文章主题：ChatGPT, AIGC技术, 联想集团, 芮勇博士
近期，ChatGPT成为网络热点，引发广泛关注。在此背景下，联想集团CTO兼高级副总裁芮勇博士在接受凤凰网科技采访时表示，公司正积极探讨AIGC技术在产品与业务领域的应用可能性。
ChatGPT 是 OpenAI GPT 系列中针对对话场景进行优化的一款语言模型，它被归类为 Foundation Models，也就是基础模型，也被称为“大模型”。根据芮勇的总结，ChatGPT 的主要特点可以概括为“一大三多”：首先，它的参数规模非常大，达到了千亿参数级别，这使得它成为一款超大型的人工智能模型；其次，它采用了多种数据源、多种数据模式以及多种任务来进行训练，这使得它在处理各种对话场景时具有更强的泛化能力；最后，它还利用了互联网规模海量数据进行训练，进一步提升了其性能和效率。
芮勇指出，大模型在内容理解领域取得了显著的突破，如BERT诞生之时，它刷新了11项自然语言理解任务的成绩单。如今，这些大模型又年在内容生成领域展现出卓越的能力，即AIGC。
原内容表达了人工智能领域中的一个重要变化，即从针对特定任务的微调模型向根据上下文自动理解和执行多样化任务的巨量模型的转变。为了更全面地呈现这一过程，我们可以将这种变化概括为以下几个阶段：首先，传统的AI范式主要依赖于“针对特定任务，更新预训练模型”的方法，也就是通过微调现有的小型模型来完成特定的任务。这种方法在处理一些特定问题时表现出色，但它在很大程度上受限于模型的规模和能力。随着大模型的出现，AI范式开始发生重大转变。大模型具备了根据上下文提示自动理解并执行各类任务的能力，而无需对模型参数或架构进行更新。这意味着，我们可以利用这些大模型来处理更加复杂和多样化的任务，而不再局限于简单的微调任务。总之，从“针对特定任务，更新预训练模型”向“根据上下文提示自动理解并执行各类任务，无需更新模型参数或架构”的转变，代表了人工智能范式的一个重要进步。这一变化不仅极大地提高了模型的灵活性和适应性，还为AI技术的发展打开了新的可能性。
ChatGPT的崛起,让人们看到了大型语言模型向通用人工智能(AGI)迈进的希望。然而,芮勇教授对大型模型能够走多远以及前景如何仍然持保留态度。他还指出,当前仍有许多争议,关于大型模型是否能够实现“多任务、多模态、多化身”的一体化。
近年来，大型人工智能模型的进步取得了显著突破，许多人对此持乐观态度。根据Gartner技术成熟度曲线，当前大型模型正处于“期望膨胀阶段”。人们对这些模型的期望值很高，然而也应认识到，它们仍面临着许多挑战。例如，谷歌推出的 ChatGPT（又名 Bard）在首次公开亮相时就出现了回答不准确的问题，导致公司市值在一日之间下跌超过 1000 亿美元。此外，对话机器人生成的句子缺乏可追溯性，甚至可能包含偏见或冒犯性言论等。由此可见，实现通用人工智能（AGI）的目标仍然任重道远。
对于联想将在AI新范式和大模型普及中发挥怎样的作用，芮勇表示，长远来看，很有可能AI新范式(large models + in-context learning)与旧范式(small models + fine-tune)共存，或是相互结合，而不会单个范式一统天下。
他表示，联想将充分发挥“端-边-云-网-智”新IT架构的优势，来支撑新旧范式的结合与转换。除了基础架构之外，联想还在考虑AIGC技术在产品和业务里的应用。比如，在智能设备中对跨模态的生成模型进行优化和裁剪，使之能加载到手机或平板上实现个性化内容生成。在智能解决方案方面，联想考虑把AIGC用于新产品营销与新客户触达，“目前，大模型还没有与知识有效结合，我们正在研究数据驱动与知识驱动相结合的方法，即Hybrid Learning来改进大模型的不足。另外，在大模型落地过程中，也需要彻底解决对环境变化或是新领域、新任务的自适应问题，即Adaptive Learning，这些都是联想人工智能的探索方向。”
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