中国小康网 独家专稿
文|《小康》·中国小康网 袁凯
做ChatGPT好比踢足球，踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西那么好也不容易。
🌟在AI世界里，一个不言而喻的事实是：算法的深度学习之路绝非一蹴而就。从2018年GPT-1的问世，到如今OpenAI耗时六年打磨出的顶尖大模型，每一步都是精心雕琢和时间的烙印。🔍就像马拉松，起点相同不代表终点，专属于技术积累的赛道上，没有短道速成的捷径。🏆让我们一起见证并投身于这个需要耐心与智慧的科技盛宴吧！🌟#人工智能#深度学习#技术积累
🌟人工智能革命来了！ChatGPT等创新技术正引领一场内容创作的新浪潮，从文案撰写到营销策略，再到风控决策乃至代码编写，无所不能！👀国内创业热潮中，无数团队竞相涌现，试图解锁其无限潜力。然而，这背后的黑科技并非易掌握，ChatGPT远超想象的复杂性等待探索。🔍🚀ChatGPT不只是一个工具，它是内容生成领域的革命者，每个领域都有可能成为它的舞台。但请记住，它并非万能钥匙，每个应用都需要精准理解和适配。💡📝对于营销人员来说，这意味着要从创意到执行，都得与时俱进，学会与AI智慧协作。而对于风控专家，他们需要更深入地理解其决策逻辑，确保数据安全。🛡️💻代码编写者们，挑战固然增加，但也将迎来技术与创新的双重飞跃。拥抱变化，不断提升自己，才是关键。🌐别让ChatGPT的光环迷惑了你，它背后的技术革新和商业应用远不止于此。一起期待，未来将如何被AI重塑！🚀
🏆🚀ChatGPT：创新界的”梅西时刻”？🔥👑毋庸置疑，足球世界中的盘带大师和致命射门者总是让人赞叹不已。然而，达到像梅西那样的卓越水平，背后是无尽的训练与精准技艺。同样的，ChatGPT以其强大的智能和算法更新速度，正引领着技术革命的浪潮。🚀每一步操作，每一句回应，都像是在球场上高速盘带，瞬间洞悉并满足用户需求。🔥虽然ChatGPT备受赞誉，但正如科技部部长王志刚所指出，保证算法实时性和质量的有效性绝非易事。这不仅是对技术精度的考验，也是对创新速度和用户体验的高度要求。🏆它在技术进步的道路上，无疑是一道亮丽的风景线，但也提醒我们，前行的路上仍有挑战等待着解决。💪对于那些寻求尖端科技与卓越服务的人来说，ChatGPT无疑是当前人工智能领域的耀眼明星。它的存在，不仅刷新了我们的认知，也激发了对未来更多可能性的期待。🌍记得，每一次点击和互动，都是在与这位创新巨头的一次深度对话。让我们共同见证，ChatGPT如何用技术力量，定义未来的沟通方式！🌐
复旦MOSS团队：路还很长
🔥【复旦MOSS】ChatGPT劲敌！🔥近期，邱锡鹏教授团队的重量级AI之作——MOSS震撼问世，瞬间点燃了科技界与大众的关注焦点。🎉2月20日一纸公告，MOSS便迎来了超乎预期的反响，内测申请如潮、媒体聚焦、投资青睐和合作意向纷至沓来，这一切都源于ChatGPT的热度发酵。🔍作为NLP领域的创新突破，MOSS不仅打破了学术圈的壁垒，更引领了技术潮流。它以其强大的语言理解和生成能力，引发了人们对未来智能交互方式的深度思考。💡ChatGPT的火爆，无疑为MOSS的成功铺平了道路，也让大家对这一领域的发展充满期待。对于有意合作或寻求技术支持的伙伴们，复旦大学计算机科学技术学院正敞开怀抱，欢迎共同探索科技的无限可能。🤝同时，我们也提醒大家，关注MOSS的同时，不妨也关注其背后的科研价值和技术创新。📚#MOSS #ChatGPT #人工智能热浪
🌟邱锡鹏带领的研究团队早在2021年就已经涉足中文生成式预训练的前沿领域，他们自主研发并慷慨分享了相关模型，据统计每月平均下载量高达数万次，展现出强大的影响力和实用性。他们的探索从未停歇，进一步提出了革新性的“语言模型服务”理念，将基础模型视为提供全面语言服务的核心。🌟到了2022年，团队的重心转向训练大型语言模型，致力于打造能够理解和响应用户指令、具备流畅对话能力的语言技术。经过半年不懈的努力，他们已经取得了显著的进步，为未来的智能交互提供了坚实的技术基础。👀
🎉邱锡鹏团队翘首期盼的日子终于在农历腊月二十八揭晓！那一刻，项目核心开发者孙天祥博士，在日常测试中轻轻敲入一个中文问题，却惊讶地见证了MOSS的英文精准回应，仿佛一个虽不会说但能理解中文的奇妙存在。别忘了，那时的MOSS还只是个新手，中文语料仅占其训练数据的微不足道的0.1%哦！🚀
“很神奇，我们没有教过它机器翻译。”MOSS显示出的潜能让邱锡鹏当晚激动到失眠。他把MOSS比作一个“聪明的小孩”，即便现在还不擅长写诗、解题或很多具体的事，但已展示出成为通用人工智能(AGI)大框架的潜能，“很多遥不可及的事情，它一点就通了”。
