格隆汇
ChatGPT(GPT-3.5)引爆科技圈后,所有人都在讨论,AI 下一步会往哪个方向发展。
上一次有这种感觉,还是初代 iPhone 发布的时候。
我们并没有等太久。
隔夜,OpenAI 正式推出新品 GPT-4,再次点燃了大家的想象力。
老板 Sam Altman 直接开门见山地介绍:
这是我们迄今为止功能最强大的模型!
有多强?
就像不少人感叹的:如果 GPT-3.5 尚属意料之中,GPT- 4 则让我自愧不如。
这一波,真是科幻照进现实了。
伟大变革的前奏
怎么证明一个人比另一个人水平高?
现实社会中,主要手段是考试、拿证。
所以,想让大部分人直观地感受到,新 AI 模型比旧的牛逼,同样是考试。
OpenAI 用 GPT- 4 参加了多项美国通用考试,成绩很惊艳:
在 SAT 数学和阅读考试中,GPT- 4 比 GPT-3.5 高 150 分;
它还能通过律师模拟考试,得分排在应试者前 10%,而震撼全球的 GPT-3.5 只能排在倒数 10%……
随后,在 YouTube 上进行的 Live Demo 中,OpenAI 展示了 GPT- 4 的真正实力:总结文章、写代码、报税、写诗……GPT-3.5 做不到的,GPT- 4 轻松拿下。
而且,还不仅仅是这样。
根据 OpenAI 官网描述,相较于 GPT3.5,GPT- 4 最大的进化在于:“多模态”和长内容生成。
其中的关键,就是多模态这个词,顾名思义,就是不同类型数据的融合。
目前 GPT- 4 最大的突破,就是拥有了“读图能力”。
用户可以直接用图片提问,它能够在读懂图片内容的基础上,给出有逻辑的回答。
有个形象的例子。
下面这个人用笔在本子上画了个网站的草图,然后用手机拍下来,发送给 GPT-4。
10 秒钟后,它不仅识别出图片的含义,还生成了要建立这个网站的代码。
“您好,您的网站建好了。”
这个事件中,最核心的点并不在于编程、计算和分析能力,而是它能准确理解图片的含义,并给出解答,甚至是图片解答。
这就比 GPT-3.5 高出一个世代了。
两者的表现力根本不是一个级别的。我们可以理解为,在纯文字的年代,照相机的出现,对信息交流产生了多大的促进作用。
这就是 AI 进化史上类似的事件。
甚至,这也只是表象。更让我震惊加一点恐惧的,是 GPT- 4 具备的的初步逻辑思维能力。
正如 OpenAI 在今天的博文中所说:
我们创建了 GPT-4,这是 OpenAI 努力扩展深度学习的最新里程碑。虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类,但在各种专业和学术基准上表现出人类水平。
在 OpenAI 提供的一个示例中,GPT- 4 准确地回答了几个网络 meme 为什么搞笑的问题,虽然解释得并不好笑。
GPT- 4 还学会简单的逻辑推理了。比如你问,图片里的绳子剪断会发生什么。它答,气球会飞走。
它甚至可以讲出一些质量不咋地、模式化的冷笑话。虽然并不好笑,但至少,它已经开始理解“幽默”这一人类特质。
这两件小事看起来挺简单的,却是 AI 向人类思维慢慢进化的标志。
就像古猿人第一次学会直立行走,石器时代的原始人第一次思考人与自然的关系。
微观角度看,这没什么大不了的。但拉长时间线,以后人的眼光看,这也许正是伟大变革的前奏曲。
就像我们研究原始人走路一样。
当然,GPT- 4 依然有局限性。
首先,它的知识范畴也存在时间限制,截止于 2021 年 9 月。
其次,AI 毕竟是 AI,OpenAI 也表示目前 GPT- 4 并不完美,它在很多场景下的能力都不如人类。
据称,该模型仍然存在“幻觉”或编造事实的问题,并且在事实方面也不一定总是可靠的,“它倾向于坚持认为它是正确的,即使它错了”。
OpenAI 表示,GPT- 4 正在努力解决其局限性,例如社会偏见、幻觉和对抗性提示。
但尽管如此,没人能否认,GPT 非常有潜力。
世界上任何事,最难的永远不是做不到,而是想不到。
只要有个雏形,哪怕很 low、很简陋,距离做好就不会很远了。
OpenAI 做出 ChatGPT,最大的意义是是向大家证明,这种应用是存在的,这种技术是可行的。这件事,不是干不成的。
就好像多年前,大家都在空谈概念的时候,只有特斯拉先做出了成品。
成功绝非偶然
一个恐怖的事实:GPT- 4 早在去年 8 月就训练完成了。
之所以现在才面市,是 OpenAI 需要花 6 个月时间,让它变得更安全。
这就不得不让人浮想联翩。
会不会已经有 GPT-5、GPT- 6 了,它们到底是什么样子?是否已经成长为无法掌控的巨兽?
