CHATGPT科技赋能影响生活(CHATGPT科技项目)

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新一代对话式人工智能,历史上增长最快的消费者应用程序

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CHATGPT科技赋能影响生活(CHATGPT科技项目)

随着科技的不断进步,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。CHATGPT科技项目作为一种基于大规模预训练的语言生成模型,正在逐渐改变着我们的生活方式,并给人们的日常生活带来了许多便利和创新。

CHATGPT科技项目通过深度学习和自然语言处理技术,使得计算机能够更好地理解和生成人类语言。它能够根据输入的文本生成语义连贯、合理的回复,甚至可以模拟人类的对话。这种人工智能技术的进步,使得我们能够与计算机更加自然地交流和互动,提高了我们与机器的沟通效率。

在日常生活中,CHATGPT科技项目被应用于多个方面,为人们的生活带来了许多便利。在智能助手和聊天机器人中,CHATGPT技术能够提供智能化的对话服务。它能够回答各种问题,帮助用户解决疑惑,提供信息和建议。无论是在工作中需要快速获取资料,还是在日常生活中需要得到某种指导,CHATGPT科技项目都能够提供及时而准确的回答,成为了人们生活中的得力助手。

在教育领域,CHATGPT科技项目也发挥了重要的作用。它可以作为虚拟的教育助手,为学生提供个性化的学习指导和辅助。学生可以通过与CHATGPT进行对话,得到解答问题、提供学习资料、进行作业指导等服务。这不仅提高了学习效果,也为学生提供了更加灵活和个性化的学习方式。

CHATGPT科技项目还在文娱领域中发挥了巨大的创造力。它可以生成各种类型的文本,如小说、诗歌、剧本等。许多作家和艺术家利用CHATGPT技术来进行创作,获得了更多灵感和创意。CHATGPT科技项目也可以为游戏开发者提供智能化的对话和虚拟角色生成,提升了游戏的趣味性和互动性。

虽然CHATGPT科技项目带来了诸多便利和创新,但在应用过程中也存在一些挑战和问题。该技术的语义理解和生成仍然存在一定的限制,有时会出现回答不准确或不合理的情况。由于CHATGPT科技项目需要大量的数据进行训练,数据的质量和隐私保护也是一个重要的问题。对于一些敏感话题和主观性问题,CHATGPT技术可能会出现倾向性或偏见。在应用这项技术时,我们需要权衡其好处和潜在风险,并提供相应的监管和管理机制。

CHATGPT科技赋能影响生活的方式多种多样,为人们的生活带来了许多便利和创新。无论是在智能助手、教育领域还是文娱领域,CHATGPT科技项目都展现出了巨大的潜力。我们也要认识到其局限性和风险,并加强对其应用的监管和管理,以确保人工智能技术的进步始终为人类社会带来正面的影响。

CHATGPT科技赋能影响生活(CHATGPT科技项目)

席卷自动驾驶行业的寒冬还没有过去,开发周期长、成本高,又难落地的问题并没有完全被解决,而大量的车企都在激进的进行电动化和智能化的转型,自动驾驶的研发又是绕不开的重要一部分。

可是靠自动驾驶技术和故事去吸引消费者的路线已经逐渐走不通了,比亚迪王传福也站出来炮轰自动驾驶,让自动驾驶的寒意更浓了。其实自动驾驶难落地的问题,对于谁都一样,谁都绕不过去这个问题,但是车企和自动驾驶企业们可以在“开发周期和成本”方面开卷,因为在大环境不利的情况下,谁能用更低的成本和更高的效率坚持并维持住,才可能在春暖花开之时迎来绽放。自动驾驶寒冬之下,靠AI真能降成本?

在本周的在第八届毫末AI DAY上,毫末智行发布了首个应用GPT模型和技术逻辑的自动驾驶算法模型DriveGPT,并正式官宣中文名为“雪湖·海若”。DriveGPT首发车型是即将量产上市的全新摩卡DHT-PHEV,有了DriveGPT之后,自动驾驶开发中的周期和成本都会大幅缩短和降低。目前的自动驾驶技术发展情况,主流的自动驾驶训练方式主要有两种:真实道路测试和虚拟仿真测试。

