтелекту в області великомасштабних моделей є не питанням обізнаності, відправної точки та здібностей, а питанням шляхів і методів.
Розрив між Китаєм і Сполученими Штатами в області ChatGPT-подібних моделей діалогу між людиною та комп’ютером не спричинений так званим регулюванням. Якщо ви відверто спілкувалися з ChatGPT щодо більш багатих релігійних, культурних, етнічних і геополітичних питань, ви зрозумієте, що він приховує певні позиції за своєю, здавалося б, відмовою та розсудливим обговоренням цих питань, що тонко збігається з основними цінностями. загальновизнаний в американському суспільстві. Можна сказати, що для будь-якої складної моделі природної семантики процес побудови моделі, збору корпусу, навчання та налаштування параметрів є процесом «перегляду змісту» на основі певної системи цінностей, і існує потреба підтримувати її система цінностей.самосвідомість. Питання не в тому, чи повинні ми «генерувати» ціннісну позицію Китаю в природній семантичній моделі, а в тому, як це має бути створено, щоб справді перевірити та збалансувати світогляд і культурну гегемонію, що англійська домінує в глобальному корпусі Інтернету, і зміцнити Вага глобальної природної системи семантичної обробки забезпечує культурне розмаїття для розвитку штучного інтелекту та діалогу між людиною та комп’ютером у світі.
Я також серйозно не згоден із твердженням про те, що якість китайської Інтернет-інформації надто погана, оскільки джерело корпусу китайської моделі ChatGPT «забруднене». Це також ліниве та розумне судження. Через загальну кількість інформації в Інтернеті англійський вміст, безсумнівно, є найбільшим у світі, а екстремальний вміст тривожної якості також найбільше, і все це вплине на процес і результати навчання природної семантичної моделі. На ранньому тренінгу ChatGPT надавав пріоритет високо оціненому контенту на соціальному форумі Reddit із високою якістю контенту, який має особливу тенденцію відбору корпусу. Якщо Китай надаватиме пріоритет таким спільнотам знань, як Zhihu та Dede, а основні засоби масової інформації віддадуть пріоритет корпусу семантичних моделей, проблеми забруднення корпусу не буде. Не кажучи вже про володіння іноземною мовою та навички читання більшості людей, які вважають, що «якість китайського контенту низька» недостатньо для підтвердження своїх висновків.
Але в будь-якому випадку, народження ChatGPT справді є свого роду стимулом і концептуальним викликом для мене, який уже багато років закликає «прощатися з поклонінням Кремнієвій долині».
Це не тому, що я вважаю, що розрив між Китаєм і Сполученими Штатами у сфері штучного інтелекту збільшився, а тому, що загальна модель діалогу між людиною та комп’ютером на основі штучного інтелекту, така як ChatGPT, є реальною можливістю для всіх людей, а не для конкретної галузі. і З точки зору галузі, це інструмент для сприяння суспільному виробничому співробітництву та процесу цивілізації. Його значення є більшим, ніж поява мобільного Інтернету, яке можна порівняти з народженням електронної пошти та пошукових систем. Як велика країна штучного інтелекту, Китай більше не є країною з поганою індустрією інформаційних технологій, коли народилися електронні листи та пошукові системи. Однак ми не дозволили такого роду загальних інновацій штучного інтелекту, які можуть вплинути на прогрес людської цивілізації. Перший у Китаї.Навчіть модель, основний корпус якої побудовано на основі китайської культури та системи цінностей.
Більше того, метод навчання моделі ChatGPT значною мірою покладається на оновлення параметрів «посилення чудес», повторне навчання та безперервну ітеративну оптимізацію моделі на основі зворотного зв’язку згенерованого вмісту — спочатку це був робочий метод, у якому китайська команда була найкращою. . Коли американська нова компанія використовує гроші, отримані від Microsoft, щоб інвестувати величезну кількість обчислювальних потужностей будь-якою ціною, найняти велику кількість працівників обробки даних в Африці та на Близькому Сході для маркування інформації та використовувати найефективніші ітерації для проведення власно розроблена семантична обробка великих моделей із такими гігантами, як Google. Ви все ще маєте дуже нереальне відчуття, коли мова заходить про «гонку озброєнь» — незалежно від того, чи це компанія Сан-Франциско чи компанія Шеньчжень.
