?Chat-GPT火爆之后,大模型這個(gè)專業(yè)術(shù)語也不斷出現(xiàn)在我們的視野之內(nèi)。面對(duì)新鮮事物,人們總是帶著好奇心與求知欲,但是專業(yè)名詞的高門檻性卻把大多數(shù)人“拒之門外”。如此火爆的GPT以及大模型到底是個(gè)啥,他們之間到底有啥關(guān)系?本文接下來將用最通俗易懂的語言一一詳細(xì)講解。
大模型到底是個(gè)啥??
由小及大,我們首先對(duì)Chat-GPT來做個(gè)大致的了解。
從專業(yè)的角度來講,GPT(Generative?Pre-trained?Transformer)就是OpenAI公司開發(fā)的一種基于Transformer架構(gòu)的大型語言模型,我們所熟知的Chat-GPT就是基于GPT架構(gòu)的聊天機(jī)器人模型。用咱們的大白話來講,Chat-GPT就是一個(gè)可以對(duì)話的機(jī)器人,和大家所熟知的小愛同學(xué)、天貓精靈等虛擬助手具有一定程度上的相似性。但是其內(nèi)核更強(qiáng)大,對(duì)于人類的意圖識(shí)別能力以及對(duì)于語言的處理能力自然就更上一層樓,而天貓精靈、小愛同學(xué)只是關(guān)于人工智能的語音助手應(yīng)用程序。就像蒸汽機(jī)車和燃油汽車,雖然看上去都是交通工具但是內(nèi)核驅(qū)動(dòng)有質(zhì)的區(qū)別。
那么新的問題又出現(xiàn)了,Chat-GPT的內(nèi)核到底強(qiáng)在哪里呢?
前面我們講到大語言模型(Large?Language?Model)作為Chat-GPT的底層架構(gòu),它其實(shí)是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的模型,通過對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,來學(xué)習(xí)服務(wù)人類語言理解和生成的能力。簡單來說,大語言模型這個(gè)內(nèi)核在學(xué)習(xí)大量文本數(shù)據(jù)的同時(shí)還進(jìn)行著相關(guān)的“訓(xùn)練”,進(jìn)而在一定程度上模擬出人類的語言認(rèn)知生成過程。在此基礎(chǔ)上更好地理解和生成自然文本,同時(shí)還能夠表現(xiàn)出一定的邏輯思維和推理能力。與大模型相對(duì)照的是小模型,小模型通常指參數(shù)量較少、層數(shù)較少、復(fù)雜度較低的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型通常需要較少的計(jì)算資源和較短的訓(xùn)練時(shí)間,但準(zhǔn)確度和性能相對(duì)較低。大模型的“大”主要表現(xiàn)在其參數(shù)量之上,如果把小模型比作是工具箱的話,那么大模型就是一個(gè)資源豐富至極的大倉庫。
至于大模型的厲害之處,打個(gè)比方來說——當(dāng)我們?cè)趯W(xué)習(xí)一門新的語言時(shí),需要大量的練習(xí)才能掌握。使用之前的模型就像是使用一本簡單的語言教材,里面只有基本的語法和詞匯,難以處理復(fù)雜的語言表達(dá)方式。而大語言模型就是更加全面的語言學(xué)習(xí)書籍,它擁有更多的例句和練習(xí),可以更好地幫助你掌握這門語言。因此,相比之前的模型,它有更多的參數(shù)和更深的層數(shù),可以更好地學(xué)習(xí)語言規(guī)律和模式,從而提高語言處理的能力。
雖然很多人把大模型和大語言模型畫等號(hào),但其實(shí)大模型是更為廣泛的一個(gè)概念,大語言模型是其在自然語言領(lǐng)域的應(yīng)用,而Chat-GPT則是具體的產(chǎn)品代表。
挖掘大模型火爆背后
除了Chat-GPT之外,國內(nèi)文心一言和科大訊飛的“星火”認(rèn)知大模型等已進(jìn)入測(cè)試階段,國產(chǎn)大模型如雨后春筍般涌現(xiàn),那為什么Chat-GPT問世之前大模型并沒有為我們廣泛認(rèn)知和應(yīng)用呢?
