自今年3月ChatGPT爆火之后,国内起了一股“备战”大模型之风,各大厂纷纷重金押注:all in AI多年的百度推出“文心一言”誓与ChatGPT一战,华为“盘古”席卷行业,阿里“通义千问”落地办公领域……大模型的火热程度,似乎为唱衰许久“大厂流量见顶”的阴霾照进了一丝光明。
不久前的8月31日,在AppStore免费榜上,向公众开放之后的“文心一言”一举冲上了榜首,百度官方显示,文心一言上线首日用户突破100万大关。
在这之前,文心一言在内的多款大模型产品均需要进行内测申请。今年3月16日,文心一言正式开启内测,首批用户可以通过邀请码登录并在文心一言官网体验产品。7月初百度上线了文心一言苹果版App,但那是用户仍然需要获得内测资格才能体验到相应功能。
这一次,百度AI大模型一举登顶的同时,似乎也揭开了国产大模型的“百模大战”。因为,另外几家如百川大模型、智谱清言、商量SenseChat也在同日开放了使用。
国产大模型进入井喷时代!
大模型,即大语言模型,是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。
简单来说,大模型能够模拟人类学习语言的过程,以类似人类的方式理解和生成文本,是通向人工智能的重要途径。
我们日常生活中经常使用的Siri和天猫精灵,其实就是基于大模型下的基础应用,只不过因为这一时期的AI“不够智能”而被人们戏称为“人工智障”,但是,谁也没有想到短短几年时间,AI就从“听懂指令”进化到“执行指令”,甚至能够基于指令自我学习,创作文案、脚本、绘图。
从大模型的研发视角看,大模型主要分为三类:一类是大厂自研。比如百度的文心一言,阿里的通义千问,华为的盘古,腾讯的混元,京东的言犀,字节的火山方舟,蚂蚁集团的贞仪,小米的MiLM-6B等等。一类是独立创业团队。比如搜狗创始人王小川,在五道口的搜狐大厦二层对外官宣“百川智能”。还有一类是学院派。比如今年初复旦大学计算机学院团队发布的MOSS大模型,清华的ChatGLM,还有中科院自动化所的紫东·太初。
在资本市场,国内外大模型厂商也备受资本青睐。
在ChatGPT爆火之后,短短半年之内,由前OpenAI领导人创立的人工智能企业Anthropic就连获三轮大额融资,总额超8.5亿美元。
而中国公开发布的AI大模型数量早已上百个,单独统计带有 AIGC 标签的公司,2023 年上半年融资交易 58.9 亿元,事件数量 42 起,远超往年。
嗅觉灵敏的中国大厂们更是拿出了孤注一掷的勇气!
打响第一枪的是百度“文心一言”——这是百度在2021年12月推出的百度·文心(ERNIE 3.0 Titan)迭代而来的细分模型,百度创始人李彦宏称将用其重构百度所有的应用。6年前,百度开启“all in AI”战略转型人工智能,现在看来是一个十分具有前瞻性的战略。
随后,4月11日,阿里云推出通义千问大语言模型,迎战文心一言。阿里董事会主席兼CEO张勇宣布,阿里所有产品将接入大模型全面升级。
如果你经常使用钉钉文档,你就会发现,左上角悄悄上了AI文档功能,AI已经不知不觉进入你的办公场域,可以轻松帮打工人“搬砖”——做ppt、表格、设计海报、撰写文案。
4月24日,科大讯飞星火认知大模型官网正式上线。作为AI语音龙头,讯飞星火认知大模型围绕“知识问答、代码编程、数理推算、创意联想、语言翻译”等场景布局,并尝试与教育垂直场景的深度融合。
字节系的火山引擎6月28日发布大模型服务平台“火山方舟”,面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务,集成多个大模型,供客户直接对比。
7月13日,京东发布灵犀大模型:灵犀大模型融合70%的通用数据与30%的数智供应链原生数据,深入零售、物流、金融、健康、政务等知识密集型、任务型产业场景,解决真实产业问题。
7月18日,华为联合山东能源集团举行发布会,宣布华为盘古大模型在矿山领域实现首次商用。帮助各行各业,例如金融、政务、矿山、气象等行业,利用盘古大模型在产品研发、生产供应链、市场营销以及数字运作领域赋能。
腾讯的混元大模型,于8月3号宣布进入内测阶段,主要应用于腾讯广告、3D虚拟场景自动生成、对话式智能助手等。9 月 7 日,腾讯宣布混元大模型今日起对外开放,用户可通过腾讯云进行体验,支持直接调用 API 接口,或者将混元作为基底模型,在公有云上进行精调。
自此,从BAT到华为小米,国内外巨头悉数下场。
整体来看,云厂商使用大模型主要有2个层面的应用考虑:
一是提高生产力:包括普适性 AI 应用,即使用大模型完成小模型的快速定制,另外就是快速地将大模型使用到现有产品中去,包括智能问答、服装设计等场景,在不断的使用大模型探索应用的边界。
二是提高影响力:包括可以依赖大模型宣传一波自己的框架(百度的 PaddlePaddle、华为的 MindSpore);借助大模型刷榜,挑战人类智能极限(中文的 CLUE,英文的 GLUE 等);开发出各种好玩但不一定赚钱的应用(AI 写诗、AI 作画,展会特别好用),也许某一天就可以变现了。
具体来看,包括:
自然语言处理(NLP):在自然语言处理领域,大模型被广泛用于语言模型、机器翻译、问答系统等任务。通过使用大规模的语料库进行训练,大模型可以更好地理解语言的含义和语境,并生成更准确的文本。
学语言或者干翻译的要注意了!
