隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)已經(jīng)站在了一個歷史性的拐點(diǎn)。AI技術(shù)范式正在轉(zhuǎn)變?yōu)椤盎A(chǔ)模型-應(yīng)用反饋學(xué)習(xí)”，從過去的“預(yù)訓(xùn)練模型-特定任務(wù)精調(diào)”逐漸演進(jìn)。這種轉(zhuǎn)變勢必引領(lǐng)出更多應(yīng)用潛力，推動各行各業(yè)探索AI新范式，其中包括通用大模型演進(jìn)以及利用創(chuàng)新模型解決醫(yī)療、工業(yè)、辦公等場景中的問題。得益于新產(chǎn)品的快速融入，各個領(lǐng)域正不斷塑造全新的業(yè)態(tài)和場景，為整個社會帶來巨大的商業(yè)價(jià)值。那么打造大模型上如何判斷各種模型的好壞呢？大量數(shù)據(jù)的企業(yè)會有很強(qiáng)的競爭優(yōu)勢嗎？宣布打造大模型的云知聲有什么競爭優(yōu)勢？對于這靈魂三問，云知聲也做出了回答。
靈魂提問1：如果轉(zhuǎn)變?yōu)镸aas的模式，如何判斷各種模型的好壞呢？ 無論哪種模型，最終都要從結(jié)果來評判的，ChatGPT比較好的一點(diǎn)就在于它其實(shí)在隱藏了中間的理解問題，用戶不需要關(guān)心模型中間的“意圖理解”環(huán)節(jié)，也不需要顯式做句法分析、語義理解等動作，只要看看ChatGPT最終給用戶的反饋質(zhì)量如何就可以。就像圖靈測試一樣，只要人類無法判斷是真人還是機(jī)器在回應(yīng)，就是足夠智能。如果單獨(dú)處理“語義理解”任務(wù)，過去像BERT這種模型，要比GPT模型做得更好，因?yàn)樗褂昧穗p向注意力機(jī)制，但BERT架構(gòu)沒法直接形成直觀的高質(zhì)量回復(fù)，所以讓非技術(shù)用戶感知到。 靈魂提問2：如果以數(shù)據(jù)為中心的話，掌握大量數(shù)據(jù)的企業(yè)會有很強(qiáng)的競爭優(yōu)勢嗎？ 云知聲：不論是過去的傳統(tǒng)算法，還是現(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，數(shù)據(jù)都已經(jīng)變得非常重要，很多公司本質(zhì)上也已經(jīng)變成了數(shù)據(jù)公司。只要有很多的數(shù)據(jù)沉淀下來，模型就可以變得足夠聰明，只不過此前使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法去挖掘這種能力，而現(xiàn)在使用深度學(xué)習(xí)和大模型的方法去挖掘，精度和能力也就越來越強(qiáng)。 靈魂提問3：云知聲以語音識別技術(shù)起家的，相關(guān)技術(shù)積累對于行業(yè)大模型有何幫助？ 云知聲不僅僅停留在聲音領(lǐng)域，聲音只是它的一個切入點(diǎn)，云知聲更希望有一個云端大腦，有強(qiáng)大的認(rèn)知能力，能夠通過聲音的交互去解決問題。 早在2012年時(shí)，云知聲開始布局“三駕馬車”，到2016年AlphaGo開始興起的時(shí)候，就已經(jīng)開始布局底層的大規(guī)模計(jì)算能力，也就是Atlas超算平臺。在此之上，云知聲還拓展了知識圖譜和認(rèn)知技術(shù)體系，從而形成一個全棧的技術(shù)體系?，F(xiàn)在拓展到的大模型對我們來說只是一個算法框架的升級。類似過去用BERT主要是解決判別式問題的，那現(xiàn)在就把它切換成GPT的生成式框架，而BERT實(shí)際上是Transformer的編碼器部分，GPT則是Transformer的解碼器部分，算法改變對云知聲沒有本質(zhì)的挑戰(zhàn)，它已經(jīng)具備訓(xùn)練大模型的基礎(chǔ)架構(gòu)。除了算法和算力支撐，在行業(yè)問題認(rèn)知和數(shù)據(jù)積累方面，也讓云知聲充滿信心。包括物聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療領(lǐng)域，云知聲理解這些行業(yè)業(yè)務(wù)的核心問題，也有相關(guān)的數(shù)據(jù)積累，非常有信心能把大模型做好。 作為國內(nèi)頂尖的語音人工智能獨(dú)角獸企業(yè)，云知聲在過去十年里成功構(gòu)建了一套以語音、語言和知識圖譜為核心，覆蓋感知、認(rèn)知與生成的全棧AI技術(shù)體系。目前，云知聲正積極向多模態(tài)人工智能方向邁進(jìn)。站在這個新起點(diǎn)上，云知聲已將ChatGPT技術(shù)升級視為公司實(shí)現(xiàn)AGI能力構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并把優(yōu)先解決智慧物聯(lián)和智慧醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用問題作為其核心任務(wù)。在未來的道路上，云知聲將繼續(xù)深耕AI技術(shù)創(chuàng)新，為各行各業(yè)帶來前所未有的價(jià)值，推動人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。
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