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发布于:2024-06-17 编辑:匿名 来源:网络

大规模模型应用爆发之年,谁能率先突破? 年底,大型模型厂商再次秀出“肌肉”。

2月1日,此前在大机型领域保持“沉默”的字节跳动终于有了新动作。

推出“Coze按钮”AI Bot开发平台;与以往的聊天机器人形式不同,“Coze”更多的是,例如今年 11 月 Open AI 发布的 GPT,允许用户通过聊天、调用插件等方式创建个人定制的 Bot,实现“零代码”发展。

图片来源:微博截图 除了Byte的消亡,猎豹移动CEO傅盛创立的猎户星也在1月21日发布了自己的大型号Orion-14B;傅盛强调,在企业应用场景中,猎户星大模型在与企业私有数据和应用相结合时,可以实现千亿参数的模型效果。

2016年首次冲向大机型市场的科大讯飞、360等厂商,如今正在快速迭代;前者近期发布了Spark大模型V3.5,后者推出了大模型搜索应用“AI”。

不久前,手机厂商也纷纷涌入大模型赛道。

1月10日,荣耀发布了自主研发的70亿参数端侧AI大模型“魔幻大模型”。

此后,五款国内主流手机手机厂商华为、小米、OPPO、vivo、荣耀纷纷齐聚大机型领域,与此同时,大洋彼岸的苹果也传言正在测试在iOS中引入生成式AI功能。

18、图片来源:微博截图“百模之战”似乎并没有随着时间的推移而平息,反而愈演愈烈,2020年各大车型赛道会迎来新的重大变化吗? 01.各大厂商涌入,赛道拥挤 创造它的OpenAI早在2016年就成立,并在2018年推出了第一代生成式预训练模型GPT-1,这也是ChatGPT的最初原型。

此前,业界的NLP模型(自然语言处理)主要基于特定任务的大量标注数据进行训练,能力有限。

GPT在自然语言推理、问答任务、常识推理等方面都取得了突破,为此还获得了微软10亿美元的投资。

随后,从GPT-1到GPT-2再到GPT-3,GPT的能力在短短2年内不断提升。

2018年11月27日,随着GPT-3.5修改而来的人工智能对话式聊天机器人ChatGPT的推出,这项一直在小圈子里流行的研究成果首次得到了公众的认可。

能聊天、画画、写文案、写代码,强大的功能让ChatGPT一经发布就迅速流行起来。

五天内注册用户数突破百万,两个月月活跃用户突破一亿,成为历史上增长最快的消费者。

或应用程序。

消息传到中国,引起千层浪。

人工智能已经发展到这个程度了吗?令人震惊的是,在淘宝上出售ChatGPT账户甚至已经成为一门生意。

与此同时,看到巨大商机的各界大佬也纷纷退到一边,表示将尽快推出自己的大车型。

今年3月至9月,各大互联网公司都在争夺这一赛道的一席之地。

从百度的语言大模型“文心一言”和智脑大模型,到阿里巴巴的“统一千问”大模型、科大讯飞的Spark大模型,再到腾讯的混元大模型,国内传统互联网三大巨头“BAT”都有了告一段落。