Природна модель семантичної обробки, така як ChatGPT, мала народитися в Китаї, але вона народилася не в Китаї. Причина полягає в тому, що китайські технологічні компанії займаються штучним інтелектом, незалежно від того, чим займаються гіганти чи стартапи в ці роки.
Проблема, яку багато людей, можливо, ніколи не усвідомлюють, полягає в тому, що супервеликомасштабна природна модель семантичної обробки загального призначення, така як ChatGPT, швидше за все, створить чудеса, створена компанією-стартапом штучного інтелекту, а кращих результатів зазвичай не досягають у технологічному гіганті. . Ось чому модель діалогового додатка Google LaMDA та Bard, який нещодавно кинувся у бій, не сяяли, і це також виклик, з яким Baidu неминуче зіткнеться.
чому Перше тому, що загальне моделювання природної семантичної обробки занадто дороге. Насправді спалювання грошей зазвичай не є вмінням великих компаній, а привілеєм стартапів. Майже всі технічні гіганти - це компанії, зареєстровані на біржі. Інвестиції в десятки мільярдів доларів вкладено в справу, яка ще довго не окупиться. Тиск на головного фінансового директора в особі ради директорів і акціонера зустрічей є дуже високим, і часто це спричиняє покарання курсом акцій, що змусило великі компанії не наважуватися на великі ризики, і не буде великих ітерацій без великих ризиків. Що таке «Енергійне творіння чудес»? Це означає спочатку витратити багато грошей і докласти великих зусиль, а потім молитися, щоб сталися чудеса, замість того, щоб мовчазно погоджуватися з тим, що диво має статися, а потім вирішити витратити гроші і докласти великих зусиль.
На жаль, великі компанії можуть бути лише останніми. Ось чому навіть Microsoft, яка отримала велику вигоду від ChatGPT, наважилася почати лише з 1 мільярда доларів на початку, що тривало чотири роки, до цьогорічних 10 мільярдів доларів, і продовжувала інвестувати одну за одною для підтримки OpenAI у Microsoft». In vitro», модель GPT тренувалась багато років. Акціонерний капітал, придбаний Microsoft через інвестиції в OpenAI, має пріоритет на інтеграцію можливостей моделі ChatGPT у свій Office і пошукові системи.Можливо, нелегко сказати, чи з’їсть він OpenAI у майбутньому, але принаймні ринкова вартість становить майже один трильйон Долари США Microsoft, з доходом у десятки мільярдів доларів, ніколи не наважиться «робити чудеса» з самого початку та навчити цю модель самостійно.
По-друге, тому що люди менш терпимі до технологічних гігантів, які займаються інноваціями, і більш терпимі до помилок і відхилень у стартапах. Щоб впоратися з тиском ChatGPT, Google поспішно запустив тестову версію діалогу між людиною та комп’ютером Bard. Було виявлено, що деякі діалоги містять основні фактичні помилки, тому їх нескінченно збільшували, а ринкова вартість за одну ніч зникла на сотні мільярдів доларів . Справа не в тому, що Google цього не знає. Якби його не поспішали, це було б не так поспішно. Модель LaMDA, анонсована Google у 2021 році, має значно вищі рівні параметрів і можливості пошуку інформації, ніж GPT-3, навчений OpenAI того часу.Зниження цін на акції.
Те, що дбає Google, не хвилює OpenAI. З першого дня випуску ChatGPT публічно заявлялося, що він не має можливостей пошуку інформації, а його корпус діє лише до грудня 2021 року. Він не може відповісти на багато питань щодо ціннісних і моральних суджень і часто допускає фактичні помилки. Тестувальники толерантно сприйняли «погану роботу» ChatGPT і були одностайні щодо його інформаційної асоціації, емоційного вираження, логічної структури та узгодженості мислення у сферах програмування, літературної творчості, форматованого написання та медичної консультації. Дивуйте силу серії, злегка відмахнувшись від зроблених помилок.