真实道路测试最大的特点是能够与真实交通环境相匹配,模拟真实生活中的各种复杂情况。真实道路测试还可以发现一些不常见或难以预测的情况,提高自动驾驶系统的适应性和可靠性。真实道路测试需要大量的时间和金钱投入,同时还涉及交通安全、法律法规以及人员伤害等问题,给测试过程带来了一定的风险和压力。这些都会导致测试成本的增加。另一种方式就是虚拟仿真测试,它是在计算机模拟环境下测试自动驾驶系统,通过虚拟场景来训练模型。虚拟仿真测试可以避免真实道路测试中的安全问题和成本压力,同时还可以快速生成大量的数据,提高测试效率和数据量,而且在其中已经辅以了不少AI人工智能技术。

虚拟仿真测试中的数据和场景是人为设计的,可能无法完全反映真实道路的复杂性和不确定性。虚拟仿真测试有时需要进行一定程度的真实道路测试来验证其结果。DriveGPT采用了与ChatGPT一样的Transformer模型与RLHF人类反馈学习能力,通过引入真实驾驶场景和人驾接管数据,可对自动驾驶认知决策模型进行持续优化,从而为自动驾驶开发降低成本。

由于DriveGPT是在虚拟仿真环境下进行训练的,因此可以省去真实道路测试中的安全问题和成本压力。DriveGPT能够生成大量的仿真数据用于训练模型,这些数据能够很好地模拟真实道路的复杂性和不确定性,从而保证模型的鲁棒性和可靠性。在仿真环境下进行训练还可以大大节约时间和成本。

15天就能完成1年的任务量,还能“赚外快”?

与传统的真实道路测试相比,DriveGPT能够快速高效地获取大量数据。DriveGPT的训练过程是完全自动化的,不受测试时间、环境等因素的影响,从而大大提高了测试效率和数据量。这不仅节约了训练时间,还可以提高模型的精度和鲁棒性。DriveGPT自身能区分驾驶场景和非驾驶场景,并可以理解驾驶环境,还可用于场景识别标注任务,比如标注车道线、交通参与者、红绿灯、路牌等细节信息,并且每张图的识别优化价格从约 5 元下降到 0.5 元,成本下降了近10倍,在OpenAI的GPT-4出来的时候,它的识图能力引起了我们的高度关注,而与其底层类似的DriveGPT,已经把这项能力用了起来。

AI自动识图逐渐开始代替人工,人工标注的效率和成本是绕不过的问题,机器不需要休息,也几乎不会眼花,而自动标注的成本仅是过去使用人工的十分之一不到,而且半个月就能完成人力一年的需求。DriveGPT使用大量的仿真数据来训练模型,这些数据能够很好地反映真实道路的复杂性和不确定性,DriveGPT它能够更好地处理自然语言、图像等多种数据类型,还可以去自行学习,从而提高模型的复杂性和准确性。

另外在产品迭代方面,DriveGPT能够为自动驾驶开发者提供快速有效的反馈,帮助它们更快地调试和优化系统,从而进一步降低系统迭代方面的开发成本。通过DriveGPT训练出来的模型可以转移到真实道路测试中进行验证,进一步提高了系统的安全性和可靠性。DriveGPT训练出来的模型能够很好地反映真实道路的复杂性和不确定性,从而在真实道路测试中能够更快地适应各种情况,DriveGPT还可以同时让系统处于多个平行宇宙之中,也就是提前做好再一次遇到类似情况可能发生的各种驾驶情况,在预测人车轨迹能力上也得到了大幅提升。DriveGPT的能力不只局限于自动驾驶领域内,我们看到毫末的合作伙伴还有北京交通大学计算机与信息技术学院、火山引擎、华为云、京东科技、高通、四维图新、英特尔等,当然这里面有很多是供应商伙伴,但四维图新这个伙伴,可能是DriveGPT要去赋能的另外一部分。

此次四维图新也官宣表示:接入毫末DriveGPT雪湖·海若,可实现持续双向赋能。借助DriveGPT雪湖·海若算法能力可提升地图成图自动化水平。DriveGPT对于图像强大的理解能力,可以应用于地图测绘方面,DriveGPT可以使用AI大模型来进行对物体的识别,特别是建筑物,具体来说,它可以通过大量的地图数据和卫星影像数据进行训练,然后利用这些数据来识别、分类和标注建筑物信息。由于DriveGPT使用的是AI技术,因此其识别准确率和效率都比传统的人工测绘方法更高。除了建筑物识别,DriveGPT还可以用于其他地图测绘任务,例如道路标注、地形分析、地图更新等,特别是随着搭载DriveGPT的车型越来越多,它们甚至可以去试试生成鲜度比较高的高精地图,虽然毫末打造的是重感知、轻地图的系统,DriveGPT也是为了去加深这一目的,但是高精地图可以给到供应商去做别的事情,并不是只有自动驾驶需要高精地图。

