ChatGPT被玩瘋了！

12月1日，OpenAI發(fā)布了一個(gè)NLP（自然語(yǔ)言識(shí)別）的新模型ChatGPT，該模型是OpenAI在2020年推出的NLP預(yù)訓(xùn)練模型——GPT－3的衍生產(chǎn)品，不僅可以完成對(duì)答、寫劇本、寫代碼等各項(xiàng)功能，還可以創(chuàng)作詩(shī)歌和笑話，就連馬斯克也在感嘆“很多人瘋狂地陷入了ChatGPT循環(huán)中”，“ChatGPT 好得可怕，我們離強(qiáng)大到危險(xiǎn)的人工智能不遠(yuǎn)了”。

TED負(fù)責(zé)人Chris更是對(duì)紐約時(shí)報(bào)沒(méi)有報(bào)道ChatGPT表示震驚，ChatGPT在引起全網(wǎng)熱情“調(diào)戲”的同時(shí)，也被業(yè)內(nèi)公認(rèn)為是NLP及人工智能領(lǐng)域具有重要意義的一款模型。

小編也上手把玩了一下，沒(méi)想到ChatGPT寫起小說(shuō)來(lái)也相當(dāng)強(qiáng)悍，其生成故事的流暢度和邏輯性堪比人類。

ChatGPT爆火的背后除了是AIGC（AI Generated Content）的故事，但不可忽視的一個(gè)更重要的推手是以Generative Pre－trained Transformer3（GPT－3）為代表的AI大模型的崛起，大模型的力量讓工業(yè)級(jí)AI的“奇點(diǎn)”越來(lái)越逼近。

大模型的魅力：工具的復(fù)利???????

就像熟食的出現(xiàn)，讓廚藝不精的人，解決了做菜的難題，只要回家再二次烹飪一下，便可成為一頓美味佳肴，誰(shuí)又在乎前面98％的步驟都是在餐廳完成的呢？

工具或產(chǎn)品的本質(zhì)目的，是面向生產(chǎn)力的解放和升級(jí)，衡量一個(gè)工具生命力的重要指標(biāo)是其能否產(chǎn)生復(fù)利效應(yīng)，只有具備遍及性、普惠性、規(guī)�；�、通用能力的工具才能得以流行，開(kāi)啟一個(gè)產(chǎn)業(yè)級(jí)生態(tài)甚至是一個(gè)時(shí)代。

AI大模型的走熱，是工具爆發(fā)周期規(guī)律的使然。

曾投資過(guò)Uber、Robinhood的著名天使投資人Jason，這個(gè)月在他的播客問(wèn)答中，談到工具爆發(fā)的周期，他總結(jié)到：階段一是愛(ài)好者的工具，比如說(shuō)以前圖片愛(ài)好者用Photoshop處理圖片，但是大部分人是不會(huì)用PS的，因?yàn)閷W(xué)起來(lái)非常困難；階段二是從愛(ài)好者的工具到普通人的工具，比如說(shuō)從PS到美圖秀秀，這個(gè)階段工具的使用難度大大降低；階段三是從普通人的工具到平臺(tái)，這個(gè)是真正突破性的，是最需要商業(yè)想象力和商業(yè)直覺(jué)的，比如說(shuō)從美圖秀秀，到Instagram，現(xiàn)在你可以直接在社交平臺(tái)P完圖分享到你的社交網(wǎng)絡(luò)；最后是從平臺(tái)成為行業(yè)。

而AI也正在經(jīng)歷類似的歷程。

不可否認(rèn)，到了2022年，依然可以看到大部分云計(jì)算和AI供應(yīng)商無(wú)暇去高權(quán)重的投入AI的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用可行性，而是專注于另一個(gè)關(guān)鍵詞：成本。

一如商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人揚(yáng)帆曾表示：AI替代人工，表面上是個(gè)需求問(wèn)題，但實(shí)際上是個(gè)成本問(wèn)題。

雖然人人都知道手磨咖啡好喝，但讓每個(gè)人都去磨咖啡顯然不現(xiàn)實(shí)。

回到云計(jì)算和AI服務(wù)提供商這邊，雖然面向企業(yè)賣AI理論上潛力巨大，但每家客戶都有大量需要定制解決的需求，往往要投入眾多行業(yè)專家、算法架構(gòu)師、軟硬件工程師來(lái)解決一些小問(wèn)題。這樣做出來(lái)的成果雖然可觀，但其實(shí)只具備案例性質(zhì)，缺乏推廣可能。

