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2023-02-16 14:37:26  来源：网络   1.在手机上浏览 2.分享给微信好友或朋友圈 摘要： ChatGPT去年出来后，在全球AI界、创投界掀起热烈的讨论潮。很多人想了解ChatGPT具体是做什么的，我们可以理解为通用的问答系统，发布方是OpenAI公司，OpenAI是业内比较知名的人工智能研 正文摘要:ChatGPT去年出来后，在全球AI界、创投界掀起热烈的讨论潮。很多人想了解ChatGPT具体是做什么的，我们可以理解为通用的问答系统，发布方是OpenAI公司，OpenAI是业内比较知名的人工智能研究机构。我们国内的发展水平是不是和ChatGPT达到同等程度？ChatGPT相对于GPT3.0有什么实质性的改变，造成市场认可度高？专家解读ChatGPT能做什么究竟是怎么一回事，跟随小编一起看看吧。1、ChatGPT和以前GPT大模型的区别：ChatGPT是基于GPT3.5的基础模型框架，核心变化在于通过真实的调用数据以及人类反馈的强化学习进行训练。2、国内企业与ChatGPT的差距：百度、华为等头部厂商都有大模型，百度文心模型参数量已经达到2600亿，从技术能力上国内相比专家判断比chatGPT约晚1-2年，OpenAI第一梯队，Google第二梯队，百度第三梯队。从数据、算力、模型的维度上，主要是差在模型环节，包括清洗、标注、模型结构设计、训练推理的技术积累。3、训练成本昂贵：GPT3.0离线训练成本高达1200万美元，大模型重新训练成本达400万美元，都是租用微软的计算资源，成本与训练数据量成比例，增加GPU也可提升训练速度，中小厂商或将无法承担高昂的大模型自研成本。4、模型训练所依赖的高性能芯片被美国卡脖子的解决方案：1）采用国内自研GPU；2）用分布式CPU替代，部分大厂应用采用分布式CPU的方式进行训练。5、未来商业模式：OpenAI或将对外输出模型能力，国内百度等企业也会跟进，国内应用软件企业未来可能采用OpenAI或百度等厂商的AI模型作为基础能力。介绍ChatGPTChatGPT去年出来后，在全球AI界、创投界掀起热烈的讨论潮。很多人想了解ChatGPT具体是做什么的，我们可以理解为通用的问答系统，发布方是OpenAI公司，OpenAI是业内比较知名的人工智能研究机构。ChatGPT模型从18年开始迭代为GPT1，到19年有GPT2，到20年有GPT3等等，通过一系列的模型迭代，在今年推出了ChatGPT。这个模型是基于GPT3的模型框架，GPT3的参数量级非常大，有1700多亿，所以这个模型出来后效果比较好，大家体验下来发现功能强大，在业界受欢迎。很多人好奇，能力跟之前比具体有哪些进步？ChatGPT模型关键的能力来自于三个方面：1）前身是InstructGPT，通过真实的调用数据以及反馈学习，ChatGPT在模型结构、学习方式和InstructGPT基本上是完全一样的，InstructGPT基于GPT3.5的强大能力，整个模型通过OpenAI一个系列的迭代，有很多技术积累；2）ChatGPT主要的3个学习阶段包括，从OpenAI调用数据集中采取AI训练编写答案，第一阶段通过监督学习方法训练GPT3版本，然后用比较型的数据训练一个reward模型，用到一些对比学习和reward model，第三阶段是强化学习里面的PPO算法和奖励模型的语言生成策略；3）跟之前的很多模型比，单纯用监督学习或无监督学习以及强化学习的端到端形式，现在分成多阶段来做，整体模型的训练开销非常大，这个模型有1700亿参数，训练一次要400多万美元的成本，对资源的使用比较大。Q：分享一下国内头部玩家，比如百度、阿里、腾讯、字节、讯飞、商汤等目前AI大模型的参数量，以及与ChatGPT的差距在哪里？我们用多久能追上？A：国内这样的大模型非常多，百度、华为都有大模型。百度文心模型参数量已经达到2600亿，不逊于GPT3.0。百度今年宣称3、4月份推出类似于ChatGPT的模型，可能首期的应用场景会跟搜索结合，会形成ChatGPT、搜索的双引擎结合模式，会发布demo出来，整体看，模型的参数量级比GPT3.0大了50%。我们国内的发展水平是不是和ChatGPT达到同等程度？