У березні 2019 року, після безпрецедентного успіху моделі GPT-2, чотирирічна OpenAI вирішила перетворитися з некомерційної організації на комерційну компанію. Адже жоден фонд не витримає річну зарплату свого головного вченого в $1,5 млн. У травні 2019 року Сем Альтман (Sam Altman) став генеральним директором OpenAI. Тоді OpenAI отримав 1 мільярд доларів інвестицій від Microsoft. У травні 2020 року модель GPT-3, запущена OpenAI, має параметри, які різко зросли з 1,5 мільярда в GPT-2 до 175 мільярдів, утворюючи безпрецедентно потужну систему автоматичного навчання.
Можна побачити, що нова компанія зі штучного інтелекту, яка народилася із золотою ложкою в роті, зібрала величезну суму грошей і має гігантський бізнес, займається будівництвом і розробкою штучного інтелекту загального призначення. природні семантичні моделі та інвестує в навчання моделі незалежно від вартості, що є найбільш ідеальним станом. Творчі та комерційні прибутки, які приносять найпотужніші моделі, достатні, щоб підштовхнути Microsoft та інших інвесторів.
Отже, чому ця логіка не працює в Китаї? Чи була в Китаї колись потужна природна семантична модель штучного інтелекту загального призначення, навіть якщо це був лише прототип?
Щоб відповісти на це запитання, подивіться, коли Microsoft вперше інвестувала в OpenAI: липень 2019 року. Через чотири місяці після того, як Microsoft зробила ставку на модель OpenAI GPT, тобто в листопаді 2019 року, Шен Сяньян, комп’ютерний вчений із Гонконгу, Китай, який відповідає за пошуковий бізнес Bing, а також є головною особою, відповідальною за штучний інтелект Microsoft, оголосив про свій відхід Працював у Microsoft більше 20 років. І останнім внеском Шень Сян’ян у загальну модель штучного інтелекту Microsoft є чат-робот Xiaobing, розроблений Microsoft Asia Internet Engineering Institute у 2014 році.
У липні 2020 року Xiaoice стала незалежною від Microsoft і стала китайською стартап-компанією зі штучного інтелекту. Шень Сяньян обіймав посаду голови правління, а Лі Ді, колишній виконавчий віце-президент Microsoft Asia Internet Engineering Academy, обіймав посаду генерального директора. Коли Xiaoice стала незалежною, вона досягла більш ніж шостого покоління. Форми її продуктів включали розмовних роботів зі штучним інтелектом, інтелектуальних голосових помічників, контент-провайдерів, створених штучним інтелектом, і низку рішень для вертикального поля. Одного разу Xiaoice викликала громадське обговорення, окрім того, що це робот-чат, сповнений емоцій і жіночої сексуальності, він також має свої дивовижні результати у сфері створення китайської поезії – вона опублікувала збірку віршів «Sunshine Lost the Glass Window», яка привернув багато уваги. Багато похвали та більше суперечок.
Немає сумніву, що кілька років тому робот XiaoIce, який може писати вірші та вести прості емоційні та здорові розмови, був найефективнішою загальною моделлю штучного інтелекту для розмов у світі.
Команда на чолі з Шень Сян'яном не може зрозуміти пошук, не кажучи вже про штучний інтелект. А відхід Шень Сян’яна з Microsoft і «незалежність» Сяобінга в поєднанні з інвестиціями генерального директора Microsoft Наделли та співпраці з OpenAI фактично є найкращим трейдером штучного інтелекту в Китаї та Сполучених Штатах. Офіційно розійшлися.
