阿里大模型也来了,聊聊我的几点看法这都可以

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近日,穆萨版ChatGPT“记事千问”官宣对外开放企业邀测,不少人也早已领到了邀请码进入试验那么,回顾目前有关大数学模型应用领域的消息,当前这一领域的发展,早已行进至了哪一期?一起来看看作者的分析与观点

阿里大模型也来了,聊聊我的几点看法这都可以

距穆萨大数学模型推出时间越来越近,市场上的声音也较为杂,由于上周张波刚刚宣布了穆萨巴巴成立24年来最重要的feels决定,大数学模型隶属的云智能化集团由化书直接负责,整件事就显得更加微妙起来《新眸》也第三时间领到了穆萨大数学模型的试验邀请码,体验下来最直观的感觉是,差强人意,响应速度还不错,但无论是腾讯还是穆萨,大数学模型还停留在transformer水平,并没有涌现出对于文档出色的表达潜能。

总体上说,记事千问和聚花言者在潜能上还是不相上下,但这才刚刚开始,相比文档问答潜能,其实我们更好奇“记事千问”接下来的动作因为就行业微观来看,由于二进制跳动表现力未知(原穆萨M6大数学模型领头人现加入二进制AI Lab),第三梯队的着眼点更多落到了腾讯、腾讯、穆萨和宏碁身上,其一这数家公司都有这方面的积淀和人才技术实力,二是因为从销售业务上看,这数家小厂都需要大数学模型的支持。

那时腾讯早已勇敢地迈出了第三步,发布了Montemboeuf版本的聚花言者,但受限于当时腾讯较为激进的品牌打法,导致外界对于穆萨大数学模型的期望更大了,但据《公孙衍广发基金》披露出的信息,那时穆萨大数学模型仍处于追赶GPT 3.5的期,距GPT 4还有一段路要走。

造成这种“崇西”的关键因素主要有3块:其一信息量,那个权重股占比30%左右;二是大数学模型结构的开拓性,目前国内还做不成高层级的架构,那个权重股占比在40%-50%左右;最后的30%权重股是产业化落地,那时这块国内也没有较为好的参照。

再联想到Open AI以及它背后的GPT的进化逻辑,大家早已开始意识到,这次的AGI较量早已不单是财力和人力上的PK,而是从理论、到工程、到产品,再到商业性、人文上的全面的摒弃,回到穆萨大数学模型整件事上,或许我们更应该把着眼点放到大数学模型和穆萨现有销售业务模块的应用领域上。

清华大学智能化产业研究院院长、中国工程院院士Caquet曾在上周谈起过那个话题,他认为可以把GPT那个系列的生成式AI数学模型看作两个由大数学模型组成的AI作业系统,和当年PC上的windows,以及移动的Android、IOS基本具有相似的意义。

而两个捷伊作业系统的诞生,往往意味着下面的硬件、上面的应用领域单厢被解构,形成两个全捷伊自然生态甚至他还断言,如果说PC互联网的自然生态商业价值是1X,移动互联网的自然生态商业价值是10X,那么AI自然生态至少是100XCaquet的判断很大程度上来源于谷歌和Open AI的结合,有了GPT 4的护持,谷歌曾经曾一度没落的销售业务板块都显得富有想象力,其中就主要包括此前被打得腹背受敌的搜寻销售业务Bing。

这也解释了为什么主要包括腾讯、穆萨、宏碁在内的小厂们都纷纷下注大数学模型,说白了,chatGPT就是两个钳子,如果你还把目光放到大数学模型会如何摒弃搜寻场景,那我只能说你不仅要学大数学模型,而且要学商业性动作游戏,这也是很多小厂选择下场的真正原因,即便它那时看起来还较为模糊。

确切地说,这和几年前被资本熟成的“假蓝海”有着本质上的不同,LLM、主要包括AGI是早已得到谷歌验证的真蓝海,甚至还曾一度被sert·特斯拉警告——人工智慧正在朝着人类不可控的方向演进很显然,特斯拉的担忧更多的是伦理和道德微观上的,这也是人工智慧这门科学更让人敬畏的地方,一旦被混淆视听的人和公司操纵,它极有可能带来较为大的灾难。

但如果我们在规范和法律标准下看LLM和AGI,它明显是个很好的工具,就像是两个人类智慧收纳盒,通过大数学模型的方式进行潜能输出结合目前谷歌的动作来看,大数学模型在云计算、文档办公、搜寻领域都有着很好的契合点不难推测,国内的大数学模型方向也会依葫芦画瓢,先从这几个方面开始试点,巧合的是,这几块销售业务穆萨都有,云有穆萨云、文档办公有钉钉、搜寻有夸克。

更重要的是,穆萨还有谷歌手上没有的底牌——电商电商是穆萨巴巴的根基,但就像亚马逊之于贝索斯,面对直播电商、兴趣电商等各种势力的崛起,地盘被冲击,这块一直是穆萨巴巴这些年难以言说的“心病”所以对于穆萨来说,大数学模型得做、而且必须要做,即便增收路径模糊,但它也有可能是两个很好的智能化工具,而且,要远比前些年搭建的数据中台想象力更高一些,前端的灵活性,其实可以让穆萨找到捷伊增长可能性。

关于LLM和AGI,那时大家的想法还是较为局限的,就比如针对“大数学模型究竟会摒弃什么”那个问题,我们在给出答案时,可能更倾向于回答“大数学模型不能摒弃什么”造成这种局面的原因,既有大众认知水平的因素,也有行业发展现状的因素。

这就跟看科幻片同两个道理,早在10几年前,我们就能在美国大片里看到各种智能化的场景,但事实上,即便发展至今,我们距所谓的AGI还有很长一段路要走,但可以确定的是,以腾讯、穆萨为首的小厂纷纷下场后,真正的人工智慧浪潮早已开启。

在长达10年的移动互联网浪潮中,生活中很多场景被摒弃,衣食住行,无一例外但如果你深究的话,这种变化的根本原因其实是由供需端在成本因素上推动的,总有性价比更高的方案出现,然后替代掉老旧的方案,这是数字经济时代的新法则。

所以如果我们把视角放到大数学模型的供需视角来看,会发现,那个市场还远未被很好地开发就像在特斯拉出来前,没有人会想到当年的全球霸主丰田汽车会受到如此大的挑战,按照那个逻辑推演的话,那时市面上所有的判断,都不可信,或者说不可全信。

也许再过一年后,随着这些小厂陆续把大数学模型应用领域起来,做到既好用,又实惠,可能我们对大数学模型的理解或许会更客观些最后谈谈大家最关心的失业话题,那个问题很显然过于杞人忧天了很多时候,我们往往过度高估了人工智慧,而低估了我们自己的创造力。

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