Después de que los modelos grandes desencadenaron una locura por la tecnología nacional, todos quieren saber cómo se desarrollará la industria a continuación. En este sentido, me temo que nadie está más calificado para emitir un juicio que Baidu Robin Li.
Baidu lanzó a Wen Xinyiyan en marzo, convirtiéndose en el primer jugador entre las principales empresas de tecnología del mundo en abordar la mesa de póquer modelo grande. Más importante aún, Baidu es también el primer actor de IA en invertir entre las empresas de tecnología nacionales y el actor de IA más duradero.
Desde que Robin Li anunció el establecimiento de un laboratorio de aprendizaje profundo en 2013, Baidu ha invertido en IA durante más de 10 años. No solo ha sido testigo de las iteraciones de desarrollo de la tecnología de IA, sino también del proceso de transición de esta tecnología del laboratorio a la vida real paso a paso.
Ahora que ha llegado la era de los modelos grandes, ¿dónde estarán las mayores oportunidades de la industria en el futuro? ¿Cómo es una aplicación nativa de IA? ¿Cómo conviven el modelo básico y Killer Apps? ¿Los modelos verticales y los modelos básicos compiten entre sí?
Por supuesto, las respuestas a estas preguntas se pueden encontrar en Wen Xinyiyan. Pero también me gustaría saber qué piensa Robin Li, como técnico que cree firmemente en la IA, como emprendedor que dirige la empresa All in AI y como evangelista que utiliza cientos de miles de palabras para promover la IA.
Las noticias oficiales de Baidu indicaron que Robin Li dará un discurso de apertura de una hora en la Conferencia Mundial de Baidu el 17 de octubre, "enseñándole paso a paso cómo crear aplicaciones nativas de IA".
Ahora, todavía quedan dos semanas antes de este discurso. He ordenado todos los discursos de Robin Li sobre modelos grandes e IA generativa este año, y seleccioné 33 piezas de información útil de las decenas de miles de palabras de la transcripción del discurso. lo cual se considera como hacer mi tarea primero. A través de su pensamiento, espero revelar aún más la naturaleza de las aplicaciones nativas de IA y brindar inspiración a los colegas que están en el camino hacia el emprendimiento y la innovación a gran escala.
Lo siguiente es un extracto de la transcripción, disfrútelo:
Cómo los grandes modelos están redefiniendo la inteligencia artificial
1. El desarrollo de la inteligencia artificial está pasando de lo discriminativo a lo generativo. ¿Qué es la discriminación? Los motores de búsqueda son un discriminador típico. ¿Qué es una expresión generativa? Utilice la IA para crear literatura, escribir informes, dibujar carteles, etc. Todo esto es generativo.
2. En el pasado, la inteligencia artificial le enseñaba a la máquina las habilidades que queríamos que aprendiera. Aquellos a quienes se les ha enseñado tal vez puedan hacerlo, pero aquellos a quienes no se les ha enseñado tal vez no puedan hacerlo. Una vez que la "inteligencia emerge" aparece en modelos grandes, puede aprender habilidades que no se han enseñado antes. Por eso algunos dicen que ahora nos dirigimos hacia la inteligencia artificial general (AGI).
3. ¿Cómo redefinen los modelos grandes la inteligencia artificial? Reflejado principalmente en cambios en los métodos de interacción persona-computadora. En las últimas décadas, la interacción persona-computadora ha experimentado tres cambios, desde la línea de comandos a la interfaz gráfica de usuario (GUI), y luego a la era de la inteligencia artificial, donde podemos interactuar con computadoras usando lenguaje natural. En otras palabras, las aplicaciones futuras se implementarán mediante palabras de lenguaje natural para movilizar aplicaciones nativas de IA.
4. La llegada de la era de la inteligencia artificial ha cambiado la pila de tecnología de TI de tres capas a cuatro capas: la capa inferior sigue siendo la capa de chip, pero el chip principal ya no es la CPU, sino una nueva generación de paralelo a gran escala. punto flotante representado por la GPU. El chip informático; la capa superior se llama capa de marco, que es el marco de aprendizaje profundo. PaddlePaddle de Baidu, PyTorch de Meta y TensorFlow de Google están todos en esta capa; la capa de arriba es la capa de modelo, como Chat GPT, Wenxin Todo pertenece a la capa del modelo, la superior es la capa de aplicación. En el futuro, las aplicaciones nativas en la era de la IA se desarrollarán en base a modelos grandes.
5. El modelo en sí no genera valor directamente: la aplicación nativa de IA desarrollada sobre la base del modelo grande básico es el significado de la existencia del modelo.
6. No nos importa la lista, solo necesitamos avanzar paso a paso, desarrollar capacidades de modelo básico y admitir aplicaciones nativas de IA desarrolladas en este modelo básico. Cuanto más poderosas son las aplicaciones desarrolladas sobre el modelo, más personas las usan y más productividad y eficiencia en el trabajo se mejoran, esta es la expresión verdaderamente poderosa del modelo básico grande.