Отже, чи пише Сяобін вірші сьогодні? що воно робить
За останні два роки Сяобін давно перестав писати вірші. Він зайнятий комерціалізацією. Вона створила ігрову студію, щоб надавати вміст діалогів, написаних NPC, для ігор; вона співпрацювала із Зимовими Олімпійськими іграми, щоб створити візуальну систему підрахунку балів для навичок фристайлу на лижах у повітрі; вона надала Wind Information штучно створені текстові підсумки оголошень зареєстрованих компаній; Vanke та інші компанії налаштували віртуальних цифрових людей для обслуговування клієнтів... Вона наполегливо працює над тим, щоб стати компанією, що розробляє рішення для штучного інтелекту, яка «надає можливості» всім сферам життя і водночас дозволяє собі генерувати кров і заробляти гроші.
Одним словом, у минулому команда штучного інтелекту, яка представляла вищий рівень загальної природної семантичної моделі штучного інтелекту, а китайці підтримували всю модель, тепер стала сумішшю генеративного штучного інтелекту та штучного інтелекту, що приймає рішення, надання конкретних рішень для конкретних сценаріїв Постачальник рішень штучного інтелекту.
Ви не можете сказати, що це «занепад» Xiaoice, зрештою, він залучив лише сотні мільйонів юанів з ринку капіталу. Відповідно до моделі навчання ChatGPT, гроші будуть витрачені за один день. Без захисту Microsoft Сяобін змушений подбати про своє життя. Однак я ніколи не чув про Baidu, Tencent або ByteDance. Я думав про інвестування в Xiaoice та його підтримку, щоб продовжити розробку великомасштабної моделі загального природного семантичного штучного інтелекту.
Не тільки Xiaoice. За останні кілька років у Китаї також з’явилися інші підприємницькі групи, які займаються автоматичним моделюванням загального штучного інтелекту та гетерогенних обчислень, дозволяючи 7-8 типам мікросхем удома та за кордоном отримувати доступ до програмного забезпечення через цю модель, але до тих пір, поки оскільки вони використовують цю модель для залучення коштів, вони не зможуть вирішити жодних проблем. Китайські інвестиційні інститути ніколи не проявляли інтересу до загальних моделей штучного інтелекту і навіть трохи фантазії.
«Понад 85% інвесторів попросили нас представити сценарій продукту, як тільки вони з’явилися. Ми сказали, що допомагаємо графічному процесору зв’язатися з екосистемою програмного забезпечення, і навіть Nvidia використовує нашу модель. Інвестори сказали, що це не сценарій. Ми сказали, що у нас також є клієнти, супутники, дослідження доків, розумні міста та розумні галузі, вони кажуть, що ви робите занадто вільно, тому ми не голосуємо». Це те, що я чув від підприємців, які розробляють загальні моделі штучного інтелекту.
Як ми всі знаємо, венчурні капіталісти в Китаї найбільше люблять «навчати» підприємців, і, звичайно, навчати науковців, які займаються підприємницькою діяльністю на основі штучного інтелекту. «Ви повинні мати деякі дані в цій галузі», це їхнє улюблене речення для навчання підприємців ШІ.
Є дані в певній галузі, і необхідно зосередитись на наданні рішень у певній сегментованій галузі. Це спосіб мислення більшості венчурних капітальних капіталів і інвестиційних компаній у Китаї, які стверджують, що інвестують у штучний інтелект. Потім ми дивимося на те, «наскільки велика сцена», сцена камери спостереження достатньо велика, тому модель оцінки стає розміром із Китай, скільки камер можна встановити? Скільки коштує кожна камера? Наскільки велика загальна пластина камери? Ну, тарілка досить велика, і ми проголосували в підрозділі камери. Давайте знову подивимося на інтелектуальну логістику портів. Скільки портів у Китаї? Скільки глибоководних портів? Скільки кожен портовий термінал може заплатити за рішення ШІ? Виявилося, що ми заплатили такі невеликі гроші, начебто сцена «порту» замала, тому голосувати не будемо. ШІ віртуальна цифрова людина як обслуговування клієнтів? Його можна пов’язати з метавсесвітом, у нього є історія та уява, що ж, ми можемо спробувати.