与传统的自动驾驶训练方式相比,DriveGPT能够省去真实道路测试中的安全问题和成本压力,同时能够高效快速地获取大量数据、精准地反映真实道路的复杂性和不确定性、提供快速有效的反馈以及能够转移到真实道路测试中进行验证等优点。毫末接下来的辅助驾驶方案,可能会把软硬件的成本卷得更低。

DriveGPT具有很大的应用前景,虽然我们看到目前只看到了毫末智行入局GPT类自动驾驶,但其他车企和供应商们肯定不会放过这个机会,AI技术大爆发的当下,或许比DriveGPT更高阶的自动驾驶训练方式也在来的路上。

而且随着AI的全面接入,再靠堆硬件,比激光雷达数量、摄像头像素和个数、算力芯片能力,可能不再是吃香的办法,没人愿意为能力低,而靠堆硬件带来的高成本而买单。

【本文来自易车号作者路咖汽车,版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点,与易车无关】

CHATGPT与科技

您要问的应该是Chat+GPT吧?

从目前的趋势来看,Chat+GPT的发展速度和应用范围是非常广泛的,可以说它们已经成为了人工智能领域中的佼佼者之一。它们可以被应用于各种领域,如金融、医疗、工业等等,具有非常广泛的前景。科技的发展是非常快速且竞争激烈的,任何技术都有可能被其他更加先进的技术所淘汰,所以我们需要继续关注和研究这一领域的发展。

Chat+GPT是一种结合了对话系统和自然语言生成模型GPT(Generative Pre-trained Transformer)的技术,用于创建智能对话系统。它可以自动学习自然语言处理技术和背景知识,从而能够理解和生成自然语言的响应。Chat+GPT的应用场景非常广泛,包括客服、智能问答、聊天机器人等等。由于Chat+GPT能够实现对话的个性化和智能化,因此在人工智能领域中具有广泛的应用前景。

国内最新Chat+GPT镜像工具入口,可以在多御浏览器客户端软件上访问,打开客户端软件,在软件首页找到ChatGPT工具,点击进入就可以直接对话,目前是永久免费在线使用的!

CHATGPT对人类生活的影响

作为一种人工智能技术,ChatGPT在很多方面对人类都有着积极的影响。

ChatGPT可以通过智能对话与人类进行交流,为人们提供更为智能化的服务和支持。在客服、医疗、金融等领域,ChatGPT可以提供更为高效、精准、便捷的服务,使人们的生活更加便利和舒适。

ChatGPT可以通过学习和训练不断提升自身的能力和水平,为人类带来更高效、更精准的解决方案。在自然语言处理、机器翻译、智能写作等领域,ChatGPT可以利用大数据和机器学习等技术,为人们提供更为智能化的解决方案,提高生产效率和质量。

ChatGPT也可以促进人类对人工智能和科技的认知和理解,推动人类在技术和科学领域的发展和进步。通过与ChatGPT的交互和沟通,人类可以更好地了解人工智能技术的发展趋势和应用领域,为未来的科技创新和社会进步提供更多的想象空间和创新思路。

在使用ChatGPT的过程中也可能存在一些风险和挑战,如隐私保护、数据安全等问题。我们需要在推广和应用ChatGPT技术的过程中,不断加强技术研究和法律监管,确保ChatGPT技术的健康发展和人类的安全和利益。

CHATGPT科技项目

ChatGPT这种人工智能技术出现的重大历史意义,不亚于互联网和个人电脑的诞生。

ChatGPT是目前最为先进的聊天机器人,“更为智能的交互”则是ChatGPT之所以能引起全球广泛关注的主要原因。比如Open AI为这个模型新增了代码理解和生成能力,极大地拓宽了其应用场景;同时还加入了道德原则,使ChatGPT能够识别恶意信息,识别后拒绝给出有效回答,有效提升用户对话时的互动感。

1956年夏季,“人工智能”这一术语被正式提出,它标志着“人工智能”科学的正式诞生。此后,IBM公司研发的代号为“深蓝”超级电脑击败了人类的世界国际象棋冠军,更是进一步拓宽了人工智能技术的想象空间。可以说,这门科学在提出伊始就被人类给予了超越人类智慧的野望。