OpenAI 的内部技术,到底领先外界多少年?
巨大的压力给到全世界。
自 ChatGPT 发布以来,国内外众多科技公司对 AIGC 技术的追捧已达到空前绝后的热度了。
Chat GPT 刚刚发布,百度便立即官宣了大模型新项目“文心一言”(ERNIE Bot),将在明天和大家见面。
在此后很短的一段时间内,阿里、京东、腾讯、字节跳动、360 等多家互联网及 IT 企业纷纷表示对 AIGC 技术发展的关注和跟进,并同步提出了一些相关计划。
种种迹象表明,从科技巨头到行业龙头,中国企业已纷纷进入 AIGC 赛道竞逐。
但是,这块蛋糕,并不好吃。
GPT- 4 是人工智能生成内容——AIGC 技术最新进展的代表。
所谓 AIGC,是继专业生成内容(PGC)、职业生成内容(OGC)、用户生成内容(UGC)后,互联网内容生成的第四个阶段——神经网络深度学习。
这的确是人类科技史上翻天覆地的革命。
GPT-3.5 和 GPT-4,之所以能生成文字、代码、语音、图片、视频,完成语言翻译、文案撰写、脚本编程,是因为 OpenAI 对数据、算力、算法等关键要素进行了几个世代的升级。
先说数据。
仅 GPT-3.5 的训练参数,就达到 1750 亿个以上。
想要把如此海量的数据被反复投喂给 AI 模型,单次训练成本就高达 460 万美元。
如果不是先有马斯克、后有微软的支持,OpenAI 是不可能耗费得起的。
再说算力。
2012-2018 年,全球 AI 算力需求增长约为 30 万倍,这个数字已经很恐怖了。
但从 2018 年起,随着 Google Duplex、Open AI Five 以及新华社全球第一个“AI 合成主播”上岗,人工智能技术开始加速落地。尤其是今年,称得上是爆发之年。
按照现在的进度,根据预测,AI 所需算力每 100 天将翻一倍。
也就是说,到 2030 年,AI 所需算力是现在的 3200 万倍。(2 的 25 次方)
显然,如果不在软件服务、硬件支撑、芯片技术等方面协同创新,我们的算力水平不可能实现指数级别的增长。
GPT- 4 的训练是在微软云上进行的。而在全球云计算市场,微软云排名第二,再加上芯片技术的高速发展,这些都为 ChatGPT 的横空出世奠定了坚实的算力基础。
最后说算法。
相比传统的 AI 算法,GPT 的优势在于,通过海量参数,进一步提升模型的精确度。
初代 GPT 模型的参数是 1.17 亿个;GPT- 2 事 15 亿个,增加了 10 倍;GPT- 3 达到 1750 亿,是 GPT- 2 的 100 倍;而 GPT- 4 的真实参数在 1750 亿 -2800 亿之间,并没有比 GPT- 3 高出太多,其重点在数据处理优化上。
这种大模型算法的实现,必须有高效率的算法框架来支撑,因为参数量上去之后,需要把模型和数据分散放到多个 GPU 卡上,卡之间如何通信、调度,如何进行高效的反向传播,都需要大量高水平技术人才来推进和实施。
