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兵的位A三大思考一展的真相真实大模型发I老

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简介九月的上海依然炎热,在区块链全球峰会的讲台上,我分享了自己这十几年来在大模型领域的观察和思考。作为一名从2007年就投身AI研究的老兵,看着这个行业从最初的"玩具"发展到如今的"巨兽",内心真是百感交集。模型越大越好?这个趋势不会变每次提到大模型,人们总会问:它到底会变得多大?说实话,这个问题让我想起了2000年代初期,那时我们都还在为128MB的内存感到兴奋。从历史来看,模型规模的增长就像是一列... ...

九月的上海依然炎热,在区块链全球峰会的讲台上,我分享了自己这十几年来在大模型领域的观察和思考。作为一名从2007年就投身AI研究的老兵,看着这个行业从最初的"玩具"发展到如今的"巨兽",内心真是百感交集。

模型越大越好?这个趋势不会变

每次提到大模型,人们总会问:它到底会变得多大?说实话,这个问题让我想起了2000年代初期,那时我们都还在为128MB的内存感到兴奋。从历史来看,模型规模的增长就像是一列停不下来的高速列车。

我记得2019年在Google工作时,我们团队开发的大模型在当时简直是"独孤求败",把GPT2远远甩在身后。但谁能想到,几年后OpenAI能给我们这样一场"逆袭"?这让我明白,在这个领域,永远不要小看任何对手。

现在的GPT4已经是万亿级别的庞然大物了,训练一次要花掉400万美元。很多人担心这会不会变成一场"烧钱竞赛",但我要说:别急。2010年时,训练一个简单的深度学习模型也要花费相当于现在100倍的计算资源。技术进步的魔力就在于,今天的高端技术,明天就会变得触手可及。

通用还是垂直?这是个伪命题

经常有人问我:"蓝教授,您觉得应该发展通用大模型还是行业专用模型?"这个问题本身就反映了人们对AI的一种误解。就像问"应该用电脑还是计算器"一样,两者根本不矛盾。

我有个生动的例子:汤姆猫。这个陪伴类产品在全球拥有4亿月活用户,以前它只是个简单的语音复读机。我们的多模态技术让它真正"活"了起来,能理解情绪,能主动交流。这就是通用技术赋能垂直领域的完美案例。

说到这,不得不提一个有趣的发现:GPT4直接做24点游戏的正确率只有7.3%,但如果我们帮它把问题分解一下,准确率立刻飙升到74%!这说明什么?大模型就像个天才实习生,你需要给它适当的指导。

成本与隐私:Web3或是解药

现在大模型面临的最大挑战不是技术,而是经济和信任问题。训练成本高企,数据隐私堪忧,这都是阻碍落地的"拦路虎"。说到这里,我特别赞同今天曹老师的观点:Web3可能是破解这些难题的钥匙。

想象一下,如果我们能让每个手机用户都成为计算节点,那推理成本会降到什么程度?就像滴滴改变了出行方式一样,共享算力可能彻底改变AI的经济模型。这让我想起实验室正在做的一个有趣尝试:通过区块链技术激励模型开源和数据共享。

未来已来:情商比智商更重要

最后想说一个容易被忽略的事实:现在大家都太关注模型的"智商"了。但你知道吗?Character.ai的模型交互时长是ChatGPT的7倍!为什么?因为它更懂人心。

记得有一次,我爱人问我一个情感问题,ChatGPT的回答专业但冷冰冰。这让我意识到:AI要真正融入生活,光会解题远远不够。就像搜索引擎从最初的关键词匹配发展到现在的个性化推荐一样,大模型的情感化是必然趋势。

站在2023年这个时间点回望,我越发确信:大模型正在重塑我们的世界,这种改变比大多数人想象的更快、更深。但与其担心被取代,不如思考如何与AI共舞。毕竟,工具永远只是工具,关键在于我们如何使用它。

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