计算机视觉(CV):在计算机视觉领域,大模型用于目标检测、图像分类、图像生成等任务。通过在大规模图像数据集上进行训练,大模型可以提取更深入和高级的特征,从而提高图像识别和理解的准确性。
主要应用在数字营销,AI可以更加节省人力去做图像的识别和标签化管理,鉴黄师可能要失业!
金融风险管理:在金融领域,大模型被应用于风险预测、市场预测和欺诈检测等方面。通过处理大量的市场数据和交易记录,大模型可以分析市场趋势和风险,并提供有力的决策支持。
缅北诈骗分子的嚣张气焰要被扼杀!
医疗诊断:在医疗领域,大模型被应用于疾病诊断、影像解读以及药物研发等方面。通过处理大量的患者数据和医学图像,大模型可以辅助医生进行准确的诊断和治疗。
全体地球人的福音!
交通与城市规划:在交通和城市规划领域,大模型可以帮助优化交通网络、提高交通流量和安全性等方面。通过使用大规模的交通数据和城市数据,大模型可以模拟和预测城市交通的运行情况,并提供优化交通规划的决策支持。
或许,堵车难题将被解决?
于普通人而言,如果你发现自己日常工作的大部分都可以被AI代替,可就要多个心眼了。
每个人都应该提升自己对于AI领域的认知,要上手和AI打交道,学会使用AI、驾驭AI就像我们现在会使用电脑、手机一样。
我们应当主动在自己的工作中引入AI工具。毕竟,在AI的碾压下,没有一个工作是绝对安全的。与其被动地被优化,建议大家不如先走一步,先主动地、彻底地,把AI能力融入自我工作流程,用AI革命自己的工作。
“不管什么赛道,只要大厂一做,你就知道要开始卷了”——这句行业内的戏言如今正在大模型身上应验。
在2023百度云智大会上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏也提到:卷大模型没有意义,卷应用机会更大。
在中国,通用模型层的百模大战还远没有分出胜负,从效果上谁也没有做出决定性的优势,但随之而来的是对应用形式的大量创新探索。
AI在应用层的想象空间似乎更大。就像当初计算机发明的时候,没人能看到现在互联网的应用形态。AI的最大价值,诞生新巨头的地方,是它产生的未来的东西,是我们没看到的和看不清的。
AI应用领域,从技术难度由易到难,可以分为“帮助决策,辅助创作和代替执行”三个层面。
1)帮助决策是AI在数据和信息基础上形成知识,进而帮助人类进行决策,完成精度要求不高的特定任务。主要应用于生活和办公以及专业服务方面。比如:智能助手:日常生活、办公管理等;专业服务:广告、教育、金融、医疗、物流、安防、电力等;
2)辅助创作是AI在知识的基础上形成逻辑推理能力,辅助内容创作,实现创意目标。主要应用于资讯、文字、图像、影视、游戏等;
3)代替执行是AI在逻辑推理基础上形成高精度的执行能力,主要应用于智能机器领域,代替人类执行高精度要求的解决方案。比如智能汽车、智能机器人、智能工厂等。
目前来看,生成式AI可运用于B端及C端场景,典型应用场景如B端的办公、营销、金融等,C端的教育、 社交、电商。
应用落地速度来看:B端快于C端。由于AI To B应用主要面向企业内部等特定少数用户群体, 注重为特定领域的生产降本增效,具备较强的工具属性,因此更容易落地使用。
而AI To C应用 落地速度较To B产品慢,主要系其以尽可能多的用户使用为目的,对产品的标准化程度要求更高,也需与特定场景结合,如教育产品要明确面向教师还是学生,电商产品面向买家还是卖家 等;且教育、社交的产品也具备一定媒体属性,需要接受有关部门的监管。
从数据质量看:B端高于C端。由于AI To B应用主要面向企业客户,对输出内容的专业性、准 确性有更高要求,容错率低,因此也要求底层模型用于训练的数据,也要具备较高质量;而AI To C主要面向大众用户,带有一定的社交娱乐属性,因此对输出内容的专业性和要求较弱。
这是一个硅基智能全面碾压我们智商的时代。ChatGPT 带来的 AI 变革将深刻改变社会的发展方向,现在是混沌的乱斗局面,大家都卯着劲想做出点什么。但模型又不是普通人能做的,所以出现了更多以场景应用为主的产品,也给创业者和开发者们提供了许多 AI 应用的思路。
另外本土化是另一个重要的课题,国内大厂在进度上明显落后,但应用层已经先行并且有了很多好用的产品,这将来也会是竞争最激烈同时机会最多的地方。对于普通人而言,整个行业还在不断发展变化,未来有的是机会。
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