玩瘋了的ChatGPT不止AIGC,Maas或成為下一個增長大爆發(fā)?
ChatGPT被玩瘋了!
12月1日,OpenAI發(fā)布了一個NLP(自然語言識別)的新模型ChatGPT,該模型是OpenAI在2020年推出的NLP預訓練模型——GPT-3的衍生產(chǎn)品,不僅可以完成對答、寫劇本、寫代碼等各項功能,還可以創(chuàng)作詩歌和笑話,就連馬斯克也在感嘆“很多人瘋狂地陷入了ChatGPT循環(huán)中”,“ChatGPT 好得可怕,我們離強大到危險的人工智能不遠了”。
TED負責人Chris更是對紐約時報沒有報道ChatGPT表示震驚,ChatGPT在引起全網(wǎng)熱情“調戲”的同時,也被業(yè)內公認為是NLP及人工智能領域具有重要意義的一款模型。
小編也上手把玩了一下,沒想到ChatGPT寫起小說來也相當強悍,其生成故事的流暢度和邏輯性堪比人類。
ChatGPT爆火的背后除了是AIGC(AI Generated Content)的故事,但不可忽視的一個更重要的推手是以Generative Pre-trained Transformer3(GPT-3)為代表的AI大模型的崛起,大模型的力量讓工業(yè)級AI的“奇點”越來越逼近。
大模型的魅力:工具的復利???????
就像熟食的出現(xiàn),讓廚藝不精的人,解決了做菜的難題,只要回家再二次烹飪一下,便可成為一頓美味佳肴,誰又在乎前面98%的步驟都是在餐廳完成的呢?
工具或產(chǎn)品的本質目的,是面向生產(chǎn)力的解放和升級,衡量一個工具生命力的重要指標是其能否產(chǎn)生復利效應,只有具備遍及性、普惠性、規(guī);⑼ㄓ媚芰Φ墓ぞ卟拍艿靡粤餍,開啟一個產(chǎn)業(yè)級生態(tài)甚至是一個時代。
AI大模型的走熱,是工具爆發(fā)周期規(guī)律的使然。
曾投資過Uber、Robinhood的著名天使投資人Jason,這個月在他的播客問答中,談到工具爆發(fā)的周期,他總結到:階段一是愛好者的工具,比如說以前圖片愛好者用Photoshop處理圖片,但是大部分人是不會用PS的,因為學起來非常困難;階段二是從愛好者的工具到普通人的工具,比如說從PS到美圖秀秀,這個階段工具的使用難度大大降低;階段三是從普通人的工具到平臺,這個是真正突破性的,是最需要商業(yè)想象力和商業(yè)直覺的,比如說從美圖秀秀,到Instagram,現(xiàn)在你可以直接在社交平臺P完圖分享到你的社交網(wǎng)絡;最后是從平臺成為行業(yè)。
而AI也正在經(jīng)歷類似的歷程。
不可否認,到了2022年,依然可以看到大部分云計算和AI供應商無暇去高權重的投入AI的應用場景和應用可行性,而是專注于另一個關鍵詞:成本。
一如商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人揚帆曾表示:AI替代人工,表面上是個需求問題,但實際上是個成本問題。
雖然人人都知道手磨咖啡好喝,但讓每個人都去磨咖啡顯然不現(xiàn)實。
回到云計算和AI服務提供商這邊,雖然面向企業(yè)賣AI理論上潛力巨大,但每家客戶都有大量需要定制解決的需求,往往要投入眾多行業(yè)專家、算法架構師、軟硬件工程師來解決一些小問題。這樣做出來的成果雖然可觀,但其實只具備案例性質,缺乏推廣可能。
另一方面,中國與歐美截然不同的生存土壤和To B環(huán)境,讓中國式AI走向高度工業(yè)化的愿景和需求更為強烈,一個顯見的區(qū)別就是歐美的AI to B市場凈值較高,客戶數(shù)字化能力較強,他們的AI面對的客群,更多是大規(guī)模、分散式的企業(yè)軟件市場,而中國的AI目標用戶則更多是政企、實體經(jīng)濟企業(yè),數(shù)字化能力參差不齊,需要一對一的AI能力和通用化的AI解決方案,可以說,低成本的AI工業(yè)化,已成為目前中國AI產(chǎn)業(yè)的主線任務。
而AI大模型的出現(xiàn),或成為AI工業(yè)化的最佳解,其可重復利用的通用能力,正踩在了工具爆發(fā)周期的前站,開啟了從作坊式的人工智能邁向通用智能的里程碑。
那么AI大模型是什么?
AI大模型就是Foundation Model(基礎模型),指通過在大規(guī)模寬泛的數(shù)據(jù)上進行訓練后能適應一系列下游任務的模型。即以“預訓練大模型+下游任務微調”的方案,直接在海量通用的、無標注的數(shù)據(jù)上自監(jiān)督訓練,捕獲知識,通過將知識存儲到大量的參數(shù)中并對特定任務進行微調,從而提高模型的泛化能力和通用問題求解能力。
簡而言之,大模型就相當于“熟制品”,企業(yè)買回去,進行二次加工,從而可以生成自己想要的AI能力,其在大數(shù)據(jù)集訓練的預訓練模型上再完成小數(shù)據(jù)的遷移,最終在企業(yè)用戶時間、人力成本的平衡的基礎上,保證了模型的精度和使用效果,這種大模型預訓練的邏輯成為了工業(yè)級AI的核心思路之一,讓AI變得像齒輪、軸承、鋼筋一樣,成為標準化、規(guī);⒘鞒袒、低成本的產(chǎn)物。
就像速泡茶包和傳統(tǒng)烹茶一般,傳統(tǒng)烹茶滿足了精致主義者和鐘愛品茶人士的味蕾,但只有看似不夠高端、廉價的速泡茶包才能飛入尋常百姓家,同樣也凝聚了制茶工藝的精髓,而中國AI要做的,就是炮制出這樣方便快捷、標準化的速泡茶包。
AI大模型“先富帶后富”
三類廠商成受益者??????????