这个地方可以看一下OpenAI发展的技术史，动态看18年后一到两年时间国内的技术追赶比较快，提出比较好的改进模型，但真正的差距拉开是20年中，也就是GPT3.0出来后，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，这个时候我们跟OpenAI的差距拉得比较远，因为OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内差了两年的时间。所以梯队上，OpenAI排第一梯队，Google排第二梯队，百度排第三梯队，差距不是那么大。动态看事情的发展，百度还是有机会做得更好。从百度发布的模型看，内测版还没有开放出来，我们体验下来发现效果不错，模型参数量级看上去和GPT3.0是不差的，所以目前看上去我们相对比较有期待。国内：比如字节跳动也在做大模型，一方面是应用场景，接下来可能有一些商业化。这个模型不是一两个月就能做出来，需要时间积累，随着后面AIGC、ChatGPT的深度发展，里面会形成越来越多的商业化内容，对于头部公司来说，做前沿的技术积累，有利于形成先发优势。所以像字节跳动、阿里都在往这方面做。阿里、腾讯不会复制ChatGPT模式，而是做一些与AIGC相关的产业化。阿里现在往智能客服系统、AI+营销做，使得商品介绍、广告介绍不需要人工生成文案，而是通过AI生成内容。头条也用AI生成内容，因为头条是以内容生产、分发为主要业务的公司。总结看我们跟国外的区别是，模型大小上我们很多公司可以媲美，从技术角度或者paper角度，可能我们跟他们的差距可能有一到两年的距离。Q：OpenAI GPT3.0 20年推出来，现在推出了ChatGPT之后市场大火。ChatGPT相对于GPT3.0有什么实质性的改变，造成市场认可度高？热度会不会突然下去？A：现在ChatGPT做了会话机器人，不是IT圈子里面的人也可能去试用，使得人群受众变广，其实基本的模型、训练方式，两者之间没有多大区别，而是在GPT3.0基础上做了特定领域的数据，拿过来做训练得到特定领域的模型。所以总结下来不是之前的GPT3.0做得不好。现在比较热，热度会不会过两个月下去？坦率说，从我的认知来讲，短暂时间内热度不会下去。从业界很多企业对这个事情的反馈来看，比如Google、百度相继在发力。Google已经列为红色预警，包括将来对搜索引擎的颠覆，有很高的优先级；百度也是因为搜索引擎，对这块非常上心，3月份会推出新的模型，到时候看市场的效果。所以从大公司的反应来看，这个事情可能不是噱头，而是新的技术革命的发展。甚至有夸张的说法，业内一些专家认为这是PC互联网之后的又一个里程碑式的发展。包括我们自己体验下来，ChatGPT的功能确实是很智能，而且随着OpenAI的研发，接下里朝着AGI方向的发展的更大规模的模型，我们有理由期待这个事情不是一波流的，而是从现在开始持续形成大的影响，并且扩散出去。Q：从数据、算法到算力，国内有没有可能做出ChatGPT这种有商业化价值的模型？听到一种说法，国内号称模型参数高，但效果特别差？我们中国独特的市场有没有办法培育出比较好的产品出来？A：从GPT模型的pipeline来看，有数据、算力、模型。数据上，国内是不缺的，百度、今日头条有大量用户的真实场景的数据。算力角度，一些大厂比如百度的文心模型达到2000多亿参数量，虽然训练成本非常高，但大公司承担得起。我们真正缺乏的是技术积累，包括数据怎么做清洗、标注以及模型的结构设计，怎么做训练、推理，这个地方很多都是需要经验和积累。包括里面的很多算法是OpenAI和deepmind提出来的，作为原作者的理解能力是我们远不及的。20年GPT3.0出现的时候，我们跟国外的差距就拉大了，当时很少人觉察到GPT3.0不仅是一项技术，那个时候我们开始逐步落后，坦率讲国内这块技术方面落后于国外，而数据、算力不会存在瓶颈。总结下问题，我们跟OpenAI的距离确实存在，重点的技术瓶颈可能在这块的模型上面，这也是国内的弱点，所以我们需要投入更多的人力、资源逐渐弥补上，百度投入也非常多，按照这种速度下去，也许不用花两年的时间，我们能追上步伐。Q：大模型为什么会产生？百度文心模型为什么不如ChatGPT？A：涉及到模型参数的量级，以及数据的量级。比方说算力提升10倍，那么把模型参数做更大，或用更多数据来训练。