2025-01-22 科技 0
技术巨头OpenAI去年推出了聊天机器人模型ChatGPT，它能理解和模仿人类语言，并在许多自然语言处理任务上表现出色。据统计，上线仅两个月，活跃用户已经超亿，这一成绩打破了由TikTok创造的9个月实现亿级用户注册的纪录，引起了各行各业人的强烈关注。连埃隆·马斯克也忍不住发推表示，ChatGPT真的是令人震惊，我们距离危险而强大的AI不远了。
当然，在痛批ChatGPT之后，马斯克也准备亲自下场，成立研究实验室，开发与之竞争的新产品。
类似于ChatGPT模型的开发与应用，在国内也迅速成为资本市场关注、创业者纷纷入场的热门趋势。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风口迅速“起飞”。其中，不乏像前美团联合创始人王慧文、出门问问CEO李志飞、搜狗前CEO王小川、前京东技术掌门人周伯文等行业大佬。开发出“中国版”的ChatGPT似乎成为了国内科技圈内的一个共识。
然而，我们真的能够迅速见到一个“中国版”的ChatGPT吗？谁又能成为这个细分赛道中的领头羊呢？
这个众多大佬都挤进来尝试之前，让我们先看一下OpenAI发布过哪些成员构成了他们所谓的人工智能家族。在深入了解这些挑战之前。
首先是2018年的117M参数规模（约为117万个参数）的模型——即第一个基于Transformer架构进行预训练的大型语言模型。这是一款在语言理解和单词比较任务上表现卓越的工具。
接着是在2019年发布的一款拥有1.5B参数规模（约1500万个参数）的模型——它主要用于生成高质量文章、新消息报道以及诗歌等文本内容。
最后，是2020年的175B参数规模（约17.5亿个参数）的大型语言模型，即最具代表性的chatbot ChatGPT，可以在各种NLP任务中展现出色，从文本生成到回答问题再到翻译工作都无一例外。
但这还不是全部，还有更改进版本，比如Instruct-GPT和text-davinci-003 175B，它们实际就是基于原始的GPT-3进行完善后的版本，而非完全新的不同类型的人工智能系统。
数据量
需要大量且高质量、高多样化、高真实性数据集来进行训练。这意味着需要收集并整理海量数据，并对其进行标注，这是一个耗时且资源密集型过程。而且，这些数据必须涵盖各种不同的语言和语境，以确保训练出的机器人可以应对广泛的情景。
计算能力
此外，还需要极端强大的计算资源来支持如此庞大的数据集及其复杂算法。此要求包括使用高性能电脑以及分布式计算框架，以加快训练速度并提高效率。
算法优化
此外，对于任何一个人工智能系统来说，其核心部分都是其算法设计。如果没有精心设计的话，那么即使拥有足够数量或计算能力，也无法保证最佳结果。这意味着持续不断地调整网络结构、超参设置以及寻找更好的优化方法至关重要。
总结来说，要想快速研发出类似的中文聊天机器人，就必须同时解决三个关键难题：提供足够丰富且准确的地球上的中文数据；搭建能够支撑这样庞大运算需求的大型云服务器群；并通过不断创新和优化算法，使得整个系统更加稳定可靠及具有良好的学习效果。此路漫漫，但愿能有朝一日我们眼睁睁地看着真正意义上的“中国版”chatgpt诞生！