Отже, ви бачите, що китайські штучні інтелекти «чотири тигри» в основному займаються камерами та розпізнаванням облич, і всі вони стали впровадженням та інтеграторами проектів штучного інтелекту. Бізнес-модель така ж, як у Neusoft 30 років тому .І iSoftStone, вони живуть у складній ситуації з величезними втратами, і вони повинні підтримувати рейтинг індустрії штучного інтелекту Китаю, а також підтримувати оцінку та уяву галузі штучного інтелекту.
Протягом досить тривалого періоду часу небагато інвесторів у сфері штучного інтелекту щиро вірили, що загальну модель можна повторно використовувати в різних галузях. Іноді є кілька терплячих і зацікавлених у загальній моделі, і вони, в основному, є фондами юанів.Фонд у доларах США насправді не зацікавлений у спробі китайської команди розробити загальну модель. Як ви думаєте, порівнюючи складність і рівень підготовки моделі таких компаній, як OpenAI і Google, вони відчувають, що між китайською командою в цьому питанні є розрив? Тоді ти справді забагато думаєш. Вони знають час, коли йде розробка моделі GPT, тобто останні два місяці.
Ті інвестиційні менеджери першої лінії, які кажуть: «На мої очі, SenseTime і Megvii продають камери безпеки», ті інвестиційні партнери першої лінії, які з гордістю кажуть підприємцям, що «ваша модель — не сцена», не кажучи вже про тих, хто майже замість інвестуючи в штучний інтелект, партнер інвестиційного фонду в доларах США, який стільки років намагався з китайськими підприємцями «поїхати за кордон», щоб займатися криптовалютою, сьогодні раптово змінився і заявив, що підтримуватиме підприємців брати участь у «China's ChatGPT». ". Тоді ви можете подумати про це, їхні клятви та самовдоволення містять певне розуміння та щирість загальної моделі штучного інтелекту, а деякі є спекуляціями та розрахунками.
Ви можете навіть подумати про це, навчання суперприродної семантичної моделі може коштувати десятки мільйонів або навіть сотні мільйонів юанів на день, не кажучи вже про модуль обчислювальної потужності, який забезпечує навчання великої моделі – найкращий у світі GPU, через необґрунтоване ембарго Сполучених Штатів і стає все важче отримати. З огляду на ставлення та стиль поведінки цих інвесторів за останні стільки років, вони можуть наполягати кілька днів, скільки грошей вони готові переконати інвестиційний комітет інвестувати, чи можуть вони допомогти цим командам підприємців вирішити проблему GPU ? Можливо, колись, а може, через півроку вони почнуть спонукати ці загальні модельні команди якнайшвидше «здійснити комерціалізацію в розділених областях».
Оскільки Baidu наполягає на інвестуванні в модель PaddlePaddle, неминуче буде практикувати цю модельну галузь із самого початку та якомога швидше розпочне комерціалізацію в різних галузях. Значною мірою навчання великих моделей загального штучного інтелекту має «неможливий трикутник» масивних даних, високоякісного та креативного контенту та промислового застосування.
Для отримання масивних даних і високоякісного креативного контенту його не можна буде швидко застосувати до конкретної реалізації певної галузі, наприклад ChatGPT.
Якщо ви хочете створити конкретні сценарії промислової посадки в найбільшій масі даних, створених людьми в Інтернеті, ви точно не зможете забезпечити результати найвищої якості, оскільки повинні існувати конфлікти між створенням контенту на основі масових даних і точним рішенням. створення систем - це фактично марнотратство.
Якщо ви хочете отримати високоякісний контент для сприяння прийняттю точних рішень у сценаріях промислової посадки, ви повинні пожертвувати найбільшими даними, а дані, що належать найбільш точним промисловим сценаріям, не можуть підтримувати справжнє навчання великомасштабних моделей і дослідження. це дилема, з якою сьогодні стикається більшість китайських рішень штучного інтелекту для «сегментації промисловості», і це також причина, чому так званий «галузевий чатGPT» є хибною пропозицією, яка змінює суп, не змінюючи ліків.
