站点介绍
今天给各位分享OpenAICEO:大语言模型的规模已经接近极限，不是越大越好的知识，其中也会对语言模型公式进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型拿余，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。
2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必碧陆应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。
2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。
chatGPT的规范使用
2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇。
但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和悔敏顷数据。
撰文 / 涂彦平 编辑 / 黄大路 设计 / 赵昊然
ChatGPT在这个春天霸占了中文互联网，普通人面对它多生出兴奋和焦虑交织的复杂情绪，而大公司不甘落后，纷纷宣布自己也在做类似的AI大模型。
继3月16日百度发布文心一言之后，4月7日，阿里云官宣大模型通义千问开始邀请测试。
4月8日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇分享了盘古大模型的进展及应用。他透露，华为盘古大模型正在推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级。
接下来，有多场大模型相关发布会扎堆举办。
4月10日，商汤“日日新SenseNova”大模型体系问世；4月11日，毫末智行自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若发布；由昆仑万维和奇点智源合作研睁塌发的天工大模型3.5发布在即，并将于4月17日启动邀请测试；5月6日，科大讯飞“1+N认知智能大模型”即将发布……
互联网巨头、人工智能公司、智能硬件公司、自动驾驶公司等各方力量，都积极参与到大模型这一场盛宴中来。
行业监管也迅速出手。4月11日，国家网信办发布通知，就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》面向社会公开征求意见。
根据计算机科学家、自然语言模型专家吴军的说法，ChatGPT背后是一个叫做语言模型的数学模型在发挥作用，这项语言模型技术早在1972年就已经有了，是由他的导师弗莱德里克·贾里尼克(Fred Jelinek)在IBM期间带领团队研发出来的。
只是到了今天，由于算力不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型，并逐步走向大模型的时代。
复旦大学计算机学院教授、MOSS系统负责人邱锡鹏曾乱好这样描述大模型的能力飞跃：“当模型规模较小时，模型的性能和参数大致符合比例定律，即模型的性能提升和参数增长基本呈线性关系。然而，当 GPT-3/ChatGPT 这种千亿级别的大规模模型被提出后，人们发现其可以打破比例定律，实现模型能力质的飞跃。这些能力也被称为大模型的‘涌现能力’（如理解人类指令等）。”
每当有革命性的技术诞生，无一不是由其在具体行业的商用化应用来实质性地推动行业进步。作为连接技术生态和商业生态的桥梁，大模型也将在很多行业应用落地。
只是，这波来势凶猛的大模型热，究竟会催生万物生长改变万千业态，还是继区块链、元宇宙之后又一个看上去很美的泡沫？
无限想象空间？
特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中，拉开了AI大模型在自动驾驶领域应用的开端。大模型在自动驾驶行业的应用将提升系统的感知和决策能力，已经被视为自动驾驶能力提升的核心驱动力。
4月2日，百度正式发布百度自动驾驶云Apollo Cloud2.0。百度智能驾驶事业群副总裁、智能网联业务总经理高果荣表示，Apollo Cloud2.0基于大模型实现了自动驾驶数据智能的搜索引擎，大模型的能力积累了自动驾驶数据智能的搜索引擎，从海量数据中能够精准找到自动驾驶面向不同场景的数据。