首先從外部因素來講,資金的限制是過去大語言模型發(fā)展的一個(gè)重要因素之一。訓(xùn)練大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要大量的計(jì)算資源和較為先進(jìn)的硬件設(shè)備,這對(duì)于一般的研究機(jī)構(gòu)和中小型公司來說存在一定的困難,從而限制了大模型技術(shù)的發(fā)展。再者,對(duì)于大模型的開發(fā)沒有成功的案例作為藍(lán)本,更沒有具體的投入產(chǎn)出比,即使是資金雄厚的公司機(jī)構(gòu)也不敢孤注一擲、貿(mào)然前行。Chat-GPT的出現(xiàn)使得大模型實(shí)現(xiàn)了從紙上談兵到實(shí)踐躬行的突破,在Chat-GPT之前,雖然已經(jīng)有了大模型的概念,但是由于數(shù)據(jù)模型和計(jì)算資源的限制,人們無法想象到大模型能夠?qū)崿F(xiàn)具體的落地應(yīng)用。而Chat-GPT的成功表明,大模型技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)從無到有,激發(fā)了更多的機(jī)構(gòu)和公司的研發(fā)斗志和熱情,眾多資本紛紛投入到大模型研發(fā)的藍(lán)海之中,形成“馬太效應(yīng)”,進(jìn)一步促進(jìn)了大模型的研發(fā)和優(yōu)化升級(jí),形成“百家爭(zhēng)鳴、百花齊放”的科技發(fā)展新態(tài)勢(shì)。
于技術(shù)本身來講,在之前的人工智能發(fā)展歷程中,雖然也有一些語言模型研究,但是由于計(jì)算資源和數(shù)據(jù)量的限制,往往只能處理一些簡單的語言任務(wù),無法模擬人的思維,通常答非所問,甚至被不少人戲稱為“人工智障”。算法改進(jìn)、參數(shù)量增長以及預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)技術(shù)的升級(jí)進(jìn)化使得GPT通過使用大規(guī)模的語言數(shù)據(jù)集可以實(shí)現(xiàn)在自然語言處理領(lǐng)域的指令任務(wù),如基本的文本生成、機(jī)器翻譯以及問答操作等,其優(yōu)秀的意圖識(shí)別與自然語言理解能力,在大模型發(fā)展史上都是空前的。而文本又是人們?nèi)粘9ぷ鲗W(xué)習(xí)中不可或缺的重要依托,Chat-GPT的低門檻性以及處理問題的高完成度是其成為人工智能明星產(chǎn)品的重要原因。
人工智能新范式:大模型+X
在國際權(quán)威咨詢機(jī)構(gòu)IDC發(fā)布的《2022中國大模型發(fā)展白皮書》中到,大模型成為AI發(fā)展的新范式。AI時(shí)代,所有產(chǎn)品都將迎來用大模型進(jìn)行全面智能升級(jí)。近日,實(shí)在智能官宣旗下國產(chǎn)GPT大語言模型TARS(塔斯)正式開啟內(nèi)測(cè),TARS大模型的上線內(nèi)測(cè),意味著實(shí)在智能在推動(dòng)AI技術(shù)與RPA產(chǎn)品深度融合方面,再上新臺(tái)階!
大模型+RPA
RPA作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要技術(shù)支撐,?不少廠商也在積極擁抱先進(jìn)大模型技術(shù)。實(shí)在智能搶先一步將GPT大語言模型TARS與RPA相結(jié)合,前者提供自然語言理解及邏輯知識(shí)的歸納泛化能力;后者基于實(shí)在智能自研的“智能屏幕語義理解技術(shù)(ISSUT)”,實(shí)現(xiàn)和計(jì)算機(jī)的自動(dòng)化交互并完成指令動(dòng)作,加快各領(lǐng)域產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)“即說即所得”的服務(wù)能力,輕松搭建各種超級(jí)自動(dòng)化鏈路。?
大模型+智能文檔?
實(shí)在智能作為國內(nèi)自動(dòng)化平臺(tái)頭部供應(yīng)商,不僅在RPA領(lǐng)域有著卓然發(fā)展,在AI研發(fā)應(yīng)用尤其是大語言模型應(yīng)用領(lǐng)域同樣有著長期的積累和布局。借助TARS大模型的語言理解和深度學(xué)習(xí)能力,IDP將升級(jí)為Chat-IDP,即為用戶提供與文檔直接“對(duì)話”的能力,使用戶可更準(zhǔn)確地識(shí)別、提取和審閱文檔內(nèi)容,大幅提升自動(dòng)化辦公效率。相當(dāng)于為每個(gè)用戶配備了一個(gè)類似ChatGPT的智能化助手,實(shí)現(xiàn)更高效、更人性化的超自動(dòng)化流程,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、個(gè)人數(shù)字化辦公賦能添彩。
將大語言模型技術(shù)融入到其他智能產(chǎn)品中,不僅有助于大語言模型技術(shù)的深入優(yōu)化,更能夠促進(jìn)其他產(chǎn)品的迭代升級(jí),從而起到1+1>2的積極作用。AIGC時(shí)代,大模型技術(shù)成為AI發(fā)展新范式,掌握了大模型技術(shù)也就把握住了人工智能領(lǐng)域發(fā)展的新機(jī)遇。在未來,實(shí)在智能將繼續(xù)擁抱前沿技術(shù),持續(xù)優(yōu)化改進(jìn)以促進(jìn)產(chǎn)品迭代更新,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)實(shí)在在賦能!