但是自概念提出至今已有六十余年,除了科幻电影中的各种想象之外,普通民众还没有机会能够直接接触到AI技术,也没有合适的渠道对这一深奥的技术进行了解。虽说各个内容平台早已经开始使用智能算法技术进行个性化推荐,线上购物平台也在使用人工智能技术提高广告触达率,但这些应用并没有将用户纳入交互之中,在这一过程中,用户仅仅充当着一个被动接受者的角色。

而ChatGPT的推出为用户提供了一个参与到AI技术工作流程中的机会,也提供了一个途径以使得长期对AI应用不甚了解的用户可以切实地体会AI技术的发展。这在AI的发展历程中具有一定的里程碑意义,意味着AI技术由“幕后”转向了“台前”。Chat GPT未来可应用场景

1、独立应用:Chat GPT本身强大的自然语言处理能力,可以让当前有点「人工智障」的智能客服,语音工作助手、对话虚拟人有质的飞跃等,其还能高效高质的完成写代码、写小说、写新闻等文本创作类工作。同时也能辅助搜索,让搜索效率进一步提高。

2、AIGC联合应用:当把Chat GPT的能力和图像识别等技术集合,就能产生无限可能。例如视频生成网站QuickVid,用户在网站输入提示语、描述清楚想要创建的视频主题,QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短视频脚本,再从脚本中自动提取或手动输入的关键字。

基于这些关键字从免费的 Pexels 库中选择背景视频,同时叠加由 DALL-E 2 生成的图像,并调用 Google Cloud 的文本转语音 API 来添加来自 YouTube 免版税音乐库的合成画外音和背景音乐。

CHATGPT科技论坛

撰文 / 吴 静

编辑 / 张 南

设计 / 师 超

热火朝天的人工智能赛道,被泼了一盆冷水。

3月29日,未来生命研究所(Future of Life Institute)公布了一封题为“暂停巨型AI实验”的公开信,呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统,暂停时间至少6个月。马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Stability AI创始人Emad Mostaque等上千名科技届知名人物和AI专家已经签署公开信。

该公开信写道,广泛的研究表明,具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。这一观点得到了顶级人工智能实验室的承认。

这和360集团创始人周鸿祎在3月25日2023中国发展高层论坛上的发言如出一辙。

“当人工智能自己修改自己的代码,自我升级、自我进化时,这种进化速度恐怕用指数级都很难描述。我觉得,留给人类的时间不多了,我认为GPT一定会产生意识,只是差别是在GPT-6还是GPT-8还是GPT-10。”

周鸿祎表示,随着大脑、神经元数目的增加,大脑与神经网络连接的数目的增加,到一定时候系统就出现了一种功能叫涌现。就是很多智能功能就出现了,那么意识也随之出现。所以现在大语言模型的所谓的参数,你就可以看成是脑容量里的神经网络的连接数,这个参数现在是千亿万亿,可能人脑至少有100万亿,可能人工智能到达10万亿,可能这个时候意识就会自动产生。

在AI热潮涌动之时,猝不及防,却遭遇伦理的挑战。

ChatGPT于2022年11月30日发布。2023年1月末,ChatGPT的月活用户已突破1亿,成为史上增长最快的消费者应用。

3月15日,OpenAI正式推出GPT-4。GPT-4是多模态大模型,即支持图像和文本输入以及文本输出,拥有强大的识图能力,文字输入限制提升到了2.5万字。GPT-4的特点在于它的训练数量更大、支持多元的输出输入形式、在专业领域的学习能力更强。次日,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏携百度文心一言亮相。发布会现场,李彦宏坦言,“不能说我们完全准备文心一言对标ChatGPT、甚至是对标GPT-4,门槛是很高的,全球大厂还没有一个做出来的,百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”

此言一出,当天,百度港股盘中跌幅一度超过10%。但次日,百度股票再度拉升,涨幅超13%。

作为国内第一家公开对标ChatGPT产品的企业,百度近日备受外界争议,但这丝毫不影响其商业化变现。

据不完全统计,截至集度、东风日产、红旗、海马、长城、岚图、长安等多家车企宣布已成为百度文心一言首批生态合作伙伴。后续,这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力,推进智能汽车交互的再升级。

汽车x文心一言,到底有多大的想象空间?文心一言 VS ChatGPT

“文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本,但差距也不是很大,可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子,今天大家已经习惯GPT-4,GPT-4的技术跟我们只差一天出来,是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。”

面对外界对文心一言的一些负面评价,李彦宏在一场极客公园的直播中如是表示。

诚然,如李彦宏所言,无论是哪家公司,都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理,需要多年的坚持和积累,没法速成。

