Desde principios de año, la ola de calor de ChatGPT ha traído un carnaval tecnológico nacional y, al mismo tiempo, ha abierto la imaginación de la industria para el desarrollo de NLP y abrió el preludio del rápido desarrollo de la industria de modelos de lenguaje grande y la industria de la IA generativa.
En los mercados extranjeros, gigantes como OpenAI, Microsoft, Google y Meta están compitiendo activamente por el diseño de ChatGPT. En el mercado chino, Baidu, Ali, Huawei, SenseTime, JD.com, HKUST Xunfei, Tencent, 360, ByteDance, Kunlun Wanwei, etc. Los principales fabricantes también se apresuran a anunciar el desarrollo o lanzamiento de productos modelo de lenguaje grande.
En marzo, Baidu lanzó Wenxin Yiyan, una aplicación que se compara con Chat GPT; el 9 de abril, 360 anunció oficialmente la escena de búsqueda de aterrizaje del "360 Smart Brain" desarrollado en base al modelo grande 360GPT; el 10 de abril, SenseTime lanzó "Daily Nuevo sistema de modelo a gran escala SenseNova"; el mismo día, Kunlun Wanwei anunció que pronto lanzará el modelo a gran escala "Tiangong"; Serie de modelos grandes de IA"... el mercado nacional presenta una escena próspera.
Como IA generativa, ChatGPT subvierte el método inherente de interacción humano-computadora mediante el uso de la interacción del lenguaje natural. Haz posible que todos resuelvan problemas al controlar la computadora. Todos pueden hacer cosas con herramientas de productividad, motores de conversación, asistentes personales y más.
Antes de la aparición de ChatGPT, los productos de inteligencia artificial conversacional, como los robots de texto, los robots de voz y los humanos digitales multimodales, generalmente tenían problemas como una estructura de conocimiento imperfecta, solo respondían preguntas simples y una comprensión insuficiente de la semántica y las emociones. La experiencia interactiva del usuario se reduce. La combinación de IA conversacional con productos modelo de lenguaje grande es equivalente a instalar un cerebro más rico en conocimiento humano, sabiduría y emoción para el sistema de diálogo, lo que puede mejorar los puntos débiles de los productos de IA conversacional anteriores, mejorar las funciones del producto y agregar nuevos puntos de venta de productos. .
Por supuesto, ChatGPT todavía tiene muchas deficiencias, como la recuperación de hechos y el cálculo matemático deficientes, y es difícil lograr algunas tareas dinámicas y en tiempo real, especialmente el corpus chino, que se ha convertido en una barrera insuperable para ChatGPT. Mejorar el rendimiento requiere un aprendizaje de refuerzo continuo con retroalimentación humana.
El modelo de lenguaje grande de ChatGPT tiene requisitos muy altos para la calidad de los datos y la diversidad de categorías de datos. Es necesario escribir manualmente las respuestas en función de los datos de muestra, luego marcar la clasificación y la calidad de las respuestas y, finalmente, ordenar las salidas de respuestas múltiples proporcionadas por el modelo, para que el modelo pueda ser más consistente con las instrucciones humanas. La calidad y diversidad de los datos se convierte en la clave para la optimización del modelo.
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