“在自动驾驶领域，BEV(Bird''s Eye View，鸟瞰视图)是当前主流的技术路线，未来可以朝着多模态、通用智能的方向发展。”商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚表示。
他认为，在通用人工智能时代，输入提示词和多模态内容，就可以生成多模态的数据，更重要的是，可以用自然语言生成对任务的描述，用非常灵活的方式覆盖大量的长尾悉陪圆问题和开放性的任务，甚至是一些主观描述。
王晓刚举了一个例子来说明AI和AGI处理任务的不同。给定一张图片，判断是否需要减速，AI和AGI的反应有什么不一样呢？
现有的AI系统，会首先做物体检测，然后再物体框里做文字识别，最后做决策。整个过程中每一个模块都是事先定义好的任务。
而在通用人工智能下，给定图像，人们只需要用自然语言去问问题，比如，“这个图标是什么意思？我们应该做什么？”模型本身不会发生变化，它会通过自然语言的方式给出一系列逻辑推理，最后得出结论。比如，它会说，“前面限速30公里/小时”“前面100米是学校区域”“有小孩”“应该小心驾驶”“将车速降到30公里/小时以下”等。
王晓刚还指出，智能驾驶汽车领域有“数据飞轮”的说法，通用人工智能时代则会产生“智慧飞轮”，人和模型之间可以互动，通过人的反馈，模型能更好地理解人需要它展示什么样的能力，而去解锁更多技能。从数据飞轮升级到智慧飞轮，可以实现人机共智。
商汤基于多模态大模型，可做到数据的感知闭环和决策闭环。从前端自动采集高质量的数据，到利用大模型进行自动化的数据标注和产品检测，“能够几百倍地提升模型迭代的效率并降低成本”。
华为云EI服务产品部总裁尤鹏也表示，“整个数据标注是整个自动驾驶领域准确率、效率、成本最高的一部分”，这部分的效率直接影响到自动驾驶算法和驾驶等级的提升。他透露，华为云正在做预训练标注大模型，支撑后续的自动驾驶算法的训练，可能会在几个月后会发布。
除了自动驾驶，很多行业人士相信，智能座舱也将在大模型的赋能下有着质的提升，尤其将为人机交互打开新的大门。
百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇认为人工智能将重塑汽车空间，人与汽车的关系将会截然不同。“未来，我们相信每辆汽车都会搭载一个数字虚拟人。未来的数字虚拟人不仅可以模拟人的外形，还可以注入灵魂，真正拥有对人类意图的理解……同时也不再是单一以前场景的车机助理的身份，而会转化成全能助理。”
他相信，随着通用人工智能的发展，智能座舱将成为汽车创新的新焦点，将会重塑其空间，届时用户和车企之间的距离将缩短，用户和品牌之间的关系将更为紧密。“拥有自然语言交流能力的智能车可以让车企与用户直接进行一对一的对话。当汽车成为全能助理后，车企将面对用户需求爆发式的增长。”
王晓刚称，在智能座舱板块，通用人工智能可以使基模型具备对空间环境的理解、用户状态的感知、多模态指令解析及多轮逻辑对话、内容生成等一系列能力，进而赋能包括情绪感知、智能助手、基于情感的对话、创意内容生成、个性交互等一系列功能，不断地提升个性化体验，进一步拓展应用场景。
“智能汽车是通用人工智能实现闭环的一个非常好的场景，我们已经有人机共驾。”王晓刚表示，“未来我们希望车和模型之间能够产生更有效的互动，那就完成了从人到车到模型这样一个互动闭环，能够让通用人工智能为我们提供更好的驾乘体验，解锁无限的想象空间。”
只是，消费者距离这种有着“无限的想象空间”的汽车生活还有多远，没有人说得出答案。
希望在于将来
想象是美好的，不过，挑战也随之而来。
“过去我们一年要做大概1000万帧的自动驾驶图像的人工标定，请外包公司进行标定，大概6到8元钱一张，一年的成本接近一个亿。但是当我们使用软件2.0的大模型通过训练的方式进行自动化标定，效果会非常可怕——过去需要用一年做的事情基本上三个小时就能完成，效率是人的1000倍。”理想汽车创始人、董事长兼CEO李想OK表示，“对于员工来说，他们会感觉用拳头打架遇到了拿枪的。”
他认为，在这样的状况下，如何能够让软件2.0和现有人才进行融合，为他们提供怎样的全新工作流程、激励机制，如何去选用任用人才，给全行业提出了挑战。
更大的挑战可能还在于中外大模型技术的差距。
3月25日，在2023中国发展高层论坛上，360创始人、董事长兼CEO周鸿祎表示，目前来看，中国大语言模型和GPT-4的差距在两到三年时间，GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国在场景化、工程化、产品化、商业化方面拥有巨大优势，应当坚持长期主义精神，迎头赶上。