另一方面，中國(guó)與歐美截然不同的生存土壤和To B環(huán)境，讓中國(guó)式AI走向高度工業(yè)化的愿景和需求更為強(qiáng)烈，一個(gè)顯見(jiàn)的區(qū)別就是歐美的AI to B市場(chǎng)凈值較高，客戶數(shù)字化能力較強(qiáng)，他們的AI面對(duì)的客群，更多是大規(guī)模、分散式的企業(yè)軟件市場(chǎng)，而中國(guó)的AI目標(biāo)用戶則更多是政企、實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)，數(shù)字化能力參差不齊，需要一對(duì)一的AI能力和通用化的AI解決方案，可以說(shuō)，低成本的AI工業(yè)化，已成為目前中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的主線任務(wù)。

而AI大模型的出現(xiàn)，或成為AI工業(yè)化的最佳解，其可重復(fù)利用的通用能力，正踩在了工具爆發(fā)周期的前站，開(kāi)啟了從作坊式的人工智能邁向通用智能的里程碑。

那么AI大模型是什么？

AI大模型就是Foundation Model（基礎(chǔ)模型），指通過(guò)在大規(guī)模寬泛的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練后能適應(yīng)一系列下游任務(wù)的模型。即以“預(yù)訓(xùn)練大模型＋下游任務(wù)微調(diào)”的方案，直接在海量通用的、無(wú)標(biāo)注的數(shù)據(jù)上自監(jiān)督訓(xùn)練，捕獲知識(shí)，通過(guò)將知識(shí)存儲(chǔ)到大量的參數(shù)中并對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，從而提高模型的泛化能力和通用問(wèn)題求解能力。

簡(jiǎn)而言之，大模型就相當(dāng)于“熟制品”，企業(yè)買回去，進(jìn)行二次加工，從而可以生成自己想要的AI能力，其在大數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型上再完成小數(shù)據(jù)的遷移，最終在企業(yè)用戶時(shí)間、人力成本的平衡的基礎(chǔ)上，保證了模型的精度和使用效果，這種大模型預(yù)訓(xùn)練的邏輯成為了工業(yè)級(jí)AI的核心思路之一，讓AI變得像齒輪、軸承、鋼筋一樣，成為標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)�；�、流程化、低成本的產(chǎn)物。

就像速泡茶包和傳統(tǒng)烹茶一般，傳統(tǒng)烹茶滿足了精致主義者和鐘愛(ài)品茶人士的味蕾，但只有看似不夠高端、廉價(jià)的速泡茶包才能飛入尋常百姓家，同樣也凝聚了制茶工藝的精髓，而中國(guó)AI要做的，就是炮制出這樣方便快捷、標(biāo)準(zhǔn)化的速泡茶包。

AI大模型“先富帶后富”

三類廠商成受益者??????????

在未來(lái)，人工智能所期盼的終極圖景，就是像供水供電一樣流向終端，流向用戶、流向企業(yè)，誰(shuí)能先做到這點(diǎn)，誰(shuí)就會(huì)在AI 產(chǎn)業(yè)布局中獲得先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

在發(fā)力大模型這一選擇上，巨頭們便是抱著這一信念，賭一次，賭對(duì)了，就值了。

于是，AI大模型軍備競(jìng)賽開(kāi)始打響，國(guó)外有谷歌、微軟、Meta，國(guó)內(nèi)有華為、阿里、百度、浪潮等企業(yè)均下場(chǎng)參戰(zhàn)，模型平均參數(shù)上百億。

例如，谷歌Switch Transformer，采用了“Mixture of experts”（多專家模型），把數(shù)據(jù)并行、模型并行、expert并行三者結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)了某種意義上的“偷工減料”——增大模型參數(shù)量，但不增大計(jì)算量。