7. El modelo vertical no es un competidor del modelo básico, pero debe basarse en un modelo básico sólido. Sin un modelo básico lo suficientemente fuerte que lo respalde, será difícil que el modelo vertical continúe mejorando y desarrollándose. Sin embargo, sólo unas pocas empresas superarán el modelo base.
8. Es posible que los modelos de código abierto no necesariamente mejoren durante el proceso de desarrollo. Si el circuito de retroalimentación no es ideal, no conducirá a la mejora y actualización del modelo básico. El costo de tomar desvíos se vuelve alto, lo que dificulta la construcción de un modelo de negocios duradero.
No tiene sentido utilizar un modelo de gran volumen y existen mayores oportunidades para aplicaciones de volumen.
9. ¿Qué oportunidades empresariales y de inversión traerá la llegada de grandes modelos generativos? Creo que hay al menos tres oportunidades: la primera es la nueva computación en la nube, la segunda es el ajuste de los modelos industriales y la tercera es el desarrollo de aplicaciones.
10. El gran modelo es Game Changer, que cambiará por completo las reglas del juego de la computación en la nube. En el futuro, el principal modelo de negocio de las empresas de computación en la nube será MaaS, es decir, el Modelo como Servicio. Las aplicaciones futuras se construirán sobre modelos grandes en lugar de sobre la potencia informática o el almacenamiento de la computación en la nube.
11. En el pasado, la computación en la nube vendía principalmente potencia informática, velocidad y almacenamiento. Hoy en día, cuando los clientes compran servicios en la nube, dependen de la calidad del marco y el modelo, no solo de la potencia informática.
12. En la era de los grandes modelos, la mayor oportunidad no está en los servicios básicos ni en los servicios industriales, sino en las aplicaciones. Al igual que en la era de Internet móvil, las mayores oportunidades comerciales no son los sistemas operativos como iOS o Android, sino aplicaciones como WeChat, Douyin y Taobao.
13. Estados Unidos tiene docenas de modelos básicos a gran escala, que son de la misma magnitud que China. Sin embargo, además de los modelos básicos a gran escala, Estados Unidos ya tiene miles de "aplicaciones nativas de IA", pero hay No hay ninguno en el mercado chino. Ésta es la mayor diferencia.
14. Sólo cuando se generen suficientes aplicaciones nativas de IA basadas en modelos grandes podremos tener un entorno ecológico saludable, lo que representa una importante tendencia de desarrollo tecnológico.
15. Para los empresarios, no tiene sentido desarrollar modelos grandes y las oportunidades de aplicación son mayores.
16. La era de los modelos grandes está aquí y vale la pena rehacer cada producto. ¿Pero quién lo hace todo de nuevo? Baidu quiere ser la primera empresa en rehacer todos sus productos, no integrándolos, no conectándolos, sino rehaciéndolos y reestructurando.
La interacción de aplicaciones nativas de IA no puede exceder los dos niveles de menús
17. Las aplicaciones nativas de IA no son simplemente duplicados de software de la era de las PC o aplicaciones de la era móvil, sino aplicaciones nativas de "IA" que no existirían sin la IA.
18. ¿Qué son las aplicaciones nativas de IA? Creo que se cumplen al menos tres condiciones: primero, poder interactuar con el lenguaje natural, que es el cambio más fundamental; segundo, poder hacer pleno uso de la comprensión, la generación, el razonamiento, la memoria, etc., que son capacidades técnicas. que no estaban disponibles en el pasado; tercero, cada aplicación no tiene más de dos niveles de interacción de menú.
19. La interacción de cada aplicación nativa de IA no puede exceder los dos niveles de menús. Si hay más de dos niveles de menús, las personas no podrán recordar dónde está esta función. Muchas funciones en las que los ingenieros han trabajado duro para desarrollar están ocultas en los menús del tercer o incluso cuarto nivel y nadie las usa. Lo mismo ocurre con PPT y Excel: quizás el 80% de las funciones nunca han sido utilizadas por la mayoría de las personas porque el umbral de uso es demasiado alto y no saben dónde están.
20. Siempre que tengas pensamientos activos y expresiones claras, la máquina puede hacer el trabajo por ti. Esta es la aplicación nativa de la IA.
21. Una aplicación nativa de IA obvia no significa que sea la mejor aplicación nativa de IA. Creo que hasta hoy, las mejores aplicaciones nativas de IA aún no han aparecido, que son aplicaciones nativas móviles similares a Douyin, WeChat y Uber en la era de Internet móvil. No podemos imaginar su existencia sin los teléfonos móviles, pero sí que tienen una gran influencia social.