如果我们单变量来看这个事情，数据变大，模型效果变好，或者单纯把模型参数变多，模型效果也更好。如果算力提升10倍，这两个怎么平衡？光把模型参数变大，不一定会效果好，数据集的质量也要有保证。单纯的模型大小不足以刻画模型效果，还跟数据集的大小、质量有关。第二点，模型之间存在差异。百度、OpenAI模型的本身结构不一样，参数量大不代表模型效果好，因为不一定学到通用能力。百度没有公布模型的细节，我们不太了解是怎么做的，而单纯通过参数量级比较，不大能够看出效果的差别。百度对这块细节公布不多，数据集大小、模型的框架结构没有特别公布，所以不大了解整体模型的效果，以及跟OpenAI技术的差距有多大，我们只是单纯从参数量大小判断，不太好判断。我们很好奇一件事情，比如一个模型学了很多东西，东西学到哪里去了？这也是一个问题。大家可能会去想，那么通用的东西存到哪里去了。这一块目前做研究的同行非常多。目前一个主流观点是模型主体结构用transformer结构，更多做一些知识的存储，包括可能涉及到Key value的形式，涉及到知识检索的能力，但里面的细节就需要比较多的时间来解释。Q：OpenAI大模型今后是否提供给个人或机构使用？国产办公软件底层的人工智能，会不会用微软OpenAIA：微软产品中各种场景都会接入，其中2b的业务比较有影响，比如订阅office软件的企业的员工可以享受智能化服务。国内软件目前没有这个功能，为了面对微软的竞争，未来都会往这个方向发展。国内其他公司如百度也会通过输入AI能力来进行2b的商业化布局，所以对国内的企业来说也可能会有很多选择，可以选择接入openAI或者Google海外公司，也可以接入百度等国内公司提供的AI模型，市场竞争看模型的整体效果和价格。此外也涉及法律法规的问题，目前AI底层能力的使用这方面还没有特别的限制，还是法律盲区，未来是否能够顺利引入微软OpenAI的算法模型，还要有待未来立法的规范。但是AI模型未来接入应用场景是大势所趋，具体接入产品看情况。Q：AI是否会大幅降低人工，未来AI为底层生态之后，之后在传统软件的参与者会减少？国内大模型做的更好之后，小模型的企业存在的必要性还有吗？A：有些行业的工作人员确实有可能被替代，内容生产的，AIGC的占比会大幅提升，挤占投稿的量级，AI也帮助提高了生产力，帮助投稿的质量和效率提升。NLP领域的会存在这样趋势，小模型的厂商会慢慢被竞争掉，中小厂商没有办法去创造大模型，接入2b的服务，没有办法自研，这种模式在将来会存在。Q：训练中采用的硬件设施通过买或者租的形式，每次训练迭代成本怎么计算？买和租各要多少钱？国内那种方式做大模型比较多？A：GPT3.0涉及1700亿参数，内存达300+GB，训练过程耗费1200+万美金，此外离线训练后，访问请求来来的线上服务也需要开销。基础设施都是微软的计算系统进行，没有自建。训练过程中会出现bug，但是都没有敢重新训练这个模型，因为成本太高了，所以没有做及时的修补，披露出的数据是重新训练一次要400+万美金。Q：据说chatGPT是40个人员做强化学习，为什么能在人员投入这么少的情况下，在GPT3上做出chatGPT？核心能力是什么？A：ChatGPT跟GPT3的主要区别，额外finetune增加了训练的数据集，增加了通过人工标注的样本，所以40个人是不准确，实际上还有大量标注的团队，40个人可能只是用来判断回答是否符合标准。从算法的角度来说，GPT3.0和ChatGPT在模型上没有太大区别，只是加了专属领域的数据集进行训练。Q：替换人工的问题，传闻数字媒体已经被替代了，实际情况如何？GPT3.0专注于专业领域，是否比chatGPT更快一些？A：AIGC各家都开始鼓吹并开始投入，到2023为止，网络内容20%通过AIGC生成的，网络编辑是很容易替代的，比如摘要、新闻等。头条这边也在逐步用AI生成投稿，这块趋势是通过AI生成内容会逐步增加，机构预测2025年AIGC内容占比达30%+，量级很大，增长也很快，能够帮助大幅提高生产力。Q：和其他AI模型相比，对GPU的需求区别？A：GPT3.0对GPU算力要求很大，训练过程采用400+个GPU。未来对GPU需求越来越大，价格变得贵+产业链供应能否跟上需求是重要的限制条件。这也导致创业公司会更难做相关的事情，可能更多集中在大厂做这些事情。