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“如何从0-1训练出一个ChatGPT？”

ChatGPT


“如何从0-1训练出一个ChatGPT？”

文章插图
1.什么是AI？大模型的本质是什么？
2.AI大模型，能实际帮企业干什么？
3.如何从0-1训练出一个大模型？
4.设计AI大模型产品有哪些经验？
5.产业AI化，大模型给产业带来哪些变革？
6.AI产业化，大模型自身产业会如何发展?
7.未来大模型发展将面临哪些新挑战？
只有真做大模型的企业，才能回答出这7个问题
循环智能 发布了自主研发的千循大模型 。此前，循环智能跟华为云一起联合发布了盘古大模型 。当时大模型参数量级超过了1000亿，也就是说循环智能在2021年就已经迈入千亿大模型俱乐部 。
麒麟合盛APUS 发布了天燕大模型AiLMe 。基于天燕大模型AiLMe，APUS还推出了文本模型、图像模型、视频模型、音频模型四个垂直领域精炼模型，并研发出智能问答大师、简笔成画、墨染等 7 款 AI 消费端产品 。
竹间智能 以大小模型双轮驱动，以NLP为核心技术 。在以ChatGPT为代表的LLM（大语言模型）技术掀起全球浪潮之际，竹间对所有产品系列进行了全线升级，并推出运用多种LLM技术的成熟AIGC企业级产品 。
01
什么是人工智能？
大模型的本质是什么？
麒麟合盛APUS邓小波
说到人工智能，就无法绕过机器学习这个概念 。
过去，大多数计算模型都是基于参数规模较小的判决式算法，是一些“小模型” 。
如今发现，基于大量数据和海量算力的“大模型”，是一条相对更容易的路径 。
基于海量训练数据和大参数规模神经网络的大模型输出的语言或文字，能更好地满足用户问答或各种场景需求，从而将人工智能的能力应用到自动驾驶、智能助理等各行各业 。
这很有可能，成为整个人类社会的第四次科技革命，影响力甚至超越互联网 。
实际上，我们也判断这可能是未来30-50年间最大的技术浪潮，是唯一一个可以同电力革命相媲美的技术革命 。
正因为如此，在国内现在已经有100多家企业在做大模型，还有很多的企业在观望如何参与其中 。
那么，大模型的本质是什么？为什么它会有如此巨大的影响力？
大模型是人类历史上，第一次将所有的知识浓缩到一个模型里 。
巨大的参数量，形成了足够大的神经网络，能够包容全世界所有的知识和信息 。不但包括人类图书馆中的书籍、论文等，甚至包括在多模态下收集的各种图片和视频信息，这样它就可以更好地利用数据进行智能决策 。
过去的“小模型”，比如阿尔法狗、人脸识别算法等，解决了局部领域或专业行业中的问题，效果还不错，但它们更多地是从局部的知识中学习，快速获得范式或相关内容 。由于缺乏足够的常识，当需要跨出专业领域，与其他系统进行对接，或者与其他人进行交互时，会遇到许多瓶颈 。
而“大模型”，具有了人类的常识，会出现“智能涌现”现象 。
例如In-context Learning上下文学习，CoT知识链推理 。这有点类似于人类中出现贝多芬和爱因斯坦这样的天才的情况，你无法预测哪个环节会出现贝多芬或爱因斯坦 。
这就意味着，机器具备了像人一样，举一反三的能力 。
虽然有些知识我们可能没有教过它，但是它可以处理相关问题 。
更重要的是，大模型和小模型在商业化范式上也会有所不同 。
对于小模型来说，每个场景可能都需要单独训练，遇到不同场景，还要重新开始训练，每次训练需要付出对应的成本，这样成本一直不会降低；
而对于大模型来说，建设基础通用大模型的初始投入可能会比较大，但它精炼行业模型并应用到千行百业中的边际成本相对比较低，是一种用固定成本取代边际成本的商业范式，应用越广平均成本越低，让人工智能产业有了更大的盈利可能 。
当年互联网最性感的地方，就在于增加新用户时，它的边际成本相对较低，大模型也是如此 。
大模型会成为未来AI时代的“操作系统”，在它上面会生成很多应用，承载无数应用场景，为人类生活和生产提供赋能 。
02
AI大模型，能实际帮企业干什么？
循环智能施杨乐
拿我们自身举例，我们通过锚定三件事，来给企业赋能 。
第一，是提升了解客户的能力 。
第二，是提升整体企业团队服务的能力 。
第三，是提升企业的管理能力，让管理者听见一线的“炮火” 。


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