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焦點(diǎn)觀察:上市公司坦言“有代差落后”!國產(chǎn)ChatGPT何時(shí)面世?
時(shí)間:2023-02-09 14:18:44

財(cái)聯(lián)社2月9日訊(記者 付靜)兔年開市以來ChatGPT概念持續(xù)爆火,隨著交易所火速下發(fā)多份關(guān)注函、監(jiān)管函,昨日起A股相關(guān)概念股出現(xiàn)降溫跡象。三六零(601360.SZ)最新披露,“公司的類ChatGPT技術(shù)的各項(xiàng)指標(biāo)只能達(dá)到略強(qiáng)于GPT-2的水平,與當(dāng)前的ChatGPT相比尚有代差的落后。”盡管如此,三六零股價(jià)已創(chuàng)下去年4月以來的新高。

三六零坦言,公司投資規(guī)模及技術(shù)水平與ChatGPT相比還有較大差距,實(shí)際上日前亦有業(yè)內(nèi)人士向記者表達(dá)類似觀點(diǎn),GPT-3.5領(lǐng)先國內(nèi)大模型一個(gè)代差似乎已是業(yè)內(nèi)共識(shí)。談及海內(nèi)外玩家在生成式AI方面的差距,方融科技高級(jí)工程師、科技部國家科技專家周迪告訴財(cái)聯(lián)社記者,相比海外玩家,國內(nèi)在數(shù)據(jù)量、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容開源方面存在瓶頸。


(相關(guān)資料圖)

技術(shù)代差落后

此前三六零在互動(dòng)平臺(tái)表示,計(jì)劃盡快推出類ChatGPT技術(shù)的demo版產(chǎn)品。

不過其昨日晚間公告,目前在類ChatGPT、文本生成圖像等技術(shù)在內(nèi)的AIGC技術(shù)方面形成的成果均僅作為內(nèi)部自用的生產(chǎn)力工具使用,何時(shí)推出基于類ChatGPT技術(shù)的demo版產(chǎn)品及其實(shí)際效果如何均存在重大不確定性。

值得注意的是,公司表示,自家布局ChatGPT類產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)在于數(shù)據(jù)和語料,在預(yù)訓(xùn)練大模型方面還存在短板。

近日各科技巨頭在介紹其類ChatGPT產(chǎn)品時(shí)均提及AI大模型——谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊稱自家的AI對(duì)話式機(jī)器人Bard由大模型LaMDA提供支持;百度官微顯示,其擁有產(chǎn)業(yè)級(jí)知識(shí)增強(qiáng)文心大模型ERNIE,文心一言位于模型層。

財(cái)聯(lián)社記者近日獲得的一份調(diào)研紀(jì)要顯示,ChatGPT是大數(shù)據(jù)大模型下的一種延續(xù)。

據(jù)悉,ChatGPT背后的支撐正是AI大模型,自2019年起AI大模型爆發(fā),參數(shù)規(guī)模指數(shù)級(jí)增長,ChatGPT基于OpenAI的第三代大模型GPT-3進(jìn)行升級(jí),在GPT3.5上進(jìn)行微調(diào)而來,即當(dāng)前ChatGPT的版本為GPT 3.5。

(圖源阿里研究院官微)

中金研報(bào)顯示,“GPT-3.5對(duì)成本、組織力、工程壁壘、大算力和底層框架都提出極高要求,除顯性的成本外,場(chǎng)景、流量、數(shù)據(jù)壁壘和社會(huì)包容度所形成的隱性成本同樣不可小覷。”

仍面臨諸多瓶頸

財(cái)聯(lián)社記者注意到,國內(nèi)多家科技公司日前均宣布各自類ChatGPT研發(fā)進(jìn)度。基于此,近期“中國何時(shí)能有ChatGPT”的話題亦引發(fā)了諸多討論。

談及海內(nèi)外玩家在生成式AI方面的差距,周迪對(duì)財(cái)聯(lián)社記者表示,“ChatGPT已經(jīng)經(jīng)歷了巨量的數(shù)據(jù)量學(xué)習(xí),其知名度的增長會(huì)帶來更多數(shù)據(jù)量,其答案就越精準(zhǔn),國內(nèi)在這方面的產(chǎn)品素質(zhì)訓(xùn)練還不夠;同時(shí),在美國等英文為主的國家,其優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,比如說科學(xué)學(xué)術(shù)類論文是開源的,使得回答更具專業(yè)化、更有深度,而國內(nèi)相對(duì)不足。”

另據(jù)阿里達(dá)摩院有關(guān)生成式AI的解讀,在產(chǎn)業(yè)化方面,降成本仍是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。只有像ChatGPT這樣的大模型訓(xùn)練成本和推理成本足夠低,才有可能規(guī)模化推廣。

記者了解到,訓(xùn)練成本方面,訓(xùn)練一次GPT-3所要消耗的成本高達(dá)近8400萬元人民幣;標(biāo)注數(shù)據(jù)方面,在模型訓(xùn)練第一步,OpenAI雇傭標(biāo)注師對(duì)1.3萬條數(shù)據(jù)進(jìn)行人工回答,在第二部分則需對(duì)模型給出的3.3萬條答案進(jìn)行排序。此外據(jù)OpenAI統(tǒng)計(jì),2012-2020年人工智能模型訓(xùn)練消耗的算力增長了三十萬倍,平均每3.4個(gè)月翻一番,超過了摩爾定律的每18個(gè)月翻番的增長速率。

相比之下,一位A股上市公司人士顯得頗為樂觀,其告訴記者,“國內(nèi)在算力與數(shù)據(jù)量方面與美國上尚不存在差異,從自然語言理解角度來看,國內(nèi)的大模型包括參數(shù)等不亞于ChatGTP,算力與數(shù)據(jù)量方面與美國相比不存在差異,下一個(gè)要解決的問題依然是如何把人類的知識(shí)更好的接入。

前述公司人士表示,在NLP方面,未來兩年國內(nèi)會(huì)有很大突破,“國內(nèi)頭部企業(yè)一定都會(huì)沿著OpenAI的方向前進(jìn),一起受益于ChatGTP已經(jīng)驗(yàn)證成功的范式前行。”另外周迪告訴記者,“在國內(nèi),類ChatGPT在商業(yè)領(lǐng)域中,或?qū)⒙氏仍趖o B領(lǐng)域獲得突破性應(yīng)用。”

關(guān)鍵詞: chatgpt

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