Depuis le début de l'année, la canicule de ChatGPT a apporté un carnaval technologique national, et en même temps a ouvert l'imagination de l'industrie pour le développement de la PNL, et a ouvert le prélude au développement rapide de la grande industrie des modèles linguistiques et l'industrie de l'IA générative.
Sur les marchés étrangers, des géants tels que OpenAI, Microsoft, Google et Meta se disputent activement la mise en page de ChatGPT. Sur le marché chinois, Baidu, Ali, Huawei, SenseTime, JD.com, HKUST Xunfei, Tencent, 360, ByteDance, Kunlun Wanwei, etc. Les principaux fabricants se précipitent également pour annoncer le développement ou la sortie de produits de modèles de grande langue.
En mars, Baidu a lancé Wenxin Yiyan, une application qui se compare à Chat GPT ; le 9 avril, 360 a officiellement annoncé la scène de recherche d'atterrissage du "360 Smart Brain" développé sur la base du grand modèle 360GPT; le 10 avril, SenseTime a publié "Daily Nouveau système de modèles à grande échelle SenseNova ; le même jour, Kunlun Wanwei a annoncé qu'il lancerait bientôt le modèle à grande échelle "Tiangong" ; Série de grands modèles d'IA"... le marché intérieur présente une scène florissante.
En tant qu'IA générative, ChatGPT subvertit la méthode inhérente d'interaction homme-ordinateur en utilisant l'interaction en langage naturel. Permettre à chacun de résoudre des problèmes en commandant l'ordinateur. Tout le monde peut faire avancer les choses avec des outils de productivité, des moteurs de conversation, des assistants personnels, etc.
Avant l'émergence de ChatGPT, les produits d'IA conversationnelle tels que les robots textuels, les robots vocaux et les humains numériques multimodaux avaient généralement des problèmes tels qu'une structure de connaissances imparfaite, ne répondant qu'à des questions simples et une compréhension insuffisante de la sémantique et des émotions.L'expérience interactive de l'utilisateur est réduite. Combiner l'IA conversationnelle avec de grands produits de modèle de langage équivaut à installer un cerveau plus riche en connaissances humaines, en sagesse et en émotion pour le système de dialogue, ce qui peut améliorer les points faibles des produits d'IA conversationnelle précédents, améliorer les fonctions du produit et ajouter de nouveaux arguments de vente de produits. .
Bien sûr, ChatGPT présente encore de nombreuses lacunes, telles qu'une mauvaise récupération des faits et des calculs mathématiques, et il est difficile de réaliser certaines tâches en temps réel et dynamiques, en particulier le corpus chinois, qui est devenu une barrière insurmontable pour ChatGPT. L'amélioration des performances nécessite un apprentissage par renforcement continu avec une rétroaction humaine.
Le grand modèle de langage ChatGPT a des exigences très élevées en matière de qualité des données et de diversité des catégories de données. Il est nécessaire d'écrire manuellement les réponses en fonction des données de l'échantillon, puis de marquer la classification et la qualité des réponses, et enfin de trier les multiples résultats de réponse donnés par le modèle, afin que le modèle puisse être plus cohérent avec les instructions humaines. La qualité et la diversité des données deviennent la clé de l'optimisation des modèles.
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