22. Ninguno de nosotros, 40.000 habitantes de Baidu, somos nativos de la era de la IA. Aunque la mayoría de la gente ha experimentado la era de las PC y la era móvil, en cierto sentido, la forma de pensar todavía está solidificada. En el futuro, debemos cultivar conscientemente la forma de pensar y los conceptos de las aplicaciones nativas de IA y utilizar nuevos conceptos para reconstruir cada producto y negocio actual.
23. Con la llegada de la IA generativa, nos encontramos con que en muchos casos solo necesitamos escribir una o dos palabras clave y hacer clic con el mouse para resolver el problema. Ya no es como en el pasado que teníamos que usar un párrafo largo para describir los requisitos para obtener el contenido deseado. Esto también nos hizo darnos cuenta de cuántas características en las que los ingenieros han trabajado tan duro para desarrollar están ocultas debajo de capas de menús y nunca se notarán, y cuántas inspiraciones que se han trabajado duro no pueden recibir comentarios, pero ahora, pueden haber pasado por algunos. Se activan palabras clave simples, por lo que debemos tener el coraje de cambiar nuestra forma de pensar.
24. Cambiar la forma de pensar es doloroso y experimentaremos diversos reveses y sufrimientos, lo que exige que utilicemos la perseverancia para superar la inercia y mirar este nuevo mundo con la perspectiva del descubrimiento y la exploración.
25. Exijo que todos los productos de la empresa se reestructuren y rehagan, lo que significa abandonar la dependencia anterior de navegadores como computadoras de escritorio y PC, y la dependencia de aplicaciones móviles. Necesitamos reimaginar qué aplicaciones se pueden crear con la capacidad de comprender, generar, lógica, razonar y recordar.
La interacción entre humanos y computadoras en lenguaje natural provocará la “rápida revolución de las palabras”
26. La característica más obvia del llamado "AI Native" es la "Ingeniería Rápida". Esta industria no existía en el pasado y no pensábamos que interactuar con las computadoras requiriera tanta atención. Pero en el futuro, estimular el potencial de los grandes modelos escribiendo palabras clave será un negocio muy interesante y creo que es aquí donde es más probable que aparezcan nuevas oportunidades laborales.
27. He hecho una audaz predicción de que dentro de 10 años, el 50% de los empleos en el mundo estarán relacionados con el "proyecto palabra rápida". Es como funciona la educación: hacer preguntas suele ser más importante que resolverlas. En el futuro necesitaremos cada vez más ingenieros de palabras rápidos.
28. Hoy en día, Baidu tiene decenas de miles de ingenieros que conocen C ++ y Python, pero cuando las aplicaciones nativas de IA estén completamente implementadas, es posible que todos deban escribir mensajes, y dependerá de los resultados de la ejecución después de escribir.
29. Los seres humanos necesitan aprender a manejar las máquinas. Cualesquiera que sean las palabras que se pronuncien, la máquina igualará los resultados. Estos resultados son productividad.
30. ¿Dónde está la capacidad del modelo grande en sí? Su buen uso o no depende enteramente de las palabras clave. Si las palabras clave están bien escritas, puede surgir más inteligencia y los resultados de la retroalimentación serán más valiosos; si las palabras clave no son buenas, lo que surja serán graves tonterías o conclusiones erróneas.
31. Escribir palabras clave es técnico y hay que aprenderlo. Cómo escribir bien las palabras clave es a la vez tecnología y arte, e incluso tiene más elementos de arte.
32. Las aplicaciones futuras se realizarán movilizando aplicaciones nativas de IA mediante palabras en lenguaje natural. Esto significa que los niveles salariales futuros dependerán de qué tan bien estén escritas las palabras clave.
33. Los diferentes modelos grandes, como el modelo grande Wenxin y Chat GPT, también tienen diferencias obvias en sus palabras clave. Después de todo, estos modelos se entrenan a través de capas subyacentes independientes. Si los comparamos con una persona, sus "temperamentos y temperamentos" son definitivamente diferentes. En el proceso de interactuar con ellos, también debemos continuar explorando y comprendiendo gradualmente cómo escribir palabras clave para lograr mejores resultados.
¿Quiere saber más sobre modelos grandes y IA generativa? Regístrese ahora para participar en "Baidu World 2023" que se celebrará en el Parque Shougang de Beijing el 17 de octubre. La conferencia está actualmente abierta al registro público. Envíe su solicitud en el sitio web oficial de la conferencia ( Baidu World Conference 2023 ) y podrá tendrá la oportunidad de visitar el sitio y vivir personalmente este evento, evento de tecnología de punta.
Además de participar fuera de línea, también puedes hacer reservas para transmisiones en vivo en línea. No importa si está en línea o fuera de línea, los invitados que asistan al evento tendrán la oportunidad de recibir exquisitos souvenirs. La cantidad es limitada y por orden de llegada.
