ChatGPT甩了百度一大嘴巴子(5)

“以前AI的研发倾向于按领域训练出一个专有模型，比如一个专门翻译的AI模型，一个用于文本摘要的模型等等。但ChatGPT给大家证明一点，一个大规模的通用模型，可以解决大多数问题和任务。”

刘知远也表示，ChatGPT的出圈会让AI从过去只解决特定问题的“小作坊”转向了完成通用任务的“航空母舰”。这是两种底层技术的区别和迭代。

AIGC产业链，图源：国海证券

他介绍，在2010年左右，AI的深度学习曾受过一轮关注和讨论。当时的成功建立在有监督的机器学习上。

“AI学习的数据提前由专家标注好，这些数据都是有目标的。”此后的很长一段时间，“大家默认，数据标注得越多，模型学得就越好”。

但2018年开始，Open AI的GPT模型和谷歌的Bert等大语言模型横空出世，都是基于自监督学习方法。

“这类大模型的不同之处在于，不事先假定到底需要完成哪些任务或者特定能力。它穷尽互联网尽可能获取多的数据，让模型自动地从这些数据里面学习知识。”

几次迭代后，从ChatGPT的效果看，AI技术已经发生了跨越式的变化。

刘知远回忆，人工智能在2018年左右有一个热门研究领域，叫少次学习(Few-shot Learning)，即假设AI学习了大量一定类别的数据后，对于新的类别，只需少量的样本就能快速学习。

“大模型的数据训练之后，我们会发现，因为AI见得足够多，它已经有了非常强的联想类比能力。过去没有的推理能力、少次学习、举一反三的能力，好像一下都出现了。”刘知远说。

喜人的技术革新由ChatGPT率先引爆。上述专家都相信，今后，大语言模型将成为人工智能届的主流。

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