... 2024-04-29 19:10 .. 大模型的通用智能必须细化到各个行业，给它投喂行业中的专业数据，通过训练形成场景化、定制化、个性化，产生专有的模型，才能给各垂直领域带来AI革命，关键是算力、数据和模型的匹配。
赛迪智库未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙说，以前的人工智能是规则驱动，大模型则是数据驱动，数据决定模型的质量，影响泛化能力。
“泛化就是学习并理解数据中隐含的规律，进而能够对未曾见过的数据给出恰当的输出，就像举一反三、学以致用.”
国家网信办4月发布的公告显示，我国已有117个大模型完成生成式人工智能服务备案。
记者梳理发现，目前“上车”的大模型，既有华为的盘古、百度的文心一言、科大讯飞的星火、360的智脑等科技企业的通用大模型，也有比亚迪的璇玑、小鹏的灵犀等车企自研的行业大模型。
从终端看，已有超过10个品牌的汽车搭载大模型。
云端和车端协同工作大模型赋能汽车是不断深入的过程，目前集中体 .. UfqiNews ↓
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...甚至是整篇文章或不同的文章之间词的相互关系，学习能力就增强了很多.
横空出世非一日之功对于ChatGPT的横空出世，金耀初强调这仅仅是大众的感受.
从科研的角度看，ChatGPT也是一步一步演进而来的.
根据OpenAI发表的论文，ChatGPT是花了很长时间，用了各种学习方法不断训练和微调出来的.
生成式模型给出的答案并不是人们事先给它的训练数据，而是模型生成出来的，所以很难保证百分之百正确.
ChatGPT在训练过程中用到非常多的最新的学习技术.
例如，无监督学习、有监督学习、多任务学习、小样本学习、自监督学习等.
此外，它还加入了基于人类反馈的强化学习，以获得与人类对齐、共情能力.
通过人类评价，即给它生成的答案打分来选择一个最佳的答案.
这个过程实际上是一个强化学习过程，也就是对原来的模型进行微调.
其他AI模型可能没有像ChatGPT这样，用大量的人类反馈来使得模型能.. 02-15 15:10 ↓ 31
...ChatGPT的训练使用了约45TB数据，其中包含多达近1万亿个单词的文本内容.
从大数据资源看，中国拥有全世界最大规模的网民数量，有丰富的应用场景，在数据积累方面优势明显.
在算法方面，ChatGPT的技术底座是大型语言模型.
GPT属于自然语言处理NLP的范畴，本质上仍是以深度学习为代表的人工智能技术长期发展和积累的结果，并未出现算法的革命性突破，发布于2020年的GPT-3是有1750亿个参数的大模型，ChatGPT正是基于它的改进版本创建的.
国内也有NLP领域的大模型，并有智能客服、作诗机等实际应用.
虽然目前全球还没有能跟ChatGPT惊艳表现相抗衡的大模型，但是业界共识是差距在两年左右.
两年的差距并非鸿沟，有赶超可能.
AI的训练和使用需要强大的算力，算力的基础是芯片，有人担心中国在这方面会吃亏.
实际上，芯片水平并不等同于算力水平，算力还需要广阔的应用场景.. 02-12 02:30 ↓ 23 ..UfqiNews
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