深耕AI领域十余年,百度确实是全球为数不多、在芯片层、框架层、模型层和应用层这四层进行全栈布局的人工智能公司,从高端芯片昆仑芯,到飞桨深度学习框架,再到文心预训练大模型,到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用,各个层面都有自研技术。

但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距,部分业内人士并不能同意这一观点。3月25日,2023中国发展高层论坛开幕,360集团创始人周鸿祎在演讲中表示,中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间,目前GPT的技术方向已经明确,不存在难以逾越的技术障碍,中国应当坚持长期主义精神,迎头赶上。

十月怀胎,一朝分娩。但在部分业内人士看来,文心一言还属于半成品,还没到能推出的程度,甚至将其定义为“早产儿”。“但好在通过迭代进步也会很快,只要知道原理并且有事实证明能行之有效的时候,在应用领域很快就能追上去,甚至在规模应用这块比国外走得更快。”业内人士对汽车商业评论如是说,

“文心一言被迅速推出,是因为市场有需求,大家都有需要,更重要的是我们的客户需要,合作伙伴需要。”在发布会上,李彦宏透露,从我们承认文心一言的存在,短短一个月的时间,就有超过650家合作伙伴宣布加入文心一言生态。

这一数字目前还在持续攀升。汽车X文心一言

车企x文心一言,到底能给车本身带来怎样的变化?两者的结合,到底有多大可能性和空间,文心一言之于汽车,将带来“量”的变化,还是“质”的改变?

如果你把上述提问给到文心一言,你会得到以下回答:

文心一言在汽车上使用,可能会带来以下改变:

更高的安全性能:文心一言可以通过语言理解和生成,帮助汽车识别和预测道路上的危险情况,从而提高驾驶安全性能。

更好的语音交互:文心一言可以通过语音交互,让驾驶者更加方便地控制车内系统,例如播放音乐、调节空调温度等。

更准确的导航系统:文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术,更准确地理解驾驶者的指令,从而更好地导航到目的地。

更高效的能源利用:文心一言可以通过人工智能技术,优化车载系统的能源利用,例如自动启停、智能空调控制等,从而更加高效地使用汽车能源。

更好的车载娱乐体验:文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术,为驾驶者提供更好的车载娱乐体验,例如音乐、电台、天气等信息的实时推送。

文心一言在汽车上的使用,将会带来更高的安全性能、更好的语音交互、更准确的导航系统、更高效的能源利用和更好的车载娱乐体验。

我们还可以参考通用车企对引入ChatGPT之后,对汽车的期许。

作为国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企,据外媒报道,通用正在使用微软的Azure云服务和OpenAI的技术来开发一款新的虚拟汽车助手。OpenAI的ChatGPT背后的人工智能语言模型可能很快就会为通用汽车的虚拟助手提供技术支持。

通用汽车副总裁 Scott Miller 表示,一旦ChatGPT 正式上车,通用汽车的智能化水平或将提升至另一个台阶。

在他的预想中,ChatGPT不仅可以帮助车主获取车辆使用的相关信息,还可以从日历中整合日程安排提醒车主待办事项。聊天机器人可以在仪表板上出现诊断灯时建议驾驶员采取什么行动,或在车辆信息娱乐系统上通过视频演示来指导用户如何更换爆胎。这样便比目前车辆中使用的机械语音命令功能更优化。

ChatGPT不仅可以极大地改善汽车本身的语音命令功能,而且还可用于汽车功能以外的语音控制。当ChatGPT与家庭智能系统和手机集成使用时,它还可以执行更广泛的命令。从“打开我的车库门”到“计划一条去医生办公室的路”,再到“为我预留一个充电点”,诸如此类语音控制都可以实现。

虽然通用汽车的ChatGPT集成计划目前还没有发布时间表,也还没有具体说明ChatGPT可以为汽车增加哪些功能,但从目前来看,ChatGPT上车几乎已经成为必然趋势。

由于目前文心一言还未真正实现“上车”,处于内测阶段。如果参照通用和ChatGPT的合作方式,综合此前车企官宣与文心一言合作的方向,重点仍然集中在智能座舱的人机交互领域。当外界都对文心一言云服务及应用产品发布会翘首以待时,3月27日,传闻原定于当天下午举行的文心一言云服务及应用产品发布会临时取消,当天,百度股价一度下跌超4%。