GPT 之所以独特,就是在目前世界上最强大的 LLM(大语言模型)为基础的同时,引入了基于人类反馈的强化学习方法,从而提高了对话的质量,而升级到多模态预训练大模型 GPT- 4 版本后,其对话质量变得更加强大、完美。(具体可阅读《ChatGPT 的两宗罪》)
同时也能看到,GPT- 4 之所以比 GPT3.5 强得有限,可能就是算法的效率达到瓶颈了。
GPT-5,可能没有我们想象的那么快到来。
综上,可以看出,ChatGPT 是靠强大算力和高成本,用大规模的数据“喂”出来的 AI 模型,它的出圈看似是偶然的,但其成功却绝非偶然。
其他公司想要复制一款 ChatGPT,绝非随便设计个对话模型就完事。
事实上,国内 AI 领域真正缺乏的是技术积累,包括数据的清洗和标注、模型的结构设计,以及怎么训练、推理等,这些技术很多都需要经验和积累,需要大量的科研人才和普通技术人员一步一个脚印走出来。
这方面,目前大公司更有优势。
比如百度,之所以能尽快推出“文心一言”,就是因为其十年多来累计投入了超过 1000 亿元的技术研发经费。
而小公司,不仅承担不起高昂的成本,也没有前期的技术研发沉淀。跟风入局,虽然在股市里有一时的风光,利用时间差赚一些块钱。
但长远来看,终究会被市场淘汰。
当然,并不是说小公司完全没有机会,若能真正脚踏实地做好 AIGC 相关的一个细分板块,依然有机会跑出来。
愿国内科技公司在追赶世界前沿科技的同时,少一些娇娆炒作,少一些急功近利,多一些创新实干,多一些厚积薄发。
尾声
今天有个热搜挺有意思的。
说是《校花的贴身高手》水了一万多章,十多年还没完结,被读者举报了。
看得人一脸懵逼,这不是刚上高中时躲被窝里看的么。作者鱼人二代,当年还挺火的,《极品修真强少》、《很纯很暧昧》都是青春期难忘的回忆。
印象中,这部小说早就被翻拍成电视剧,下意识便以为完本了。
其实想想也正常,追了一万多章的书,校花都成阿姨了,男主还是个雏儿,读者当然生气……
还有另一种说法。
平台和签约作者有协议,只要小说不断更,每个月就有几万元固定收入。所以本该完本的小说,作者又找了个代笔,磨磨唧唧水了近十年。
这波啊,是反向薅资本家羊毛,堪称吾辈楷模。
平台被薅得受不了了,于是自己找人偷偷举报。
联想一下。
当 ChatGPT、“文心一言”在国内普及后,如果过气的老牌作者人手一个,天天水字数,能白嫖多少稿费?
想想就流口水啊。
对已经功成名就的部分网文作者而言,AI 的普及,大概率是件好事。
但对其他人,不一定如此了。
根据上文,总的来说,GPT-4 的已经证明了,它有能力在很多领域,呈现出超越人类的表现。
甚至有传言称,GPT- 4 通过了“图灵测试”,在逻辑能力上与绝大部分人类已经无异。
现在唯一的门槛,就是成本问题了。
一旦算力、算法、数据得到突破性进展,成本降下来了,就真的会对一些产业形成冲击。
说不定吃着火锅唱着歌,突然就被 AI 把命给革了。
当然,我还是那个观点:快点学,快点用。
AI 毕竟是工具,是被人奴役的对象。
即使将来淘汰一部分人,也是先淘汰那些不会使用先进工具的人。
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