4月9日，由中国人工智能学会主办的人工智能大模型技术高峰论坛上，融汇金信CTO李长亮认为，未来做通用大模型的和做场景的分层很清晰，没有中间态。做通用大模型需要大量的算力、数据、人员、资源等，只有有很强技术储备和资源调配能力的大公司才能做，中小创业公司在这条赛道上会很难；在垂直应用上，基于大模型的发展，结合场景的know-how做一些创新应用，则会有无数的企业诞生。
他还认为，中国在大模型这个产业赛道上是很有机会的，因为在中文场景下，我们更懂我们自己的语言，沉淀了大量的中文知识，会迅速追赶并超越。
我们也注意到，计算机科学家、自然语言模型专家吴军在4月3日晚得到的一场直播中则给当下的ChatGPT热泼了盆冷水。他直言ChatGPT在中国被过度炒作了，中国的大部分研究机构是做不了的。
在他看来，ChatGPT的原理很简单，但是在工程上要想做到，其实蛮困难，因为ChatGPT太耗资源，光硬件的成本就要差不多10亿美元，这还没算电钱。ChatGPT训练一次要耗多少电？吴军的说法是，大概是3000辆特斯拉的电动汽车，每辆跑到20万英里，把它跑死，这么大的耗电量，才够训练一次。这是非常花钱的一件事。
他的结论是，ChatGPT不算是一项新的技术革命，带不来什么新机会，最后可能的一个结果就是给几家大的做云计算的公司交钱。
由ChatGPT带起的大模型热，最终会在各行各业开花结果，还是盛名之下其实难副？不妨把这个问题交给时间。
本文由汽车商业评论原创出品
转载或内容合作请联系说明
违规转载必究
【本文来自易车号作者汽车商业评论，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
出品 | AI 科技 大本营（ID:rgznai100）
近年来对于 AI 语言模型的有一个争议就是 —— 越大越好。
DeepMind 正在质疑这个理由，并表示给 AI 一个记忆可以帮助与它 25倍大小的模型竞争。
去年 6 月，OpenAI 发布 GPT-3 模型时，就重写了语言 AI 的规则手册。该实验室的研究人员标明，简单地扩大神经网络的规模和训练数据可以显著提高各种语言任务的性能。
自 GPT-3 发布以后，许多其他 科技 公司也加入了这一潮流，开发了自己的大型语言模型并实现了类似的性能提升。但研究人员还是对这种历顷困方法提出了担忧，尤其是前谷歌研究员 Timnit Gebru。
在一份公司的文件中，Gebru 和他的乎谈同事强调说，这些模型及其数据集的庞大规模使他们比普通的神经网络更加难以理解，而这些神经网络以「黑匣子」而闻名。这可能会使检测和减轻这些模型中的偏差变得更加困难。
他们发现了一个更大的问题，依靠越来越多的计算能力在 AI 领域取得进展意味着该领域的尖端技术对于除了资源丰富的商业实验室外的所有人来说都是遥不可及的。扩大模型就可以带来持续的进步，也意味着有前景的替代方案的资源更少。
但在新的研究中，DeepMind 表明可能还有另一种方式。在一系列论文中，该团队解释了他们首先是如何构建自己的大型语言模型 Gopher，该模型比 GPT-3 大 60% 以上。然后，他们展示了一个更小的模型，该模型能够在数据库中查找信息，可以与Gopher和其他大型语言模型进行面对面的交流。
研究人员将这个较小的模型称为 RETRO，代表 Retrieval-Enhanced Transformer。Transformers 是大多数大型语言模型中使用的特定类型的神经网络；他们对大量数据进行训练，以预测如何回答人类用户的问题或提示。
RETRO 也依赖于变压器，但它被赋予了一个重要的增强。除了根据训练预测接下来应该出现什么文本外，该模型还可以搜索包含 2 万亿个文本块的数据库，以查找使用类似语言的段落，从而改进预测。
研究人员发现，只有 70 亿个参数的 RETRO 模型在各种语言任务上都可以胜过 AI21 Labs 制作的 1780 亿个参数的 Jurassic-1 转换器，甚至在大多数方面都优于 2800 亿个参数的 Gopher 模型。
除了减少所需的训练量外，研究人员还指出，能够查看模型在进行预测时参考了哪些文本块，可以更容易地解释它是如何得出结论的。对数据库的依赖也为更新模型知识提供了机会，无需重新训练，甚至无需修改语料库以消除偏差来源。
有趣的是，研究人员表明，他们可以利用现有的变压器，通过重新训练其网络的一小部分，对其进行改造，使其能够与数据库一起工作。这些模型很容易超越原始模型，甚至接近从头开始训练的 RETRO 模型的性能。