当天,百度智能云公众号便澄清消息,称文心一言云服务受到了企业伙伴的广泛关注,已经收到12万家企业的申请测试。为更好地满足现有客户的旺盛需求,百度智能云原定于3月27日举办的发布会改为面向首批邀约测试企业的闭门沟通会,进行深度充分的技术交流互动。3月27日之后,百度智能云将于多地启动客户闭门沟通会议。

最早宣布加入文心一言生态圈的车企是集度。2月14日,集度宣布,将融合百度文心一言的全面能力,打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验,支持汽车实现自然交流的再进阶,打响车企与类ChatGPT技术合作第一枪。

虽然诸多车企都纷纷表示与百度“文心一言”合作,但长安汽车动作最为迅速。3月18日,长安汽车官宣“质美智省新家轿”——逸达,将成为国内首款搭载“文心一言”的量产车型,后续将通过软件升级的形式搭载到新车上。

也有业内人士表示,对于车企而言,汽车X文心一言是噱头大过实际功能。截至汽车X文心一言,最为频繁提到的就是能提升车机的智能化水平,就目前来看,这些都属于量的变化,短期内文心一言能否给汽车智能化体验本身带来质的改变,还有待进一步观察。

但笔者认为,如果人工智能都能发展到自己有意识的程度,汽车X 最先进的人工智能应用后,其发展前景也或许将远超大家想象。被点燃的大模型竞赛

遭疯抢的不仅仅是文心一言,还有百度文心一言员工。

ChatGPT带动人工智能领域再度爆火,百度文心一言发布后,将 AI 浪潮推向高峰。而与之相关的人工智能人才也备受追捧。

谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员,纷纷跳槽到了OpenAI,谷歌大脑至少失去4名核心成员。有消息称,国内,部分科技公司也把目光投向了百度,盯上了文心一言的内部开发人员。

人才争夺的背后是人工智能的争夺战,而这最后还是大模型之争。IDC(国际数据公司)中国副总裁兼首席分析师武连峰曾表示,“大模型的背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。如今火爆全球的ChatGPT背后的技术支撑正是大模型。没有对大模型的长期投入,就不会诞生ChatGPT这样的应用。”

德邦在一份研究报告中称,自ChatGPT推出以来,国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型,有望推动大模型发展,而国产大模型也有望在这一波浪潮中迎来爆发式成长。

国内科技企业巨头在人才储备、集成能力、数据领域都遥遥领先。“最核心的是数据,到了一定程度高校的研究只能是做做算法然后发几篇论文,因为像ChatGPT这类后续的验证阶段必须要通过海量的数据来证明,这也是大型商业化科技企业的核心优势。”一位智能网联电动汽车领域专家对汽车商业评论表示。(图片来源:德邦证券)

国内大模型厂商主要包括百度(文心大模型)、腾讯(HunYuan大模型)、阿里(通义大模型)、华为(盘古大模型)等企业。在德邦的一份关于国内大模型概览的研究报告中,其称文心大模型在市场格局中处于第一梯队。

百度以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台;腾讯以HunYuan大模型+太极机器学习平台;阿里以通义大模型+M6-OFA;华为以盘古大模型+ModelArts,都打造了自然语言处理大模型、计算机视觉大模型以及多模态大模型方面。

2019年3月,百度率先在发布预训练模型ERNIE1.0,文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系,基础大模型支撑任务与行业大模型的建设,任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化,目前已有36个大模型。

此前,IDC评估结果显示,百度文心大模型处于第一梯队,产品能力、生态能力达到L4水平,应用能力达到L3水平。

2022年4月,腾讯首次对外披露HunYuan大模型,协同了腾讯预训练研发力量,完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。

HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务,降本增效。依靠HunYuan的多模态理解能力,在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用,在为腾讯广告带来大幅GMV提升的也初步验证了大模型的商业化潜力。

2022年9月,在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上,发布 “通义”大模型系列,并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。主要应用方向是为下游任务提质增效,例如在淘宝服饰类搜索场景中实现了以文搜图的跨模态搜索。

华为云团队于2020年立项AI大模型,并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。盘古语音语义与视觉大模型广泛应用到金融、电商、物流等多个行业。华为云官网近期显示,盘古大模型“即将上线”。

天风证券研报表示,盘古大模型是业界首个千亿参数中文语言预训练模型,在预训练阶段学习了40TB中文文本数据,被视为最接近人类中文理解能力的AI大模型。

显然,大模型竞赛是属于巨头间的比拼,较量才刚刚开始。

参考研究报告:AIGC专题:国内大模型概览 德邦证券

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