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2023年亚布力论坛第九届创新年会于6月17日-18日在山西太原召开。本次大会的主题是:“开放 创新 转型——高质量发展的方向与路径”。北京中科深智科技有限公司成维忠出席并发言。
成维忠表示,目前整个数字化浪潮已经进入新的时代,过去讲大数据,其实是数据的挖掘和数据的使用。但从今年开始,已经进入到一个数据生成的时代。生成的数据是方方面面的,有文字生成文字、文字生成图片,将来也会有视频,甚至将来可以去生成各种各样的业务数据,这是一个特别大的突破。
成维忠指出,ChatGPT火了以后,所有的公司都要去思考,在这一波浪潮当中,到底要采取什么样的策略,到底要不要做这些大模型?在使用的时候到底应该怎么样使用?到底会遇到什么样的问题?现在美国的大模型生态和中国差得比较远,美国基本上大家看到的就是OpenAI、Google、Meta等几家公司做自己的商用大模型,还有几个公司做开元大模型,咱们国家特别多,前段时间有一个组织统计,超过100亿参数的大模型国内有78个。但是我看了一下这个名单,78个是讲少了,估计现在总数应该在100多个大模型。
那么,有没有必要这么多公司来做大模型?大模型接下来发展,从技术的角度、应用的角度来讲到底怎么回事?
成维忠称,首先,对大模型要做一个它目标定位,做大模型的初心和出发点是什么?OpenAI讲要做AGI,做通用的人工智能,现在Google、META也是讲要做自己通用的人工智能。国内的大厂现在明确讲通用人工智能的公司其实在减少,今年ChatGPT刚出来的时候,很多公司讲要去做通用人工智能,最近这个数量其实减少了。
为什么减少呢?就是因为这个目标非常难以完成,当前的这个状态是什么呢?国内生成文字、纯语言的大模型方面追赶还是比较快的,但是在多模态的大模型方面,跟国外的差距还是比较大的。也就是在未来通向通用人工智能的这条路上,跟国外还是比较有差距的。
他表示,最近跟一些保险企业、零售企业、连锁酒店企业去探讨,他们现在很关注的一件事,也试用了很多通用大模型,遇到的问题是这些通用大模型根本解决不了他们的需要。比如他们提出来一些问题,在实际的业务当中并不care这个大模型到底回答问题有多花,在意的是多长时间能把这个问题很准确地回答出来,对它交互的及时性要求非常高,再加上这个问题的回答得百分之百准确,因为有些行业回答错过了以后会产生非常多的责任。这样的一些东西通过调用通用大模型的API是解决不了的。
“在这个过程当中我们其实已经看到了,中国也好,包括美国,这两个生态不一样,但趋势都是一样的,在比较深度的企业服务当中调用通用大模型API是解决不了问题的,需要去做更多的工作。”他说。
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