引言
ChatGPT 的横空出世,标志着生成式 AI 时代的到来,引发了全球科技界的广泛关注。本文将基于上海联蔚盘云科技有限公司的调研报告,分析 ChatGPT 的技术发展历程、国内外主要大语言模型技术对比、大模型落地应用对数字产业的影响、大模型带来的风险与挑战,并展望中国 AI 大模型产业的未来趋势。
ChatGPT的技术发展历程
ChatGPT 是 OpenAI 基于其 GPT 系列模型开发的大型语言模型,通过人类反馈强化学习(RLHF)技术,实现了与人类的自然对话和流畅的文本生成。ChatGPT 的成功得益于以下几个方面:
- GPT-3.5 底座能力:ChatGPT 基于 GPT-3.5 模型,拥有海量参数和丰富的训练数据,使其具备强大的知识储备和文本生成能力。
- 思维链推理能力: ChatGPT 能够进行逐步推理,突破了传统 scaling law,使其在处理复杂任务时表现出色。
- 零样本能力: ChatGPT 具有良好的泛化能力,可以处理未见过的任务,使其在通用性方面优于微调小模型。
- RLHF 技术: ChatGPT 通过 RLHF 技术,根据人类反馈调整模型输出,使其更符合人类预期,并缓解安全性和偏见问题。
国内外主要大语言模型技术对比
ChatGPT 在技术上领先于其他大型语言模型,主要体现在以下几个方面:
- 参数量更大: ChatGPT 拥有 1750 亿个参数,远超其他模型,使其在处理复杂任务时更具优势。
- 训练数据更丰富: ChatGPT 使用了海量互联网数据,包括网页、书籍、新闻、社交媒体等,使其知识储备更加丰富。
- RLHF 技术: ChatGPT 的 RLHF 技术使其能够更好地理解人类意图,并生成更符合人类预期的文本。
国内大型语言模型在技术上与 ChatGPT 存在一定差距,主要表现在:
- 参数量较小: 国内模型参数量普遍低于 ChatGPT,使其在处理复杂任务时能力有限。
- 训练数据相对较少: 国内模型训练数据主要集中在中文语料库,缺乏多语言和跨领域数据,使其泛化能力不足。
- 技术和工程积累不足:国内模型在分布式训练、模型蒸馏等技术方面与国外存在差距,导致模型训练效率和性能较低。
大模型落地应用对数字产业的影响
大模型的应用将深刻改变数字产业的格局,主要体现在以下几个方面:
- 通用搜索引擎新布局: ChatGPT 与搜索引擎的结合,将推动搜索引擎向更加智能化、个性化和实时性的方向发展。例如,New Bing 通过整合 ChatGPT,能够提供更加准确、全面且富有创意的答案,并能实时接入网络数据,满足用户对信息即时性的需求。谷歌和百度等竞争对手也纷纷推出类似功能的产品,例如谷歌的 Bard 和百度的文心一言。
- 基础办公软件革新: 大模型将赋能办公软件,提升工作效率和生产力,并催生新的办公模式。例如,微软的 Microsoft 365 Copilot 将 GPT-4 和 ChatGPT 的先进算法整合到 Office365 中,新增了名为"Business Chat"的功能,能够综合利用 Office 365 的数据资源库,显著提升数字化办公环境下的智能化操作体验。金山办公也在积极研发类似产品,例如基于 WPS 的 AI 助手。
- 对话式 AI 接入“高知、高情商大脑”:大模型将提升对话式 AI 的知识储备和情感理解能力,使其更加智能和人性化。例如,小米小爱同学、天猫精灵等智能音箱将接入更强大的语言模型,能够提供更加流畅、自然的对话体验,并能够理解用户的情感和意图,提供更加个性化的服务。
- 企业服务与垂直领域应用:大模型将应用于企业服务和垂直领域,提升效率、降低成本,并推动产业数字化转型。例如,在金融服务领域,大模型可以用于信用风险评估、智能客服、投资决策等;在医疗领域,可以用于辅助诊断、药物研发、健康管理;在教育领域,可以用于个性化学习、智能教学、教育评估等。
大模型带来的风险与挑战
大模型的发展也伴随着一些风险和挑战,主要包括:
- 算力瓶颈: 大模型训练需要海量计算资源,国内高性能芯片发展相对滞后,导致算力瓶颈。为了解决算力瓶颈,国内企业需要加大芯片研发投入,提升芯片性能,并积极寻求国际合作,获取先进芯片资源。
- 主流大模型架构局限:Transformer 架构存在算力资源消耗和内存占用问题,限制了模型的大规模部署。为了克服 Transformer 架构的局限性,需要探索新的模型架构,例如稀疏模型、图神经网络等,以降低模型的计算和存储需求。
- 高质量训练数据集不足: 国内高质量训练数据集相对较少,限制了模型性能的提升。为了获取高质量训练数据,需要加强数据采集和标注工作,并积极探索数据共享机制,促进数据资源的开放和流通。
- 大模型爆款应用尚未出现:国内大模型应用主要集中在 B 端市场,C 端市场尚缺乏爆款应用。为了开发爆款应用,需要深入了解用户需求,并进行技术创新和产品迭代,打造更加易用、高效、个性化的产品。
中国AI大模型产业趋势展望
中国 AI 大模型产业未来发展趋势如下:
- AI 云侧与端侧大模型满足不同需求:云侧大模型将满足 B 端企业需求,端侧大模型将满足 C 端个人用户需求。例如,百度文心一言将面向 B 端市场,提供智能客服、智能写作、机器翻译等服务;而字节豆包将面向 C 端市场,提供智能客服、智能家居、教育、游戏等服务。
- AI 大模型趋于通用化与专用化:通用大模型将应用于多领域,行业大模型将专注于特定领域需求。例如,华为盘古大模型将应用于自然语言处理、计算机视觉、科学计算等领域;而商汤商量大模型将专注于智能客服、智能家居、自动驾驶等领域。
- AI 大模型将广泛开源: 小型开发者可调用大模型能力,提升开发效率。例如,智谱 AI 开源了 ChatGLM3 系列模型,为开发者提供了获取大模型技术的新途径;阿里云宣布开源 Qwen-72B、Qwen-1.8B 和 Qwen-AudioQwen 等大模型,促进 AI 大模型产业的创新与繁荣。
- AI 高性能芯片不断升级: AI 高性能芯片将持续迭代与升级,提升大模型的性能和能力。例如,华为昇腾系列芯片、寒武纪思元系列芯片等,将为中国 AI 大模型产业发展提供强有力的算力支撑。
- AI 大模型产业生态体系将不断完善:中国将构建更加完善的 AI 大模型产业生态体系,包括算力基础设施、数据基础设施、人才储备、政策法规等,为 AI 大模型产业发展提供全方位的支持。
大模型技术正处于快速发展阶段,其应用前景广阔,但也面临着一些挑战。中国需要加强技术研发,完善产业生态,才能在大模型时代占据有利地位。