2025-01-22 科技 0
据统计，上线仅两个月，ChatGPT活跃用户已经超亿，打破了由TikTok创造的9个月实现亿级用户注册的纪录，引起了各行各业人们的强烈关注。就连埃隆·马斯克也忍不住发推表示，ChatGPT厉害得吓人，我们距离危险而强大的AI不远了。
当然，在一顿痛批ChatGPT之后，马斯克也准备亲自下场，成立研究实验室，开发ChatGPT的竞品。
类似于这种模型在国内也迅速成为资本市场关注、创业者纷纷入场的赛道。阿里、百度等互联网大厂，以及科大讯飞等语音类AI企业，以及众多创业者都希望乘着最新的风口迅速“起飞”。开发出“中国的ChatGPT”俨然成了国内科技圈“All in”的方向。
然而，我们真的能迅速见到一个“中国的ChatGPT”吗？谁又能拔下头筹，成为这个细分赛道的领头羊呢？
这个众多大佬都挤进来“淘金”的赛道，一定不是简简单单就能搞定的。OpenAI去年发布了聊天机器人模型ChatGPT，它能够理解和生成人类语言，并在许多自然语言处理任务中表现非常出色。
让我们详细看看这些技术挑战具体都意味着什么。
数据量
我们经常听到“有多少数据，就有多少智能”，数据对于模型训练的重要性不言而喻。类似于这样的模型训练，更需要超大规模的大量中文语料数据。这对于大部分企业或科研机构来说都是难以翻越的大山。有效的大量中文数据量，一定程度上决定了模型性能上的限制。
计算能力
类似的模型训练，不仅需要大量数据外，还离不开庞大的算力支撑。在北京智源人工智能研究院公布的一份报告中显示，要使用300B tokens的小样本进行175B参数规模（与前期发布版本相同）的模式，如果使用96台通过200Gb IB网卡互联的人民币节点，则需要约50天。如果是使用更大的训练集，那么时间还会进一步增加。
算法优化
算法优化和模型收敛速度息息相关。一旦发现学习率过高导致收敛慢或者过低导致收敛快，这些调整对整个训练过程至关重要。这是一个涉及深度学习领域精通和经验丰富专业人才参与其中复杂系统工程，只有同时在底层基础设施、针对性优化以及大型数据库技术积累达到一定水平的情况下才能够研发出高质量并应用于各种场景中的此类产品。
让我们详细看看这三方面具体如何影响发展：
数据量：用于调教任何一种先进的人工智能系统所需最基本也是最核心资源之一。在谈论构建具有相当与国际同行相比之下的实用功能时，这一点尤其显著。不过，由于当今世界，对初次接触者来说，这样的数量看起来似乎既令人震惊又令人困惑，但事实上，每一次尝试都会使他们更加坚信潜力无限且未来光明。
计算能力：每一个想要利用先进技术为社会带来变革的人，都知道计算能力对于项目成功至关重要。而从过去几年的趋势来看，可以预见将继续如此。但是，当你考虑到要为你的项目提供足够高速网络连接以及存储空间，同时确保所有设备保持良好的状态时，你可能会开始觉得自己被一项艰巨而复杂任务所包围。你必须确保你的硬件组合可以支持你正在做的事情，而这一点并不总是容易实现，因为它涉及到购买新的设备或更新现有的配置——两种选择都不便宜，而且往往伴随着额外风险和挑战，如维护成本增加或降低效率的问题出现。此外，即使拥有必要硬件资源，你仍需不断地改善软件平台，以最大限度地提高硬件利用率并减少通信延迟，从而加快整体运行速度。
算法优化：如果说其他两点只是表面文章的话，那么这是真正展现您深入了解AI工作原理并拥有一流团队知识的一个机会。在这里，您必须成为决策制定者的专家，不断探索最佳路径以获得最佳结果。这包括不断地调整超参数、网络结构以及采用更好的优化方法，比如自动调参技巧，并非易事，但正因为这样，它成为了一个区别卓越团队与普通团队之间关键因素之一。当您的团队能够轻松应对这些挑战时，您就会明白为什么说他们真正掌握了一门艺术，而不是科学——即使它是一门极其复杂且依赖于科学原理的事务。
综上所述，与之相比，“美国版”及其后续版本，其背后的努力实际上只不过是冰山一角；它们展示了何谓真正力量，是怎么回事；它们揭示了一条道路，在那条路上，将要走的是漫长且充满挑战的一程。因此，让我再次重申一下：“前途光明。”