Ті підприємці та інвестори, які готуються увійти в «China's ChatGPT» сьогодні, не кажучи вже про те, скільки грошей і графічних процесорів у вас у кишенях, оскільки ви всі на цьому кораблі, ви відчуваєте, що тримаєте квиток. Який кут «неможливого трикутника» загального штучного інтелекту ви вирішите відкинути? Це питання, яке потрібно з’ясувати спочатку.
Іншими словами, яка інвестиційна установа — будь то фінансова інвестиційна установа чи інвестиційний відділ великої компанії — має рішучість інвестувати в навчання великомасштабних природних семантичних моделей протягом кількох років і нескінченно продовжувати цикл повернення? Зрештою, історія говорить нам, що це група людей, яка найменш рішуча і найбільше прагне знайти наступника.
У Китаї ніколи не бракувало видатних підприємців і вчених, і сфера штучного інтелекту не є винятком. Рівень і накопичення китайських і американських технологічних компаній у сфері штучного інтелекту є найближчими у світі.Принаймні кілька років тому між Китаєм і Сполученими Штатами не було великого розриву в будівництві та навчанні великих природних семантичні моделі. Проте в Китаї не вистачає інвестиційних інститутів та інвесторів, які мають ширше бачення, не дотримуються чужої думки, рішучі та далекоглядні.
Такі люди, як Шен Сян’ян, Лі Ді, Ма Вейїн, Ван Сяочуань і Лі Чжіфей, досить надійні, коли створюють широкомасштабні загальні природні семантичні моделі, але проблема полягає в тому, що їм потрібно змінити групу інвестиційних установ та інвесторів. Деякі інвестиційні установи, які надто добре «грають у гру» та спекулюють, а також занадто глибоко занурені в криптовалюту та інші шляхи, повинні бути занесені до чорного списку.
Чесно кажучи, хоча жодна серйозна інвестиційна організація не розглядала загальні моделі штучного інтелекту стільки років, все ще є деякі установи, які інвестували в багато компаній штучного інтелекту з надзвичайно тривалими періодами окупності. Наприклад, ті венчурні інвестори, які інвестували в місцевий лідар і рішення для автономного водіння в Китаї, зробили внесок у створення абсолютно нової конкурентоспроможності Китаю в безпрецедентних змінах глобальної автомобільної промисловості за століття. Наприклад, ті венчурні капіталовкладачі, які інвестували в місцеві графічні процесори Китаю, — це шлях, повний труднощів, зіткнувшись із забороною та придушенням Сполучених Штатів, і цикл повернення надзвичайно довгий; але ці нові місцеві гравці з графічним процесором — чи це Ханбо, Бірен Або вони можуть надати боєприпаси для загальної моделі природної семантичної обробки Китаю в майбутньому. Інвестори, які стоять за ними, якщо одного дня вони дійсно вирішать і зроблять крок, щоб підтримати природний семантичний великомасштабний модельний проект Китаю, я можу мати дещо інші очікування та впевненість у них.
Просто інвесторів та інвестиційних інститутів, які не вихваляються, не стримуються та не поспішають до швидкого успіху, небагато, але їх надто мало, але природна побудова семантичної моделі Китаю та навчання потребують таких інвесторів. та інвестиційні інститути — будь то фінансові інвестори, стратегічні інвестори чи капітальні інститути, підтримувані волею держави.
Китай повинен мати власну загальну природну семантичну велику модель, він повинен мати бачення надання китайської мудрості, китайської системи цінностей і китайських рішень для глобального загального штучного інтелекту, і йому потрібно уникати всього процесу відбору корпусу, побудови моделі та навчання , і коригування параметрів Ризики та юридичні, моральні та етичні проблеми вимагають рішучості та терпіння.
У будь-якому разі не можна спекулювати.