今年以來(lái)AI熱度持續(xù)攀升，近半年內(nèi)全球近百家公司、機(jī)構(gòu)相繼發(fā)布大語(yǔ)言模型相關(guān)產(chǎn)品。國(guó)內(nèi)也正面臨著“百模大戰(zhàn)”，有數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)有至少130家公司研究大模型產(chǎn)品，其中做通用大模型的有78家。

(資料圖)

在外灘大會(huì)期間，《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者對(duì)話了小冰公司CEO李笛，螞蟻集團(tuán)副總裁、螞蟻基礎(chǔ)大模型負(fù)責(zé)人徐鵬，就大模型的落地前景和挑戰(zhàn)進(jìn)行了探討。

“現(xiàn)在行業(yè)里面最大的問(wèn)題其實(shí)是太雷同了。”李笛對(duì)于大模型風(fēng)潮直言，“大家都沿著同一條路徑往前走，沒(méi)有多樣性，這和創(chuàng)新精神是違背的。創(chuàng)新其實(shí)不是追趕，而是有新的方法，去實(shí)現(xiàn)自己的優(yōu)勢(shì)。”

李笛還強(qiáng)調(diào)，大模型創(chuàng)業(yè)需要慎重。“我覺(jué)得大模型作為創(chuàng)業(yè)公司來(lái)講，一定要慎重。如果創(chuàng)新是在一個(gè)維度的線性發(fā)展，那么只要追就可以了。但現(xiàn)在還不知道技術(shù)范式是不是這個(gè)方向。一旦最后的方向跟現(xiàn)在的方向有夾角，那么你跟得越快，創(chuàng)業(yè)公司就會(huì)走得越偏。當(dāng)然，如果原本是一個(gè)擁有非常強(qiáng)業(yè)務(wù)的公司，想嘗試用大模型去改變?cè)瓉?lái)的業(yè)務(wù)，那么是沒(méi)有任何問(wèn)題的。但假如你就是吃大模型這碗飯，那這個(gè)豪賭是很大的。因?yàn)闆](méi)有人能確定，OpenAI也不能確定，風(fēng)險(xiǎn)很高。”

對(duì)于大模型同質(zhì)化的問(wèn)題，徐鵬也認(rèn)為，“現(xiàn)在很多吃大模型這碗飯的，大家做的都是偏雷同的，真正對(duì)于擴(kuò)性本身的發(fā)展并不能帶來(lái)多大的推動(dòng)作用。”

不過(guò)，徐鵬補(bǔ)充說(shuō)道，雷同從另一個(gè)角度看，也是源于中國(guó)還處于追趕的階段，首先要及格，之后才有機(jī)會(huì)發(fā)展的更好。

“比如說(shuō)百度、騰訊、阿里等等，都要做到跟GPT類似的水平。相信在這之后會(huì)有很多創(chuàng)新的點(diǎn)，可以做不一樣的東西。只是現(xiàn)階段還處在追齊GPT能力的階段。”

金沙江創(chuàng)投主管合伙人張予彤在大會(huì)上指出，當(dāng)前生成式人工智能創(chuàng)業(yè)與投資爆發(fā)，今年上半年投資額已超過(guò)去年全年水平。頭部25家生成式AI已吸收170億美金的融資，估值雖有泡沫，但泡沫中也有顛覆性的機(jī)會(huì)。生成式AI投資將圍繞那些具備護(hù)城河的AI原生應(yīng)用展開(kāi)。

徐鵬表示，AI應(yīng)用的生態(tài)需要更加繁榮，這樣才能反過(guò)來(lái)推動(dòng)模型的發(fā)展。現(xiàn)在至少看起來(lái)應(yīng)用生態(tài)還不夠繁榮，應(yīng)用的場(chǎng)景上面還沒(méi)有那么豐富。

“還是要從應(yīng)用入手，應(yīng)用可以做出來(lái)非常多不一樣的東西。”徐鵬說(shuō)，“如今國(guó)內(nèi)外的開(kāi)源模型，給大家?guī)?lái)了創(chuàng)新上的便利，不用從頭開(kāi)始浪費(fèi)大量的財(cái)力去訓(xùn)練基礎(chǔ)模型。所以，如果大家都把力量放在大模型應(yīng)用的創(chuàng)新上面，會(huì)反過(guò)來(lái)看到大模型在什么地方做得不到位，哪里還有很大的提升空間，反過(guò)來(lái)能促進(jìn)大模型技術(shù)的發(fā)展。”

數(shù)據(jù)，是決定大模型性能的三大要素之一。用來(lái)訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)，將直接決定模型的質(zhì)量。李笛判斷，中文語(yǔ)料所存在的挑戰(zhàn)沒(méi)有想象中那么大。中文的語(yǔ)料要好好地清洗，還是可以的。但把語(yǔ)料真正挖清楚、清洗得足夠好，這是苦力活。

徐鵬也認(rèn)同語(yǔ)料清洗確實(shí)是一個(gè)苦力活。“而且誰(shuí)都逃不開(kāi)，但是中文本身的數(shù)據(jù)量級(jí)應(yīng)該是夠的。”

展望大模型的未來(lái)，徐鵬稱，短期內(nèi)容易高估技術(shù)帶來(lái)的變化，而長(zhǎng)期可能會(huì)低估其產(chǎn)生的效應(yīng)，要冷靜地看待長(zhǎng)期帶來(lái)的價(jià)值。

“當(dāng)這樣的大潮起來(lái)之時(shí)，要非常認(rèn)真地看清它，到底帶來(lái)的東西是什么，能力邊界到底在哪里。既不能盲目做太多不切實(shí)際的幻想，但又不能離開(kāi)這個(gè)幻想。因?yàn)橹挥谢孟氩庞袆?dòng)力，才有更多的人愿意做一些看上去不靠譜的事情。我們應(yīng)有一定的機(jī)制支持人們長(zhǎng)期在這個(gè)方向做進(jìn)一步的投入，然后找到核心應(yīng)用場(chǎng)景、真正能夠帶來(lái)變化的東西。然后就可以反哺到人工智能的發(fā)展。”

（文章來(lái)源：財(cái)聯(lián)社）

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