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。对此，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，以期借此推动产业创新和发展。
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，例如BERT的问世就刷新了11项自然语言理解任务的纪录。近期，它们又是在内容生成领域取得了令人瞩目的成就，即AIGC。
原内容表达了人工智能领域中的一个重要观点，即大模型的出现是否催生了新的AI范式。对此，芮勇的回答简洁明了：AI范式的演变过程，可以概括为从“针对特定任务的模型微调”（small models fine-tuning）转变为“根据上下文提示自主理解并执行各种任务，无需调整模型参数或结构”（large models in-context learning）。这样的转变，无疑代表了AI技术发展的新趋势。
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。
他进一步阐述，近年来大模型取得了显著的突破，引发了许多人的乐观预期。根据Gartner技术成熟度曲线，大模型目前正处于“期望膨胀阶段”。人们对大模型的期望值相当高，然而也应认识到，大模型所面临的挑战与问题依然严峻。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。另外，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）的目标仍需付出更多的努力。
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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