不过，重要的是要记住，按照大多数标准，RETRO 仍然是一个大型模型。它几乎是 GPT-3 的前身 GPT-2 的五倍。人们似乎很可能希望看到更大的 RETRO 模型和更大的数据库有什么可能。
DeepMind 当然认为进一步扩展是一个很有前途的途径。在 Gopher 的论文中，他们发现虽然增加模型大小并没有显著提高逻辑推理和常识任务的性能，但在阅读理解和事实核查等方面的好处是显而易见的。
也许 RETRO 最重要的教训是，扩展模型并不是获得更好性能的唯一途肢念径，甚至不是最快的途径。虽然规模确实很重要，但人工智能模型的创新也至关重要。
所以说，语言模型真的是越大越好吗？对此，你怎么看呢？
参考链接：
OpenAI，是强人工智能。
公司核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。[2]
外文名
OpenAI
创立时间
2015年
相关视频
1.4万播放|02:26
AI自己写代码让智能体进化！OpenAI的大模型有“人类思想”
张小艺爱生活
1万播放|04:08
OpenAI制造判搭历了首个单手解魔方的机器人，使用了神经网络技术
火力全开
8700播放|02:15
【高数有多难！ AI考高数仅得81分 】数学难，高等数学更难！多年来，科学家一直尝试让AI机器人挑战数学考试，但连年不及格，甚至低到20多分。因此，人们普遍认为人工智能无法挑战高数。然而近日，麻省理工的科学家基于OpenAI Codex预训练模型在高数上通过few-shot learning的正确率达到了81%！相关研究已经被ArXiv收录。
飞碟说
2.5万播放|01:11
微软向OpenAI投资10亿美元，在Azure平台上开发AI技术
科技今日看
5928播放|01:04
细思极恐[吃惊]【#专家称人工智能已有轻微意识#[吃惊]】2月15日消息，据媒体报道，建立在大型人工神经网络的人工智能，正在帮助人类解决金融、研究和医学领域的问题，科学家认为这些AI或许已经具有了人类的“轻微意识”。近日，OpenAI 公司创始人推特发文称，现今最大的人工神经网络可能存在某些意识。例如OpenAI 公司建造的一个 1750 亿参数语言处理系统，能够翻译、回答问题和填补缺失的单词。掘搜人
WEMONEY研究室
公司背景公司发展TA说
公司背景
2015年，OpenAI由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨创立。[2]
公司发展
2016年6月21日，OpenAI宣布了其主要目标，包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。OpenAI研发主管枝乎伊利娅·苏特斯科娃(Ilya Sutskever)、OpenAI CTO格雷格·布劳克曼（Greg Brockman）硅谷知名创业加速器Y Combinator总裁萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）以及连续创业家伊隆·马斯克（Elon Musk）等人联合发表博文称：“我们正致力于利用物理机器人（现有而非OpenAI开发）完成基本家务。”[1]
2019年7月22日，微软投资OpenAI 10亿美元，双方将携手合作替Azure云端平台服务开发人工智能技术。
2020年6月11日，OpenAI宣布了GPT-3语言模型，微软于2020年9月22日取得独家授权。
2022年6月，量子计算专家、ACM计算奖得主Scott Aaronson宣布，将加盟公司。
ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息戚或或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来悄饥对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，高运伍每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。
AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要
OpenAICEO:大语言模型的规模已经接近极限，不是越大越好的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于语言模型公式、OpenAICEO:大语言模型的规模已经接近极限，不是越大越好的信息别忘了在本站进行查找喔。
相似站点
