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    圓桌研討:大模型要在“盡精微”上面下功夫 核心目的是要解決行業實際問題

    2023年07月10日 15:02:33 來源:中文科技資訊

      去年年底,ChatGPT橫空出世,生成式AI、大模型等技術也逐漸被關注。當前大模型展示出了哪些驚艷的能力?在落地的過程中,又存在哪些問題?未來又該朝著什么方向發展?

      騰訊“無限可能”主題論壇圓桌研討

      7月7日,世界人工智能大會期間,騰訊舉辦“無限可能”主題論壇,同濟大學校長鄭慶華,騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲,NVIDIA英偉達全球副總裁何濤,紅杉中國合伙人鄭慶生等行業專家,圍繞上述問題展開圓桌研討。騰訊新聞運營總經理黃晨霞擔任主持人。

      冷靜看待:大模型還有很長的路要走 人才培養、企業研發、產業應用要形成互動

      鄭慶華認為,以ChatGPT為代表的生成式AI和大模型技術,現在已經可以理解人類意圖,能夠自動生成一段文字,甚至是一個場景,人類也可以跟機器互動對話,這是一個重大的技術突破,未來還會延伸到更多應用場景中。

      同濟大學校長 鄭慶華

      但鄭慶華強調,ChatGPT目前還只是“致廣大”,達不到“盡精微”。“ChatGPT學習了互聯網上面很多開放數據和資源,所以‘知識面’比較廣,但ChatGPT有些回答不準確,或者答非所問,邏輯也不嚴密,如果用于教學就會有很多問題。此外,教育還要求教師和學生之間要能夠互動、理解,具有同理性。ChatGPT距離這個目標還有很長的路要走。”

      鄭慶華表示,現在既要重視AI帶來的各種變化,也要有我們自己的定力,特別要把內功練好,要把基礎數據集、資料集準備好,特別是培養一批人工智能人才,并且人才培養要和企業研發、產業應用形成互動機制。

      吳運聲表示,面對新一輪的技術發展浪潮,一方面要在基礎算法上持續迭代,同時也要把相關技術和產業結合,真正落地到行業當中去,通過行業的反饋,不斷推動技術演進,最后使得技術能夠真正服務行業。

      預測未來:AI會改變人類基礎行為模式 核心目的是要解決行業實際問題

      突如其來的大模型技術熱潮,也掀起了整個行業對于大模型的投資熱潮,很多投資機構紛紛投資AI產業生態公司。鄭慶生認為,AI可以升級原來的產業和產品形態,形成AI+,同時也存在很多AI的原生場景。要高度重視AI原生場景,在每一個時代里,新技術的原生場景都是催生一個超大型企業的契機,例如PC時代的社交和移動時代的短視頻,盡管現在的確很難做出預測,到底哪些場景是AI原發性場景。作為早期投資人,紅杉愿意和行業一起積極探索。鄭慶生同時也指出,有一點可以肯定,AI會改變人類的生活方式和行為模式,未來十年人類很可能會在這樣一個狀態中度過。

      紅杉中國合伙人 鄭慶生

      相比于未來的難預測性,騰訊今年選擇公布行業大模型解決方案,為客戶提供MaaS一站式服務,客戶只需要加入自己獨有的場景數據,就可以快速生成專屬模型,結合實際業務場景需求,開發低成本、高可用的智能應用和服務。

      對于騰訊的這種選擇,吳運聲表示,不管什么技術,最根本的出發點就是要解決實際問題。現在用大模型去解決行業問題,需要做到精準,因此不能從網上扒一些比較泛的數據,而是要深入行業,獲取高質量的數據,來進行訓練,才能讓大模型具有非常專業的行業知識。

      對于大模型未來發展,鄭慶華認為,目前從生成內容的正確性、可信性、可靠性、可理解性、啟發性等維度評價,結果離目標還有很大差距,未來AI不僅能夠獲取知識,還能夠幫助人類整理、歸納、演繹形成邏輯結果。因此,下一步人工智能尤其大模型發展,需要在“盡精微”層面下功夫,要真正解決問題,而不是滿足一般性的信息或知識需求。

      公開數據顯示,不完全統計,目前中國10億參數規模以上的大模型已發布79個。從大模型本身的優劣來看,鄭慶生認為,對于提供知識服務和信息服務,評測是非常重要的,包括提供的內容是否是否合規、安全、正確、可靠,在這個基礎上同時考慮效率的不斷提升。目前的評測方法還有待進一步的研發和提升。

      如果從企業的角度看,面對如此多的大模型,又該如何選擇?對此,吳運聲表示,沒有一個固定的標準去幫助企業做出選擇,判斷模型的優劣,都是從自身的需求出發的,企業應該深入思考自身的真正需求,從規模、資源、成本等多個方面去考慮,尋找最適合自己的模型,那就是最好的。

      吳運聲還強調,AI浪潮過去幾十年起起落落,從業人員要持續去跟進技術的發展,持續推動技術與行業問題結合,所以現在企業不太需要去考慮先發優勢和劣勢的問題。

      何濤表示,技術創新會推動整個生態的發展,而生態發展的先發優勢巨大。希望大模型的發展中能夠建設健康、完善的生態,這非常重要的。

      NVIDIA英偉達全球副總裁 何濤

      面對大模型時代需要的強大算力,何濤也指出,目前產業界對算力的需求是非常巨大的,短期內可能會出現算力緊張的情況,這需要綜合性的數據中心規模來支撐,在擴大算力的同時更要講究效率。“模型和數據的規模和質量近幾年飛速增長,傳統的數據中心已經不能適應這樣的發展,所以需要推動產業界做數據中心的轉型,把數據中心打造成為面向 AI 的大型的計算機,行業也已逐步形成這一共識。”何濤表示。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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