Q：chatGPT训练数据截止到2021，但是对话内容也可以涉及最新的信息，怎么结合在一起？A：模型具有泛化能力，模型可以做到这一块，通过历史数据训练，不可避免有时间限制，2023年的问题可能在模型里面找不见，但是其他字段能够在模型找到联系，模型可以实现预测。同时也跟数据分布有关，历史数据的函数关系，已经能够刻画绝大部分关系了，用新的数据训练，可能也会有类似的分布。Q：训练的频次怎么界定，是否要每隔一段时间后更新数据集，对大模型重新训练？A：比较快的是用finetune的形式，但是引入新的数据集可能会导致灾难性的遗忘问题，这就是LM模型的难点问题，也是主流的研究方向。我们也可以累计到一定程度进行重新训练，但是这样成本高，未来LM模型的训练方式也是会持续优化，如何不断加入新的训练数据，同时又不导致原有模型性能下降。Q：ChatGPT训练依赖高性能的芯片，中美竞争情况下，被卡脖子的情况？A：大模型依赖GPU的芯片，如果对GPU芯片封锁，会有比较大影响，解决方式是有国内自研的芯片，二是我们大量用GPU进行训练，供应能力跟不上需求，也可以用分布式的CPU进行替代，会慢一些，字节这边是分布式的CPU用的比较多，包括主流的搜索推荐等需求Q：模型训练+租金是1200万美元，离线训练的阶段需要多长时间？A：依赖于GPU的投入量，从而加快训练速度，之前提到中美在这个领域的差距有一年半到两年是指达到整体的效果所需要的时间。实际人员整体投入应该很大，OpenAI光论文中研究人员都有30多人，还有大量的工程师等，百度这边投入也有200-300人。新增数据训练的费用，要看增加的训练数据的量级，费用和数据量是成比例的Q：首选百度还是bing？预测哪个效果更好？A：不太好判断，需要产品发布后比较。Q：未来两年的角度，中美AI领域的差距是否会因为GPU芯片禁运等原因差距拉大？A：GPT4.0今年会发布，性能会有进一步提升，差距拉大是有可能的。Q：chatGPT类的模型是否对知乎这种内容平台起到更大的作用？A：知乎本身就是问答系统，问题的回答有可能通过chatGPT来实现，甚至比人工效果更好，包括程序debug的角度也可以朝着自动化靠拢。Q：只有大的平台能做大模型，知乎能自己研发吗？A：涉及到商业模式的问题，知乎这类的企业可能不需要自己研发，未来可能百度等头部厂商会对外开放这种能力，其他企业直接采购使用就可以。欢迎关注点赞，欢迎沟通分享更多观点！专家解读ChatGPT能做什么相关阅读：先弄懂ChatGPT，再来谈喜和忧

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虽然OpenAI随着2022年11月ChatGPT的发布而一战成名，但这家位于美国的人工智能技术研究和部署公司，绝不仅限于当前流行的这款人工智能聊天机器人。事实上，OpenAI背后的技术早已被世界各地的数百家公司使用。参照结合企业软件平台EnterpriseAppsToday发布的数据，科技和教育行业的公司最有可能借助OpenAI的解决方案，而商业服务、制造和金融行业也更有可能在其业务流程中部署人工智能。广义上，我们将人工智能定义为能够执行通常需要由人类智慧完成的任务的计算机系统的理论及发展，例如视觉感知、语音识别、决策制定以及跨语言翻译等。人工智能现在被部署在各种应用程序中，例如网络搜索、自然语言翻译、推荐系统、语音识别和自动驾驶。在医疗保健领域，人工智能可以帮助整合大量临床数据以全方位了解患者的状况，并且还被用于手术、护理、康复和骨科的机器人技术。

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2月23日消息，随着人工智能聊天工具ChatGPT持续火爆，诸如谷歌和微软等提供搜索业务的公司已经开始在搜索界面中整合人工智能聊天机器人功能。但对于这些科技巨头来说，这种聊天机器人风格的搜索引擎会让运营成本增加10倍，带来高达几十亿美元的支出。整个科技行业的高管们都在讨论运营像ChatGPT这种人工智能的高昂费用。OpenAI公司首席执行官萨姆・奥特曼（Sam Altman）曾在推特上说，ChatGPT每次和用户对话的计算成本高达几美分或更多，“让人难以忍受”。