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訊飛劉慶峰:今天,中國的大模型底座能力到底怎么樣?
發(fā)展中國通用人工智能,一定要有大模型的底座能力
在去年9月份發(fā)布的GPT-4V,OpenAI大模型在圖文識(shí)別和理解分析能力上,上了一個(gè)大臺(tái)階,隨后11月推出語音識(shí)別大模型Whisper,今年2月又推出了文生視頻大模型Sora ,今年5月推出GPT-4o,看起來是一個(gè)又一個(gè)的熱點(diǎn),但實(shí)際上還是依托GPT-4的底層通用大模型能力。
以Sora為例,并不是外界所說的“對(duì)物理世界的認(rèn)知進(jìn)一步加強(qiáng)了”,而是通過GPT-4V的理解能力和生成能力,結(jié)合GPT-4V的“打標(biāo)簽”能力、傳統(tǒng)的文生視頻能力,用GPT方法做了重寫,從而實(shí)現(xiàn)了Sora。本質(zhì)上,與大模型在醫(yī)療領(lǐng)域做一個(gè)醫(yī)療專用模型,在教育領(lǐng)域做一個(gè)教育專用模型并沒有本質(zhì)差別,只要有算力、有數(shù)據(jù),其實(shí)沒有真正核心技術(shù)的壁壘。
我們要發(fā)展中國通用人工智能,整個(gè)產(chǎn)業(yè)一定要有大模型的底座能力,我們有很多人可以做專用系統(tǒng),很多人可以做我剛才說的大模型所調(diào)用的各種專用的小系統(tǒng)。但是國家不能沒有自主可控的通用大模型底座,這決定了我們本輪通用人工智能發(fā)展到底能走多遠(yuǎn)。我們這么熱熱鬧鬧的社會(huì)熱點(diǎn),這么多的投入,將來能不能真的走到紅利兌現(xiàn)那一天,我覺得底座能力是至關(guān)重要的。
今天所有的企業(yè)一定要科學(xué)地認(rèn)識(shí)到大模型能力的邊界,我們可以舉出很多成功的例子,也可以舉出很多的坑、很多不行的地方,每一家都是如此,所以我們要給統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。比如醫(yī)療八十幾分是什么概念,國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試60分就可以通過了,我們要考協(xié)和醫(yī)學(xué)院等分?jǐn)?shù)最高的醫(yī)學(xué)院,七十幾分也就可以上了。大模型的能力并不是包治百病,并不是什么任務(wù)都能100%完成。但是可以大概把它分成這幾塊,一個(gè)是叫一般難度任務(wù),用通用大模型底座就直接可做,比如說代碼、文案、翻譯這些,會(huì)用到文本生成、摘要這些能力,直接用底座就可以滿足應(yīng)用。
中等難度任務(wù)涉及了知識(shí)庫、深度的客服,它需要定制優(yōu)化后才能用,這一般來說必須要做SFT的專門優(yōu)化,很多地方可以做到,現(xiàn)在在很多客服行業(yè)可以大幅提升效率。
還有很多高難度任務(wù),比如說高難度數(shù)學(xué)推理、多階的推理類的知識(shí)問答,以及開放域的通用智能體等,實(shí)際上是非常難的,需要更大的模型,還需要專門的算法去摸索,在這些領(lǐng)域中,它具有很強(qiáng)的不確定性。所以今天我們認(rèn)清這個(gè)邊界,每個(gè)企業(yè)就可以知道自己應(yīng)該怎么去做。
實(shí)際上,今天企業(yè)要探討的話題是我們?cè)趺茨苡酶俚乃懔?、更高的效率來打造我們的專屬模型和專屬?yīng)用。我們企業(yè)可以拿通用底座來做自己的專用行業(yè)模型,一般來說一個(gè)月就可以上線,在底座能力上進(jìn)一步提升。底座如果60分,專業(yè)模型可能會(huì)做到80分,然后有了專用的行業(yè)模型,每個(gè)企業(yè)或者企業(yè)的不同崗位,在針對(duì)私域的IT語料加上高質(zhì)量的微調(diào),又可以進(jìn)一步提升,一周就可以完成。所以,我們現(xiàn)在希望與很多龍頭企業(yè)打造行業(yè)模型,提供給行業(yè)內(nèi)所有上下游公司。
若GPT-5發(fā)布,差距會(huì)有多大?
