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“如何从0-1训练出一个ChatGPT？”( 四 )

ChatGPT


第三个特征，数据流动和交换的速度快，范围? 。
比如以前没有高速公路的时候，从A地到B地可能需要半个月、一个月，有了高速公路我们可能只花一天就到了，它带来的效益是非常大的 。所以我们需要快速的数据流动、广泛的应用数据，这样对我们的价值才更宝贵 。
第四个特征，做现在用人工做不到的事 。
我举两个案例 。第一个是谷歌翻译，可能全世界的翻译工作者一年翻译的书还不及谷歌翻译一天翻译出来的文字量大，所以这是人类做不到的事情，只有技术才能做到 。
第二个是智慧城市，一个城市一天产生的交通道路监控视频，光靠?可能100年都看不完，这些宝贵的数据绝大多数还没有发挥过作用就已经被默默删除 。但由于人工智能的兴起，这些数据靠人虽然做不完，但是靠技术可以，可以通过视频去抓违章、查看走私人口、抓逃犯等 。
所以我们的AI也一定是遵照这4个特征去做，过去靠人工无法做到的事情，带来的价值将更大 。
05
产业AI化，
大模型给产业带来哪些变革？
竹间智能孙彬
AI大模型给产业带来哪些变革？
我来站在从业者的视角分析一下 。
首先想一下，Chat GPT给大家带来的是什么？
相信所有跟它做过对话的人都不仅仅是为了好玩，大家会感觉到“我是在跟一个智能体对话” 。
这代表了什么？代表人类可以跟大模型进行沟通了 。
它能理解你，能回答你，能帮你去执行 。大语言模型最好的一点就是它用一种“暴力”的方式带来了足够多的知识，然后又可以理解人的情绪，可以跟人对话，这恰恰将以前人和机器交互的瓶颈问题解决了 。
我的第一个判断，是大模型会改变我们现在的软件范式 。
相信做IT的同事们对此都有切身体会，当PC出现的时候，当互联网到来的时候，当手机应用开始爆发的时候，软件范式都曾发生过改变，从工业软件到PC软件，到网站和手机App，再到现在的大模型热潮，软件范式又将被改写一次 。
那么，大语言模型来了以后，软件应用会是什么范式？我们通过对话的方式就可以调动各种各样的应用 。
如果说以前我们是应用为主导，今后我们可以非常明确地想象，人会跟手机或者智能硬件沟通，然后由它来完成相应的软件操作，所有应用之间的屏蔽会被打破，应用的能力会被调用，大语言模型直接调动应用能力会形成新的交互方式，这将是一个新的操作系统，新的“iphone 时刻” 。
在未来2到3年内,我们大量的C端应用，都会因为对话方式的改变而改变，很有可能不再是触摸式输入，而是语音输入，很多行动也会打破应用的边界，可能每个手机都会有个AI助手，它可以通过对话的方式调度多个应用能力，下单、叫车、购买都可以通过语音来完成，接下来会有千千万万个基于类ChatGPT模型的应用出现 。
以上是C端的变化，那么B端会怎样变化？
我的第二个判断是，在B端，企业/行业的私域知识会变得至关重要，产生大量的企业ChatGPT、行业ChatGPT 。
目前，大语言模型的特点是它可以高度理解人的语义，并且可以做一些深层次的工作，比如写作、推理、分析等等，但是它的知识是不可被依赖的 。这是因为用来训练的互联网数据是不可靠的，今天的大语言模型实际上是一个对话模型，并不是一个问答模型 。
它是为了对话而产生的，所以它会妥协，会认错，为了让对话继续进行下去，它会根据对话的人的喜好改变内容，但是它并不是一个具备正确知识的模型 。
但对企业客户来说，我们的行业总监、客服、营销人员、政策咨询人员，绝对不能给客户不准确的知识 。
所以，在B端一定会发展成这样的范式：大语言模型做沟通和理解，加上私域知识——准确的私域知识——然后驱动行业/企业的应用，行业/企业的应用也会因为这一变化而变化 。
那么，企业的私域知识怎样构建？我们可以回顾一下企业数字化的发展过程：
最早的时候，我们把设备联网叫数字化，这是第一代的生产数字化 。
第二步，我们将ERP，包括生产制造系统使用起来，实现全业务流程IT化，这是第二代的资产数字化 。
现在，我们有了大语言模型，有了行业/企业的私域知识，真正地让企业的hr部门、行政部门、销售部门、客服部门……所有的知识全部用对话或者阅读的方式表达出来，就真正让企业智能化了 。
人工智能发展到一定阶段之后，可以将知识利用起来，就实现了进化，我们将从数字化时代进化到数智化时代 。


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