【資料圖】

鳳凰網(wǎng)科技訊 2月15日消息，近日，圍繞火爆全網(wǎng)的ChatGPT話題，聯(lián)想集團CTO、高級副總裁芮勇博士透露，聯(lián)想還在考慮AIGC技術(shù)在產(chǎn)品和業(yè)務里的應用。

ChatGPT是OpenAI GPT系列中為對話場景優(yōu)化的語言模型，屬于Foundation Models，即基礎模型，簡稱為“大模型”。芮勇將它的特點概括為“一大三多”：一大是指參數(shù)規(guī)模大，是千億參數(shù)級別的超大型人工智能模型；三多是指利用多來源、多模態(tài)、多任務的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模海量數(shù)據(jù)進行訓練。

芮勇認為，大模型首先在內(nèi)容理解領(lǐng)域大獲成功，例如BERT問世時刷新了11項自然語言理解任務的記錄，最近又在內(nèi)容生成領(lǐng)域取得了矚目成就，也就是AIGC。

對于外界普遍關(guān)心的大模型是否催生了AI新范式，芮勇給出的答案是，簡單來講，AI范式的轉(zhuǎn)變，是從“針對特定任務，更新預訓練模型”(small models + fine-tuning)轉(zhuǎn)換到“根據(jù)上下文提示自動理解并執(zhí)行各類任務，無需更新模型參數(shù)或架構(gòu)”(large models + in-context learning)。

ChatGPT的成功，讓業(yè)界看到了由大模型通往AGI (通用人工智能) 的曙光，不過，芮勇認為，大模型能走多遠，前景到底如何，是否能實現(xiàn)“多任務，多模態(tài)，多化身的大一統(tǒng)”，目前還頗有爭議。

他進一步解釋，近幾年大模型有了突破式進展，很多人持樂觀態(tài)度。從Gartner技術(shù)成熟度曲線可以看到，大模型目前處于“期望膨脹階段”(Peak of Inflated Expectations) 。人們對它的期望很高，但也應該看到，大模型尚未解決的問題還很多。比如谷歌版的ChatGPT，取名Bard，首次公開展示就出現(xiàn)回答結(jié)果不準確的問題，導致公司市值一天之內(nèi)蒸發(fā)超1000億美元。此外，對話機器人生成句子里包含的信息無法溯源，甚至包含偏向性和冒犯性言論等等。可見，通往AGI的道路還很漫長。

對于聯(lián)想將在AI新范式和大模型普及中發(fā)揮怎樣的作用，芮勇表示，長遠來看，很有可能AI新范式(large models + in-context learning)與舊范式(small models + fine-tune)共存，或是相互結(jié)合，而不會單個范式一統(tǒng)天下。

他表示，聯(lián)想將充分發(fā)揮“端-邊-云-網(wǎng)-智”新IT架構(gòu)的優(yōu)勢，來支撐新舊范式的結(jié)合與轉(zhuǎn)換。除了基礎架構(gòu)之外，聯(lián)想還在考慮AIGC技術(shù)在產(chǎn)品和業(yè)務里的應用。比如，在智能設備中對跨模態(tài)的生成模型進行優(yōu)化和裁剪，使之能加載到手機或平板上實現(xiàn)個性化內(nèi)容生成。在智能解決方案方面，聯(lián)想考慮把AIGC用于新產(chǎn)品營銷與新客戶觸達，“目前，大模型還沒有與知識有效結(jié)合，我們正在研究數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識驅(qū)動相結(jié)合的方法，即Hybrid Learning來改進大模型的不足。另外，在大模型落地過程中，也需要徹底解決對環(huán)境變化或是新領(lǐng)域、新任務的自適應問題，即Adaptive Learning，這些都是聯(lián)想人工智能的探索方向?！?/p>

關(guān)鍵詞： aigc chatgpt 人工智能