今天人工智能技術(shù)的發(fā)展絕不是一家公司可以把所有事情都做完的,在這個(gè)時(shí)代,做帝國注定要衰落,只有生態(tài)才能生生不息;必須是自主可控的繁榮生態(tài),才有中國通用人工智能大未來。
我非常高興地向大家報(bào)告,從今年1月30日訊飛星火V3.5發(fā)布以來,我們的開發(fā)者團(tuán)隊(duì)持續(xù)高速增長,目前已經(jīng)增長到702萬,這都是實(shí)名認(rèn)證的開發(fā)者團(tuán)隊(duì)。海外開發(fā)者數(shù)量從34萬增加到40萬,大模型的直接相關(guān)開發(fā)者達(dá)到了57萬,這些數(shù)據(jù)都還在快速增長中。
面向下一階段的人工智能的發(fā)展,這一波通用人工智能浪潮,我們要打造新的生態(tài)。特別要關(guān)注到的,第一是源頭技術(shù)生態(tài)??拼笥嶏w針對(duì)幾百萬開發(fā)者團(tuán)隊(duì),我們希望只要有比較好的AI能力,不論是高校還是創(chuàng)業(yè)企業(yè),都可以集成在我們的底層平臺(tái)上,讓幾百萬開發(fā)者團(tuán)隊(duì)都能夠用起來。
過去18個(gè)月,用過我們?nèi)斯ぶ悄苣芰Φ莫?dú)立終端已經(jīng)突破40億。我們把源頭技術(shù)生態(tài)打開來,讓更多的英雄有用武之地。今天人工智能非常重要的一個(gè)特點(diǎn)是大平臺(tái)加上英雄主義,所以我們把源頭技術(shù)生態(tài)打開。智能體生態(tài)讓無論是企業(yè)每個(gè)崗位的人,可以做自己崗位的助手,也可以做自己的個(gè)性化助手,做完以后都可以分享出來。在我們的平臺(tái)上,我們將來會(huì)設(shè)計(jì)分享模式和商業(yè)機(jī)制,從而形成智能體的生態(tài)。只要你懂場景,只要你愿意自己去試,試完成功了,你就可以發(fā)布到我們的智能體生態(tài)上,讓所有的一線洞察能力和經(jīng)驗(yàn)成為整個(gè)商業(yè)體中的一環(huán)。還可以有應(yīng)用生態(tài),用原來的開發(fā)者生態(tài)來做各種應(yīng)用,無論是創(chuàng)業(yè),還是企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用。去年我們新增的幾百萬開發(fā)者團(tuán)隊(duì)中,有50%以上是企業(yè)應(yīng)用。
最后行業(yè)生態(tài)是希望跟各個(gè)行業(yè)里面的龍頭企業(yè)一道來打造整個(gè)行業(yè)模型,然后把這個(gè)行業(yè)模型提供給行業(yè)里面的生態(tài)伙伴來共享產(chǎn)業(yè)收益,目前我們已經(jīng)和現(xiàn)在很多龍頭企業(yè)在做這件事。
從源頭智能體開發(fā)到行業(yè)生態(tài),在推動(dòng)的過程中,特別重要的是一定要底座技術(shù)的完全自主可控,否則可能我們就把大樓建在別人的院子里,建在沙灘上,隨時(shí)會(huì)倒塌,要真正做到軟硬件一體化,才能更深度地落地。
在這樣大的發(fā)展過程中,我們一定要科學(xué)理性地認(rèn)識(shí)到中美科技的綜合差距。今天我們說訊飛星火V4.0對(duì)標(biāo)GPT-4 turbo是全方位對(duì)標(biāo)。但是我們同時(shí)要看到,一旦GPT-5發(fā)布,因?yàn)樗哪P统叽绺?、?xùn)練時(shí)間更長、數(shù)據(jù)更多,又會(huì)把這個(gè)差距給拉開,甚至拉到一年以上。
當(dāng)然,我們有信心快速追趕,而且是在完全國產(chǎn)算力自主可控算法和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上來追趕,保證不出現(xiàn)代差,保證極限情況下,能夠頂上扛上。我們既要認(rèn)識(shí)到差距,又要有充分的信心,要能夠科學(xué)理性地給出從源頭技術(shù)、到生態(tài)、到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地的一整套打法,要以長期主義來打造真正自主可控的AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
- 責(zé)任編輯: 沐梵 
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