在未來,人工智能所期盼的終極圖景,就是像供水供電一樣流向終端,流向用戶、流向企業(yè),誰能先做到這點,誰就會在AI 產(chǎn)業(yè)布局中獲得先發(fā)優(yōu)勢。
在發(fā)力大模型這一選擇上,巨頭們便是抱著這一信念,賭一次,賭對了,就值了。
于是,AI大模型軍備競賽開始打響,國外有谷歌、微軟、Meta,國內有華為、阿里、百度、浪潮等企業(yè)均下場參戰(zhàn),模型平均參數(shù)上百億。
例如,谷歌Switch Transformer,采用了“Mixture of experts”(多專家模型),把數(shù)據(jù)并行、模型并行、expert并行三者結合在一起,實現(xiàn)了某種意義上的“偷工減料”——增大模型參數(shù)量,但不增大計算量。
再例如,浪潮發(fā)布的“源1.0”,參數(shù)規(guī)模2457億,采用了5000GB中文數(shù)據(jù)集,是一個創(chuàng)作能力、學習能力兼優(yōu)的中文AI大模型。據(jù)開發(fā)者介紹,由于中文特殊的語言特點,會為開發(fā)者帶來英文訓練中不會遇到的困難。這意味著,想要做出和GPT-3同樣效果的中文語言模型,無論是大模型本身,還是開發(fā)者,都需要付出更大的力氣。
而且巨頭們大多不止一個基礎模型,從自然語言模型,到視覺模型,再到多模態(tài)模型,AI大模型的天花板越來越高。
不難發(fā)現(xiàn),涉及萬億級參數(shù)、擁有“巨量數(shù)據(jù)、巨量算法、 巨量算力”三大特征的AI大模型是一項門檻很高的技術競賽,只有科技巨頭才有實力研發(fā)工業(yè)級別的AI大模型,然后科技巨頭再開放給各行各業(yè)的開發(fā)者,這種“先富帶后富”的路子正是AI大模型的落地方式,在落地的前半段賽程,科技巨頭們成為“飲頭啖湯”者。
云計算廠商、AI芯片巨頭和數(shù)據(jù)密集型巨頭將會這一波AI大模型化浪潮的核心受益者,大模型帶來 AI 底層基礎技術架構的統(tǒng)一,以及對算力的龐大需求等特征,天然有利于云計算公司在此過程中發(fā)揮基礎性角色,云計算具有全球分布最為廣泛、最為強大的硬件算力設施,同時 AI 框架、通用算法最為一種典型 PaaS 能力,亦傾向于被整合到云廠商的平臺能力當中。因此從技術通用性、實際商業(yè)需求等維度,在大模型的推動下,云計算巨頭有望逐步成為算力設施+基礎算法框架環(huán)節(jié)能力的主要提供商。
而AI芯片巨頭的算力能力是天然護城河,既可以支持自研模型,也可以成為大模型廠商的供應商,賣算力,兩邊通吃,而坐擁獨特專用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)密集型巨頭,如微信掌握的社交數(shù)據(jù),騰訊視頻的視頻數(shù)據(jù),阿里淘寶掌握的購物數(shù)據(jù),在行業(yè)大模型的訓練上,具有得天獨厚的優(yōu)勢。
Maas或成為下一個增長大爆發(fā)
目前來看,巨頭們狂練AI大模型,一部分是為了賣,另一部分主要是基于反哺自身的產(chǎn)品和業(yè)務線,比如騰訊的混元模型,是為了優(yōu)化營銷全鏈路,幫助廣告主促成交易達成,為其帶來更高效的投放轉化效果,微軟的大模型是用在Office套件上,谷歌的BERT模型也是為了優(yōu)化搜索引擎的搜索準確性。
盡管,在現(xiàn)有AI大模型的商業(yè)結構中,“賣”的比重并不高,但或許可以期待下,在AI工業(yè)化推廣的剛需下,在AI能力成為企業(yè)IT基礎設施標配的趨勢下,Maas模式(Model as a service,模型即服務)作為新興商業(yè)模式的爆發(fā)可能性,除了開源,Maas將是AI走向普惠的最有可行性和網(wǎng)絡效應的第二條路,國外有“huggingface”,而中國的“huggingface”或許要從Maas的探索中誕生,無論是結合Paas模式,整合為大平臺,還是以產(chǎn)品形式單點輸出,復制Saas的企服路線,中國企業(yè)、研發(fā)人員們?yōu)锳I模型的付費能力是不容小覷的。
原文標題 : 玩瘋了的ChatGPT不止AIGC,Maas或成為下一個增長大爆發(fā)?
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