再例如，浪潮發(fā)布的“源1．0”，參數(shù)規(guī)模2457億，采用了5000GB中文數(shù)據(jù)集，是一個(gè)創(chuàng)作能力、學(xué)習(xí)能力兼優(yōu)的中文AI大模型。據(jù)開(kāi)發(fā)者介紹，由于中文特殊的語(yǔ)言特點(diǎn)，會(huì)為開(kāi)發(fā)者帶來(lái)英文訓(xùn)練中不會(huì)遇到的困難。這意味著，想要做出和GPT－3同樣效果的中文語(yǔ)言模型，無(wú)論是大模型本身，還是開(kāi)發(fā)者，都需要付出更大的力氣。

而且巨頭們大多不止一個(gè)基礎(chǔ)模型，從自然語(yǔ)言模型，到視覺(jué)模型，再到多模態(tài)模型，AI大模型的天花板越來(lái)越高。

不難發(fā)現(xiàn)，涉及萬(wàn)億級(jí)參數(shù)、擁有“巨量數(shù)據(jù)、巨量算法、 巨量算力”三大特征的AI大模型是一項(xiàng)門檻很高的技術(shù)競(jìng)賽，只有科技巨頭才有實(shí)力研發(fā)工業(yè)級(jí)別的AI大模型，然后科技巨頭再開(kāi)放給各行各業(yè)的開(kāi)發(fā)者，這種“先富帶后富”的路子正是AI大模型的落地方式，在落地的前半段賽程，科技巨頭們成為“飲頭啖湯”者。

云計(jì)算廠商、AI芯片巨頭和數(shù)據(jù)密集型巨頭將會(huì)這一波AI大模型化浪潮的核心受益者，大模型帶來(lái) AI 底層基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)的統(tǒng)一，以及對(duì)算力的龐大需求等特征，天然有利于云計(jì)算公司在此過(guò)程中發(fā)揮基礎(chǔ)性角色，云計(jì)算具有全球分布最為廣泛、最為強(qiáng)大的硬件算力設(shè)施，同時(shí) AI 框架、通用算法最為一種典型 PaaS 能力，亦傾向于被整合到云廠商的平臺(tái)能力當(dāng)中。因此從技術(shù)通用性、實(shí)際商業(yè)需求等維度，在大模型的推動(dòng)下，云計(jì)算巨頭有望逐步成為算力設(shè)施＋基礎(chǔ)算法框架環(huán)節(jié)能力的主要提供商。

而AI芯片巨頭的算力能力是天然護(hù)城河，既可以支持自研模型，也可以成為大模型廠商的供應(yīng)商，賣算力，兩邊通吃，而坐擁獨(dú)特專用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)密集型巨頭，如微信掌握的社交數(shù)據(jù)，騰訊視頻的視頻數(shù)據(jù)，阿里淘寶掌握的購(gòu)物數(shù)據(jù)，在行業(yè)大模型的訓(xùn)練上，具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。

Maas或成為下一個(gè)增長(zhǎng)大爆發(fā)

目前來(lái)看，巨頭們狂練AI大模型，一部分是為了賣，另一部分主要是基于反哺自身的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)線，比如騰訊的混元模型，是為了優(yōu)化營(yíng)銷全鏈路，幫助廣告主促成交易達(dá)成，為其帶來(lái)更高效的投放轉(zhuǎn)化效果，微軟的大模型是用在Office套件上，谷歌的BERT模型也是為了優(yōu)化搜索引擎的搜索準(zhǔn)確性。

盡管，在現(xiàn)有AI大模型的商業(yè)結(jié)構(gòu)中，“賣”的比重并不高，但或許可以期待下，在AI工業(yè)化推廣的剛需下，在AI能力成為企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)配的趨勢(shì)下，Maas模式（Model as a service，模型即服務(wù)）作為新興商業(yè)模式的爆發(fā)可能性，除了開(kāi)源，Maas將是AI走向普惠的最有可行性和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的第二條路，國(guó)外有“huggingface”，而中國(guó)的“huggingface”或許要從Maas的探索中誕生，無(wú)論是結(jié)合Paas模式，整合為大平臺(tái)，還是以產(chǎn)品形式單點(diǎn)輸出，復(fù)制Saas的企服路線，中國(guó)企業(yè)、研發(fā)人員們?yōu)锳I模型的付費(fèi)能力是不容小覷的。

       原文標(biāo)題 : 玩瘋了的ChatGPT不止AIGC，Maas或成為下一個(gè)增長(zhǎng)大爆發(fā)？