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何寶宏:圍繞開源大模型的挑戰很多,其中重要一條是大模型開始反向影響對開源的經典定義

2023-08-11 17:39  來源:證券日報網

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       尊敬的鄔賀銓和王國法院士,很高興跟大家交流一下大模型最新發展。我本人讀研究生的時候就是學人工智能,后來因為不太好找工作,我就轉型去做互聯網研究了,沒有想到幾十年之后,又回來去做回人工智能,但是今天的人工智能看起來是神經網絡。

    我們也可以看到過去幾十年的時間,人工智能在多個領域取得了突破性的進展,雖然它依然會犯錯,但是錯誤率已經低于人類的平均水平,也就是說比大多數人在這些方面的水平要高了。

    從技術角度來說,人工智能已經發展了60多年了,60多年來技術路線是千奇百怪,今天似乎在大模型,預訓練的大模型,意味著一個新的產業正在形成當中。

    這幾年從通信基礎設施,搞算力的基礎設施開始,接下來未來幾年我們要搞智力的基礎設施,所以我們說智商原來是不在線的,現在看起來智商是要在線的,把智商放到網上去了,這個方向看起來已經確立了。

    第三個是TOB還是TOC,通用還是專業的問題,以前討論很多是對標ChatGPT通用場景的大模型,更多的是要解決基礎模型方面的工作,這是一個非常重要的事情。主要是大型科技公司有這種財力和數據實力去做這一方面的事情,可以認為TOC是面向公眾,下面很多的方向轉向垂類的,一定要聚焦特定領域,面向企業TOB,主要是圍繞產品和解決方案來做。如何做垂類的模型,國內外不一樣,在硅谷針對特定場景的微調做實驗,因為通用大模型還沒有出來,不可能圍繞它做生態,很多企業是全站式的,自上而下在做垂類的模型。這個生態在國內還需要一些時間,可能要求的門檻稍微低一點,這一類可以理解成私有的,或者專用的,其實就把云計算十年前的一些做法和一些口號,還有一些套路,往人工智能和大模型一靠,就差不多了。可以很明顯,基礎大模型和通用大模型的優點和不足,行業垂類大模型也有各自的優勢和缺點,下一步很可能是走向融合,走向混合。

    我們要做垂類行業大模型,為了數據的安全,這些數據不能拿出來,很多數據是非常敏感的,肯定大模型要做私有化的部署。過幾年的時間,我個人的判斷,就像今天的云肯定是一個混合云和混合AI的模式。

    還有討論今年的閉源大模型和開源大模型,ChatGPT出來是必然的,這個必然是有各種各樣的原因。所以接下來對這個行業來說,因為這個行業的特點是贏家通吃,剩下的企業只能抱團取暖,必須抱一個開源社區,大家一起把開源的事情做起來。我們可以認為開源大模型正在剛剛興起,這個浪潮剛剛開始,誰能勝出還不知道。當年移動互聯網里面,蘋果手機出來之后,接下來是安卓生態的建設,這一幕會重演,圍繞著開源社區的生態,開源大模型面臨著很多的挑戰,一個重要的是它反向影響對開源的定義。我們對開源的定義是在25年前出現的,當年定義做的開源規則,針對的是軟件,針對的是代碼,今天人工智能這個開源針對的是模型,針對的是權重,里面很多數據集,大模型的開源和軟件的開源,和代碼的開源確實不太一樣,所以我們需要在人工智能這個時代重新定義開源,今天面對模型,加了很多的數據,至少我看有三個方面的區別,加了很多科技倫理,所以這一塊有AIGC產生一些新的內容,它是一個自循環了,會出現無數的問題。

    整體來看,國外做了很多的榜單,但是從學術到產業還需要做更多的工作,學術界和產業界關注不一樣,產業界主要關注性能,還有可靠性,穩定性,場景適應性怎么樣,維護性怎么樣,或者你的工程能力怎么樣,要用工程化和標準化去做這個工作,所以不能單單以學術界的榜單來判斷大模型做的好還是不好。

    目前面臨著很多一些新的風險和挑戰,有技術、心理和社會方面的風險,模型里面有大量的參數是垃圾,到ChatGPT4到了上萬億,大模型大量的參數是垃圾,問題是你不知道誰是垃圾,你知道公司有人在摸魚,可是你不知道誰在摸魚,肯定很多參數在摸魚,你需要做優化,完全是可以做優化。幾年前我們討論的深度學習的時候,做出的決定是一個黑箱,不能做出解決。深度學習到今天,大模型更不可解釋的,因為出現了涌現的現象,突然開竅了,突然開悟了,為什么會開悟了,沒法解釋。但是用于現實和社會,它必須是可解釋的,只有可解釋以后,才能跟我們的法律、道德倫理和社會的游戲規則匹配起來,還有算力資源的部署有關系,還有人工智能出現了謎之自信的問題,AI的幻覺,對某些知識非常自信,跟人一樣有時候也是謎之自信。

    在文字方面,人也犯錯,所以不要那么苛求,繼續努力。在圖片方面也相對比較成熟了,美術方面很不錯,還有人聲合成,對生成音樂和聲音相對比較成熟了,模仿一個人的聲音時間并不長,現在很多UP主就是用數字化+人工智能訓練出來,還有一些視頻的,還有編程已經達到了初級程序員的水平,編程就是文字對文字的翻譯。還有在科學領域,科學院用的儀器和儀表,也需要人工智能來輔助,還有生物學和材料學等廣泛的使用。

    還有編程,今天的編程是在訓練程序,不是在編寫程序。算法要完整,數據只要有結構,算法,框架+數據,對算法細節的重要性沒有那么重要了,不僅數據要有結構,還要整個輸出。所以從編程序變成了訓練程序。

    前幾年的移動優先和云優先,我們要優先考慮人工智能對我們的影響。我就講這些。謝謝!

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