此外,华为、京东、商汤科技、网易有道、昆仑万维(18.SZ)等也相继推出大型号产品。

就连中国移动、中国联通、电信三大运营商,以及长虹等家电厂商,清华、复旦、中科院等科研院所和高校也都发布了自己的大机型。

2019年5月的中关村论坛上,专家表示,国内发布的“10亿参数以上”的大模型数量仍为79个;据GitHub统计,截至年底,国内已经发布了近千个大型语言模型。

“百模大战”不再是谎言。

不过,与当初外卖行业的“百团大战”相比,“百模之战”对资金的要求更高。

根据NVIDIA官方信息,在底层模型的训练阶段,训练1亿个参数的GPT-3需要34天,并且使用AGPU芯片。

为了维持日常推理,OpenAI 至少需要 32,400 A;据此计算,ChatGPT 仅硬件成本就超过 8 亿美元。

昆仑万维集团CEO方瀚甚至公开表示,“没有A卡,实验就做不了”。

为此,海天瑞盛、银赛集团等“AI概念股”甚至纷纷发布定向增发计划,募集资金用于训练大模型。

此时,如何缩小与ChatGPT的差距,同时尽快找到应用落地方向,实现自生成,就成为“百模之战”每一个参与者都必须面对的问题。

02.大模型有哪些应用场景? 从商业角度来看,大车型带来的机会可以概括为三类:降本增效、扩大原有市场需求、创造新市场需求。

大模型*生成人机对话、图形、文本、音视频的能力不仅使其广泛应用于传统客服场景,而且对游戏、影视制作等产生深远影响。

阿里巴巴、美团的在线智能客服算法,以及中国移动的“九天大模型”、中国电信的TeleChat大模型都是此类产品,其应用场景直接针对智能客服、智慧政务等。

2018年亚运会上,科大讯飞与中国移动联合推出了基于Spark机型的全新5G通话。

接听电话后,申请服务将立即转换为文本,生成分钟数,并生成待办事项。

在游戏影视制作方面,导演陆川曾在接受采访时表示,“用AI绘制电影海报,15秒的效果比专业海报公司一个月制作的效果还要好。

”图片来源:微博截图。

原有的市场需求正在扩大。

,体现在传统业务的升级,这也是大车型应用最为广泛的领域。

以传统搜索引擎为例,访问文心一言,在百度搜索框中输入问题后,给出的答案将不再是链接,而是更加确定的答案。

基于此,可以通过接入大模型来重构百度地图、网盘、图书馆等应用。

旗下拥有多项业务的腾讯也完成了腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯会议等业务和产品对接腾讯混元大模型的测试,并取得了初步成果。

此外,大型模型也已广泛应用于传统教育、医疗、汽车等领域。

科大讯飞学习机接入科大讯飞Spark模型后,实现了AI一对一辅助教学、中英文作文批改、口语练习等功能;百度推出工业级医疗产业模式“心灵医生”;华为云盘谷大车型的赋能,让文杰新M7在智能驾驶领域“遥遥领先”,预计两个月后突破10万台。

在创造新的市场需求方面,AI超级助手、AI机器人等需求也在不断被创造。

对于前者,各种通用型大型机型,包括文心一言、科大讯飞Spark、统一千文等都有相应的产品。

它们大多数能够理解用户的语言语义并具有图像理解能力。

他们可以调用软件API,使用各种工具帮助用户完成任务;而后者则有优必、追米、玉树等不少于10家机器人企业展示相关产品。

然而,繁荣的背后,也隐藏着隐忧。

对比各种大型机型的应用,不难发现,无论是提高效率还是扩大需求,市面上绝大多数应用都实现了相对相似的功能。

以AI学习机为例。

除了科大讯飞的相关产品外,网易有道接入了自越模型,好未来接入了MathGPT,作业帮接入了银河模型,文心一言接入了。

百度和智脑都有类似产品在售。

从功能上看,各家都宣传类似的功能,比如AI一对一辅导、通用AI作业助手、虚拟口语教练等,从消费者的角度来看,几乎很难体会到其中的差异。

虽然每家公司都能拿出一堆排行榜来证明自己的大模型得分更高、能力更强;但反映到实际应用中,差异只有百分之几甚至千分之几。

这仍然让人怀疑:我们真的需要这么多大型模型吗? 03. 会出现“杀手级应用”吗? 尽管市场上的大型车型让人眼花缭乱,但业界对于大型车型的发展趋势已经形成了一定的共识。

百度创始人李彦宏曾表示:“人类进入AI时代的标志不是很多大型模型的产生,而是很多AI原生应用的产生。

”创始人周鸿祎今年年初在谈到大模型的发展趋势时也表示,今年将成为大模型应用场景年,“杀手级应用”将会出现。

这也意味着大机型与C端用户的距离将越来越近。

Byte 的“Button”平台就是一个例子。

据《趣街商报》介绍,它拥有无限扩展的能力。

用户可以通过添加插件不断加强定制Bot的能力;此外,用户还可以将本地文件上传到Bot的知识库以供将来参考。

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它学习;创建的机器人还可以部署在不同的社交平台和应用程序上。

这相当于为用户提供了开发自己的聊天机器人的机会,让更多的人参与到AI生态系统的建设中来。

与此同时,大型模型也正在经历软硬件融合协作的过程。

在这方面,智能手机厂商无疑是行业的代表。

据《趣街商报》不完全统计,国产智能手机中,华为Mate60 Pro、小米14 Pro、vivo X系列、OPPO Find X7系列、荣耀Magic6系列等手机目前均搭载大型号。