谷歌母公司Alphabet董事长约翰・汉尼斯（John Hennessy)在接受采访时表示，尽管微调有助于迅速降低成本，但“与大型语言模型等人工智能交换信息的成本可能是完成标准关键字搜索功能的10倍以上”。2022年Alphabet净利润接近600亿美元。分析师们表示，即使基于聊天机器人的搜索业务有广告收入，这项技术也可能对Alphabet的利润产生不利影响，并带来几十亿美元的额外成本。投行摩根士丹利估计，谷歌去年3.3万亿次搜索查询的成本约为每条0.55美分，根据人工智能要生成的文本量，这个数字只会多不会少。分析师预计，如果“类似ChatGPT的人工智能聊天机器人能够用50个字的答案处理只有当今搜索一半的查询量”，那么到2024年，谷歌每年成本就要增加60亿美元。其他分析师也有类似看法。专注于芯片技术的研究和咨询公司SemiAnalysis表示，考虑到谷歌新推出的张量处理单元(Tensor Processing Units)以及其他优化措施，在搜索中添加ChatGPT风格的人工智能可能会让Alphabet多花30亿美元。这种人工智能比传统搜索引擎更昂贵的原因是所涉及的计算能力更高。分析人士表示，这种人工智能依赖于造价几十亿美元的芯片，相应成本需要分摊到几年的使用寿命中。所消耗的电力同样会增加企业运营成本和碳排放指标方面的压力。处理人工智能搜索查询的过程被称为“推理”，每次搜索时启动模仿人脑的巨大神经网络，生成一堆文本，可能还会查询大型搜索索引信息来获取事实信息。Alphabet的汉尼斯表示，“你必须降低推理成本，”他称“最坏情况下需要几年时间”。尽管运营费用高昂，Alphabet仍需要考虑如何应对来自其他科技公司的挑战。本月早些时候，竞争对手微软展示了如何将人工智能聊天机器人嵌入必应搜索引擎的计划。据Similarweb估计，微软高管们瞄准的是谷歌高达91%的搜索市场份额。微软首席财务官阿米・胡德(Amy Hood)告诉分析师，随着改进后的必应上线，用户数量增加和广告收入带来的好处已经超过了成本。胡德表示，“对我们来说，即使以我们正在讨论的服务成本计算，毛利率也是增加的。”谷歌另一个竞争对手、搜索引擎You.com首席执行官理查德・索切尔（Richard Socher）表示，添加人工智能聊天体验以及图表、视频和其他生成技术应用程序将增加30%到50%的运营费用。但他说，“随着时间的推移，技术会变得越来越便宜。”一位接近谷歌的消息人士提醒说，现在确定聊天机器人的具体成本还为时过早，因为运行效率和使用情况会因为所涉及的技术有很大差异，而且搜索产品早就用人工智能提供技术支持。埃森哲首席技术官保罗・多尔蒂(Paul Daugherty)说，尽管如此，拥有几十亿用户的搜索巨头之所以没有立即推出人工智能聊天机器人，考虑成本是两个主要原因之一。他说：“一是准确性，二是你必须以正确的方式扩大规模。”多年来，Alphabet和其他公司的研究人员一直在研究如何以更低成本训练和运行大型语言模型。更大模型通常需要更多的芯片进行推理，因此运行成本更高。能让消费者趋之若鹜的人工智能背后模型规模相当庞大，比如说ChatGPT背后的模型就有1750亿个参数，每次运行的成本也会随用户查询的长度而不断变化。一位资深科技高管表示，要让几百万消费者使用这种人工智能，目前成本仍然过高。这位不愿透露姓名的高管表示：“这些模型非常昂贵，因此下一阶段的进步将降低训练这些模型和推理的成本，这样就可以在每个应用程序中使用它。”一位知情人士说，目前OpenAI的计算机科学家已经想出如何通过复杂代码来优化推理成本，从而提高芯片运行效率。一个长期存在的问题是，如何在不影响准确性的情况下，将人工智能模型中的参数量减少10倍甚至100倍。“如何最有效地剔除(参数)，仍然是一个悬而未决的问题，”曾负责英特尔人工智能芯片项目的纳文・拉奥(Naveen Rao)说。与此同时，一些公司考虑付费使用人工智能搜索，比如OpenAI的升级版ChatGPT服务每月收取20美元的订阅费用。技术专家还表示，一种变通方法是将更小的人工智能模型应用于更简单的任务，Alphabet正在探索这一方法。Alphabet本月表示，“较小版”的LaMDA人工智能模型将为聊天机器人巴德提供动力，“所需的计算能力大大降低，使我们能够扩展到更多用户。”在上周一次会议上，当被问及ChatGPT和巴德等聊天机器人时，汉尼斯表示，更有针对性的模型而不是无所不能的系统才有助于“降低成本”。