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大模型不能“先入場(chǎng)再看路”

2023-09-06 00:20  來(lái)源:證券日?qǐng)?bào) 

    ■謝若琳

    8月31日,首批11家通過(guò)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》備案的AI大模型名單亮相。這些大模型將陸續(xù)向用戶開(kāi)放,并不斷接受反饋進(jìn)行迭代,成為各行各業(yè)廣泛使用的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。

    從規(guī)模上看,第二批備案的大模型也在加快上市步伐。9月1日,國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布了《關(guān)于第二批深度合成服務(wù)算法備案的信息公告》,公告顯示,第二批深度合成服務(wù)共計(jì)110個(gè)算法信息完成備案。

    這是一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),也被業(yè)內(nèi)看作歷史性機(jī)遇。9月份以來(lái),大模型論壇和閉門會(huì)議層出不窮。面對(duì)廣闊的市場(chǎng)前景,相關(guān)企業(yè)和機(jī)構(gòu)紛紛投入人力物力財(cái)力,試圖搶占先機(jī)。

    筆者認(rèn)為,深耕大模型市場(chǎng),首先要明確應(yīng)用場(chǎng)景。新技術(shù)一旦進(jìn)入商業(yè)化階段,抓住需求擴(kuò)大需求是第一位的。在激烈的大模型競(jìng)爭(zhēng)中,部分機(jī)構(gòu)選擇“先入場(chǎng)再看路”,邊做邊改、邊研發(fā)邊挖掘客戶需求,導(dǎo)致用超高成本的大模型解決低級(jí)問(wèn)題。

    在大模型準(zhǔn)確度還不夠高、構(gòu)架還不夠穩(wěn)的背景下,研發(fā)上先要明確應(yīng)用場(chǎng)景,是做通用大模型還是行業(yè)大模型?是面向B端還是面向C端?

    當(dāng)前大模型的主要商業(yè)場(chǎng)景集中在B端,這是基于規(guī)模化、規(guī)范化、實(shí)現(xiàn)難度等因素做出的抉擇。現(xiàn)階段,深耕B端企業(yè)客戶是務(wù)實(shí)之舉。當(dāng)模型不斷精調(diào)、算力成本大幅下降后,未來(lái)的AI明星應(yīng)用必將誕生于C端。例如ChatGPT快速迭代,也是基于海量的C端用戶基礎(chǔ),并經(jīng)過(guò)一輪輪測(cè)試和完善才實(shí)現(xiàn)的。

    其次要考慮算力投入的邊界。毫無(wú)疑問(wèn),大模型之戰(zhàn)的第一道坎是算力比拼。不同時(shí)期的算力標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的:去年10億參數(shù)的模型就能稱為大模型;隨著入局者不斷加碼,目前大模型參數(shù)動(dòng)輒上千億。大模型有足夠多的參數(shù)才能呈現(xiàn)出“智能涌現(xiàn)”效應(yīng),進(jìn)而在各個(gè)場(chǎng)景下具備通用能力。甚至有觀點(diǎn)認(rèn)為,1萬(wàn)張頂級(jí)顯卡才算是跨進(jìn)了大模型的門檻。

    公開(kāi)資料顯示,GPT-4的模型擁有近1.8萬(wàn)億參數(shù)、13萬(wàn)億訓(xùn)練數(shù)據(jù),其訓(xùn)練一次的成本高達(dá)6300萬(wàn)美元。因此筆者認(rèn)為,相對(duì)同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)嚴(yán)重的通用大模型而言,成本投入相對(duì)較小的垂直大模型還有巨大的市場(chǎng)機(jī)遇。

    盡管中國(guó)大模型發(fā)展如火如荼,但與以O(shè)penAI(美國(guó)人工智能研究公司)為代表的一線機(jī)構(gòu)相比,還存在不小的技術(shù)差距。中國(guó)需要抓緊時(shí)間,縮小與強(qiáng)者的差距。筆者建議,在政策支持層面,一是要加強(qiáng)對(duì)高端算力的支持,降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)門檻;二是要加碼人才培養(yǎng),促進(jìn)高校與企業(yè)通力合作,產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新。正如百度集團(tuán)副總裁侯震宇接受媒體采訪時(shí)所言,大模型也不是投一筆錢、做一個(gè)模型那么簡(jiǎn)單,它需要有算力、有數(shù)據(jù)、有經(jīng)驗(yàn)豐富的AI工程師在好的研發(fā)平臺(tái)上長(zhǎng)期積累。

    今年是大模型向上突破的一年,ChatGPT讓人們看到了大模型的巨大潛力,也推動(dòng)了大模型的迭代進(jìn)程。可以預(yù)見(jiàn),基于我國(guó)龐大和多樣化的用戶基礎(chǔ),我國(guó)大模型和其他AI技術(shù)將走向成熟,推動(dòng)全社會(huì)向智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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