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肖仰华:国内大模型真正的短板并非数据和算力,而在"炼制"工艺
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周毅是故意的还是不小心?
最后更新: 2024-05-08 21:24:12“不能为了追随ChatGPT,而错失了下一个ChatGPT”
在对话中,肖仰华表示,ChatGPT越火,我们在AI领域越要比以往更有战略定力。
“我们一定要注意一件事:不能为了追随ChatGPT,而错失了下一个‘ChatGPT’;不能一窝蜂炒作一个热点,而忽略了其他热点。这是我们一定要去防范的。对新出现的热点要在战略上重视,但不能打乱自己的既有布局。”肖仰华说,很多传统的小模型该研究的也得研究,其他IT技术也得继续往前推进。
通用人工智能阶段,其实热点纷呈。除了聊天场景下的ChatGPT以外,还有图文生成,例如Midjourney这样有代表性的产品和公司;还有具身智能——让大模型和机器结合去操纵现实世界,让机器人能够更好地为我们服务。
具身智能(Embodied Intelligence) 图源麻省理工网站
“大家一窝蜂搞ChatGPT,会分散我们的精力,会打乱我们科研的节奏。”
肖仰华解释道,ChatGPT所在的开放聊天存在商业价值,但垂直领域的严肃决策商业价值其实更多。比如医疗领域,各界一直希望能有解放医生的问诊机器人;投资领域,人们希望有投资顾问机器人;司法领域,大家也希望有司法咨询机器人……这些都属于垂直领域的严肃应用场景。
“这些需求不是简单闲聊功能所能胜任的,需要把专业知识、专家经验、复杂逻辑等能力赋予机器或者大模型,这样才有可能解决垂直领域的复杂问题。我们要跟踪ChatGPT技术,更要补齐其不足,积极推动大模型向千行百业落地。大模型赋能复杂决策场景,是未来人工智能产业发展的焦点。”
图源腾讯网站
肖仰华认为,现阶段中国大模型产业存在四个主要问题。
其一,技术同质化严重,很多大模型都是用ChatGPT喂养自己;其二,数据生态不完善。中文数据生态尤其重要,但现在较为欠缺;其三,算力掣肘;其四,模型创新不足,现在很多国内大模型都基于国外的开源社区模型,万一以后被禁用,我们将非常被动。
这些问题值得我们重视和弥补。与此同时,我们也要展开更多思考。例如大模型要想创造价值,其实有两个基本要求:其一是底座模型能力,即上述四个我们应该追赶的地方;其二就是行业应用。
肖仰华表示,国外大模型产业已经形成了一个生态,而且发展非常迅速。反观国内,同质化严重,很多企业都在研究底座模型。其实从我们国家的发展态势来讲,恰恰应该用应用带动底座模型研究。“中国市场巨大、数据丰富,应用场景多元,可以用应用发展来带动模型进步,走一条‘农村包围城市’的路线。”
“我们可以把外围应用和生态做好,不断去补齐数据、算力、模型和工艺方面的短板,最后在技术模型方面形成我们自己的核心竞争力。”肖仰华说,大模型绝不是宣传文案的噱头,也绝不能成为一场华丽的烟花秀,要实实在在地让它成为推动社会发展和进步的先进生产力。
- 责任编辑: 周毅 
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