除了让AI助手变得更加智能之外,这些大型模型还有一个关键应用领域是手机相册。

本来,如果你想把照片中的其他游客去掉,只能用PS,这很考验你的功底和技术。

现在,你可以直接使用AI擦除功能,一步到位,几乎没有瑕疵。

类似的还有美图(.HK)自主研发的AI视觉模型“启象智能”。

已与三星达成合作。

用户可以在Galaxy S24系列手机上体验AI图像编辑功能;不仅可以“智能P图”,还可以通过用户给出的图片进一步生成“AI画风”。

图片来源:微博截图。

手机的基准场景是PC(电脑)。

1月份,联想发布了AIPC产品。

嵌入大模型后,拥有更强的算力支撑能力、更智能的人机交互、更开放的应用生态。

金山办公(11.SH)推出的WPS AI是一款可以在PC平台上应用的软件产品。

它主打智能文档,可以帮助用户轻松创建办公所需的文本和PPT,还可以独立消化PDF等文件资料并回答有关这些资料的问题。

此外,教育也是一个重要的应用场景。

科大讯飞、好未来、作业帮、网易有道等厂商纷纷将大型模型集成到AI学习机中,今年教育学习平板销量猛增。

并且基于产品迭代,学习平板的价格不断上涨。

深度技术研究院院长张晓荣认为,未来大模型可能会朝着专业化、个性化、低门槛的方向发展。

模型的功能将针对特定领域或特定需求进行更加细分和优化;同时,通过提供更友好的界面和更方便的界面,降低使用难度,让更多的人参与到基于大模型的开发和研究中。

并且由于计算能力有限,大型模型可能更多地部署在云端和边缘;这样可以减少计算资源和存储资源的消耗,提高模型的响应速度和可用性。

但无论是哪种趋势,都要结合实际成本;否则,仅仅盲目投资显然是不可持续的。

上半年,360(60.SH)的新兴业务“智能大脑”虽然营收近万元,但仅占总营收9.1亿元的2.1%。

科大讯飞(30.SZ)预计非净利润同比下降71%-81%。

主要原因与公司加大自有可控平台大型认知模型研发投入有关。

此外,如何让用户更好地了解大模型的决策过程和结果,提高其信任度也是一个关键问题。

04.中国大车型与国外大车型差距有多大? 国内大型模型产业正如火如荼,在美国更是如此。

据《中国人工智能大模型地图研究报告》统计,全球发布的大机型中,中国和美国占比近80%。

早在今年5月,美国就实现了参数规模超过10亿规模的基础大型模型的突破。

除了大家熟知的ChatGPT之外,美国代表性的通用模型公司还有Anthropic、Cohere、Google等。

其中,Anthropic被称为“OpenAI的竞争对手”。

其开发的聊天机器人Claude一次可以总结约75000个单词。

它比ChatGPT更适合处理长对话和内容,对大量文档进行深入分析,并且具有更快的平均响应时间。

图片来源:微博截图 Cohere的特点是定位差异化。

与OpenAI不同的是,它坚定地选择了toB路线,提供灵活的存储和数据隐私保护路径,强调安全、隐私和定制化服务。

至于谷歌,最新的情况是推出了AI模型Gemini,其特点是多模态处理和理解复杂逻辑的能力。

Gemini 是唯一在行业标准 MMLU(多任务语言理解)基准测试中超越人类专家测试结果的 AI 模型。

图片来源:微博截图 北京社科院研究员王鹏认为,中美大模型的差异主要体现在三个方面:融资水平、基础大模型发展水平、应用层发展水平。

据不完全统计,今年上半年,在美国AIGC一级市场,硅谷在人工智能领域的融资总额约为1亿美元,占全球融资总额的55%,平均轮融资金额为3.3亿美元。

同期,国内人工智能领域则显得谨慎得多。

投资事件数量同比下降49%,涉及金额61.74亿元,同比下降62%。

从基础大模型的发展水平来看,国内大模型还存在数据总量不足、计算资源匮乏、场景渗透有限等问题。

毕竟,从公开数据量来看,英文数据本身占据主导地位,而美国也在采取各种方式限制中国获取算力核心资源。

至于应用层,中国也在效仿;其中,较为明显的是在办公、金融、医疗等领域落后于美国。

针对国内多家厂商声称自己的大型模型已经超越GPT-4的事实,张晓荣认为:“理论上,有些厂商可能会部分优于GPT-4,但考虑到算法、计算能力和数据资源,双方认为,在其他方面的投入下,国产机型全面超越GPT4的可能性比较小。

“在他看来,我们需要正视国内外大机型的差距,这涉及到技术、人才、资金等多方面因素。

好消息是中国拥有较大的市场规模和丰富的应用场景,这为大模型的落地应用提供了广阔的空间和条件,而且数据和场景越多,大模型就越实用,这让中国还有机会追赶美国。

尽管其底层研发技术略落后于美国,但在大型模型领域仍然存在很多问题有待解决,最典型的就是产出结果缺乏可信度。

,而且缺乏安全性,这对于人和AI来说都将是一个长期的学习过程。

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