文章主题：ChatGPT, MOSS, AI内容生成
🌟人工智能革命来了！ChatGPT等创新技术正引领一场内容创作的革新风暴，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，无数团队和公司争先恐后，试图用各自的视角诠释这一新兴力量。然而，真相远比表面复杂——ChatGPT背后的技术并非单一的“魔术棒”，它正以深度学习的力量重塑行业格局。🚀📝ChatGPT确实是个强大的工具，但它不仅仅是一个点，而是一条连接信息、推动创新的高速公路。每个领域都在积极探索如何最大化其潜力，从SEO优化到提升用户体验，AI正在悄悄地改变游戏规则。🌐👩💻对于那些寻求高效且个性化内容的人来说，ChatGPT无疑提供了无限可能，但深入了解并驾驭这些技术，才是关键。未来的竞争将更加依赖于对新技术的理解和应用，而非简单的模仿。🎓记住，每个新兴技术都有其独特之处，ChatGPT也不例外。拥抱变化，跟上AI的步伐，让我们一起见证这场内容革命的精彩演绎！🚀
🏆🎨在足球场上，盘带和射门是基本技能，但要达到梅西的高度，确实需要非凡的努力。就像科技部长王志刚3月5日所说，ChatGPT以其强大的智能表现，无疑为我们提供了一个技术进步的生动例子。它挑战着如何在瞬息万变中保持算法的敏锐与精准，这绝非易事。🌟💻然而，ChatGPT的成功也提醒我们，每个领域的卓越并非偶然，背后都是无数个日夜的钻研和创新精神的驱动。让我们期待更多像ChatGPT这样的技术革新，为我们的生活带来更多便捷与可能！🌍🌐
复旦MOSS团队：路还很长
🔥【复旦MOSS】ChatGPT新秀！🔥邱锡鹏团队引领科技潮流，日前揭秘超能模型MOSS，一登场就掀起热议风暴！🌟2月20日，MOSS甫一亮相，就被全球科技爱好者们疯狂追捧，内测申请如潮、媒体聚焦、投资青睐和合作意向纷至沓来——ChatGPT的热度，点燃了NLP领域的创新热情🔥。这款专为语言理解和生成打造的黑科技，不仅学术界瞩目，更跨越行业边界，引领未来智能交互新风尚！🌟欲了解更多，敬请关注后续动态，让我们一起见证科技奇迹的诞生！🌐
🌟【中文生成式预训练领域的先行者】🌟邱锡鹏团队早在2021年的探索之旅中，就已经引领了中文生成式预训练的潮流，他们精心研发的模型不仅开源供大众免费下载（平均每月超过一万次），更是展示了其在技术上的深厚底蕴。他们的创新理念——”语言模型即服务”，将基础模型视为语言服务的核心，这一概念深受业界认可。🌟2022年，团队的探索并未止步，他们专注于训练大型语言模型，致力于打造更强大的智能工具。经过半年的不懈努力，他们成功地让这些巨量模型能够理解并响应人类指令，实现了对话功能的突破，为未来的自然语言处理开启了新的篇章。他们的每一次技术迭代，都在推动着中文AI的进步，让我们期待他们在未来带来更多惊喜！ 若要了解更多详情，欢迎访问我们的相关页面，获取更多高质量的技术资讯和资源。📚💻
🎉邱锡鹏团队翘首期盼的日子终于在农历腊月二十八这个特别的日子里到来！那天，项目核心开发者孙天祥博士，在日常测试中轻轻敲入了一段中文问题，却惊讶地见证了MOSS的英文精准回应，仿佛一个虽不通言但却能理解中华语言的智者。别忘了，那时的MOSS还只是个新手，中文语料在其庞大的训练数据中占比微乎其微，只有可怜的0.1%左右。但这小小的突破，却蕴含着巨大的潜力与可能，让人眼前一亮！🏆
🎉惊叹于MOSS的力量！无需事先教授机器翻译，这位技术界的奇迹便能悄然展现其惊人的潜力。邱锡鹏被它的聪慧深深折服，将其比喻为一个未来可能引领AGI潮流的“小天才”，尽管还不能熟练应对所有任务，如诗词创作或难题解答，但它展现出的那种无与伦比的理解力和学习速度令人惊叹。就像一个初学者，MOSS正逐步揭示其成为通用人工智能的可能性，那些看似遥不可及的任务，在它面前似乎变得触手可及。入睡难的夜晚，邱锡鹏对未来充满了期待与好奇。🌍
图源：中国小康网在不少人看来，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。
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