在不少人看来，ChatGPT、MOSS这类大型语言模型与现在我们日常使用的小爱同学、Siri这样的语音助手似乎差别不大。真的是这样吗?邱锡鹏打了个比方，解释道：“这两者的关系就像智能手机和功能手机。之前的聊天系统还属于弱人工智能，设计它们就是用来聊天的，正如传统的功能手机只能用来打电话;而现在的大型语言模型，像ChatGPT、MOSS，它们能做很多事，聊天只是功能之一，就像智能手机可以用来打电话，但它的功能远远不止于此。”
邱锡鹏也坦言，与ChatGPT相比，MOSS的最大差异还是参数规模。 “ChatGPT的参数量多达1750亿个，而MOSS的参数量比其小一个数量级，大约是前者的1/10左右。” 邱锡鹏团队认为，这个规模在财力物力承受范围之内，也使模型具备一定的智能。实验结果证实了团队的猜想，MOSS模型可以非常顺利地与人类进行聊天互动。邱锡鹏介绍，MOSS的特点是小规模，比较容易适应个性化模型，可以赋予更多专业化能力，利于企业内部私有部署，经过一些数据微调就可以转化为生产力。
2月20日，MOSS上线当晚，网站一度瘫痪。邱锡鹏团队在官方回应中表示，MOSS还是一个不太成熟的模型，计算资源不足以支撑庞大的访问量，距离ChatGPT还有很长的路要走。在MOSS完成初步验证之后，团队会将经验、代码、模型参数开源出来供大家参考。中国版ChatGPT的诞生还需要中国全体AI从业者的共同努力，更需要不断和人交互以提高能力。团队也将坚持对最前沿AI模型的不懈追求。
AI从业者：一天成本要3亿
在国内ChatGPT的追逐赛道上，除了作为重头戏的头部科技公司与专家研究团队，还有不少想要尝鲜ChatGPT的个人，但他们往往无法迈出第一步。
“若用ChatGPT的方法，以小冰框架当前支撑的对话交互量计算，每天成本将高达3亿元，一年成本超过1000亿元。” 在来自大洋彼岸的这股科技潮最初传导至国内之时，小冰CEO李笛就为不少想要尝试做国内ChatGPT的人泼了一盆冷水。
马新几乎是国内最早接触到ChatGPT那批人。2022年11月30日，ChatGPT发布，5天内涌入100万用户。马新深受触动，开始考虑自己做类ChatGPT的可行性。
“我本身从事的是AI行业。ChatGPT拥有持续的上下文对话能力，同时支持文章写作、诗词生成、代码生成等。这让我很是惊讶。”马新知道，这对AI行业是颠覆性的，它不在于技术上的创新，而在于向大众展示了一个全新的使用技术的途径，那就是NLP任务(自然语言处理)中基于大型语言模型(LLM，Large Language Model)演进出的GPT。马新认为，NLP任务(自然语言处理)的核心逻辑是 “猜概率”。“现阶段所有的NLP任务，都不意味着机器真正理解这个世界，他只是在玩文字游戏，进行一次又一次的概率解谜，本质上和我们玩报纸上的填字游戏是一个逻辑。只是我们靠知识和智慧，AI靠概率计算。”这决定了如果没有大量资金支持，AI便无法进行足够的“语言预训练”。正如ChatGPT铺天盖地的宣传里总是离不开这样一句话：在拥有3000亿单词的语料基础上预训练出拥有1750亿参数的模型。“如果说3000亿单词是训练数据，那么1750亿参数就是沉淀下来的AI对这个世界的理解。”了解到训练步骤需要花费的资金后，马新彻底打消了试水ChatGPT的念头。“做中国版ChatGPT是百度、阿里这样的大厂才敢拥有的野心。而其它挂着ChatGPT概念的公司，几乎只能局限在很小的领域，资金不足以支撑语言训练是最大的问题。”
而在多位行业人士看来，要做中国ChatGPT，不光是“语言预训练”的问题。与OpenAI相比，国内大厂在算力和算法方面与之同样有差距。高性能GPU是人工智能的基石。去年英伟达高端GPU芯片对中国供应受限，有行业人士算了一笔账：想要训练与ChatGPT相匹敌的大模型，每年在显卡、CPU等设备方面投入的成本高达10亿美元。面对如此庞大的现金流需求，不少人预判，“微软、谷歌这样的硅谷大厂有这个能力，国内大厂有这一实力的也少”。
李笛认为，与其说中美两国在人工智能领域有巨大的“技术壁垒”，不如说有一定的“时间壁垒”。“时间壁垒”带来的则是算法方面的差距。一个基础常识是，算法训练是一件没有办法弯道超车的事情。自2018年推出第一代生成式预训练模型GPT-1起，OpenAI用了近6年的时间沉淀出了当前的大语言模型。“这6年的差距没办法用半年的时间实现超越，除非有天才少年用更加完善的算法框架实现降维打击。”
其实，不少AI从业人士同样认为，由于人工智能对算力、算法、时间的要求很大，其成本压力太高，因此，AI必须要找到一个明确具体的垂直场景。
与其临渊羡鱼，不如退而结网。对于许多国内公司而言，基于ChatGPT的场景赋能应用，或许是新一轮科技军备竞赛中的理性选择。
(《小康》·中国小康网 独家专稿)
本文刊登于《小康》2023年3月下旬刊
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