大型モデルが国内でテクノロジーブームを巻き起こした後、誰もが業界が次にどのように発展するのかを知りたがります。この点に関して、Baidu Robin Li 氏以上に判断を下す資格のある人はいないのではないかと思います。
Baidu は 3 月に Wen Xinyiyan をリリースし、世界の主要テクノロジー企業の中で大型モデルのポーカー テーブルに参加した最初のプレイヤーとなりました。さらに重要なことに、Baidu は国内テクノロジー企業の中で最初に投資した AI プレーヤーでもあり、最も長く存続する AI プレーヤーでもあります。
2013 年に Robin Li 氏がディープラーニング ラボの設立を発表して以来、Baidu は 10 年以上にわたり AI に投資しており、AI テクノロジーの開発の反復を目撃しただけでなく、このテクノロジーがラボから社会へ移行するプロセスも目撃してきました。現実の生活は一歩ずつ。
大型モデルの時代が到来した今、業界最大のチャンスは将来どこにあるのでしょうか? AI ネイティブ アプリケーションとはどのようなものですか? 基本モデルとキラーアプリはどのように共存しますか? 縦型モデルとベーシックモデルは競合しますか?
もちろん、これらの質問に対する答えは、Wen Xinyiyan の中に見つかります。しかし、私は、AI を強く信じている技術者として、All in AI という会社を率いる起業家として、そして AI を促進するために何十万もの言葉を使う伝道者として、ロビン・リーが何を考えているのかも知りたいと思っています。
百度の公式ニュースによると、ロビン・リー氏は10月17日に百度世界会議で1時間の基調講演を行い、「AIネイティブアプリケーションの作り方を段階的に教える」という。
さて、この講演まであと 2 週間ありますが、私はロビン・リー氏の今年の大型モデルと生成 AI に関するすべての講演を整理し、数万語に及ぶ講演録から有益な情報を 33 個選び出しました。それは最初に宿題をすることとみなされます。彼の考え方を通じて、AI ネイティブ アプリケーションの性質をさらに明らかにし、大規模モデルの起業家精神とイノベーションへの道を歩む同僚にインスピレーションを提供したいと考えています。
以下はトランスクリプトからの抜粋です、お楽しみください。
ビッグモデルが人工知能をどのように再定義しているか
1. 人工知能の開発は、識別型から生成型に移行しています。差別とは何ですか？検索エンジンは典型的な識別手段です。生成表現とは何ですか? AI を使用して文献を作成したり、レポートを書いたり、ポスターを描いたりします。これらはすべて生成的なものです。
2. 以前は、人工知能は、私たちが学習させたいあらゆるスキルを機械に教えていました。教えられた人はできるかもしれないが、教えられていない人はできないかもしれない。大きなモデルに「知性の出現」が現れると、これまで教えられていないスキルを学習できるようになります。これが、私たちが現在汎用人工知能 (AGI) の方向に進んでいると言う人がいる理由です。
3. 大規模モデルは人工知能をどのように再定義しますか? 主に人間とコンピュータの対話方法の変化に反映されています。過去数十年で、人間とコンピューターの対話は、コマンド ラインからグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI)、そして自然言語を使用してコンピューターと対話できる人工知能の時代へと 3 つの変化を遂げました。言い換えれば、将来のアプリケーションは、AI ネイティブ アプリケーションを活用するための自然言語プロンプト ワードを通じて実装されることになります。
4. 人工知能時代の到来により、IT テクノロジーのスタックは 3 層から 4 層に変化しました。最下層は依然としてチップ層ですが、メインチップはもはや CPU ではなく、新世代の並列大規模プロセッサです。 GPU によって表される浮動小数点、コンピューティング チップ、上位層はフレームワーク層と呼ばれ、深層学習フレームワークです。Baidu の PaddlePaddle、Meta の PyTorch、Google の TensorFlow はすべてこの層にあり、その上の層はモデル層、 Chat GPT、Wenxinなどはすべてモデル層に属し、最上位はアプリケーション層であり、今後AI時代のネイティブアプリケーションは大規模なモデルに基づいて開発されることになります。
5. モデル自体が直接価値を生み出すのではなく、基本的な大型モデルをベースに開発されたAIネイティブアプリケーションこそがモデルの存在意義となります。
6. リストは気にしません。必要なのは、段階的に前進し、基本モデルの機能を構築し、この基本モデルで開発された AI ネイティブ アプリケーションをサポートすることだけです。モデル上で開発されるアプリケーションが強力であればあるほど、より多くの人がそれを使用し、生産性と作業効率が向上します。これは、基本的な大型モデルの真の強力な表現です。
7. 垂直モデルは基本モデルの競合相手ではありませんが、強力な基本モデルに基づいて構築される必要があります。それをサポートするのに十分強力な基本モデルがなければ、垂直モデルが改善し、発展し続けることは困難になります。ただし、ベースモデルよりも高い価格を設定できる企業はわずかです。
8. オープンソース モデルは、開発プロセス中に必ずしも改善されるとは限りません。フィードバック ループが理想的でない場合、基本モデルの改善やアップグレードには役立ちません。回り道をするコストが高くなり、永続的なビジネスモデルの構築が難しくなります。
大容量モデルを使用することに意味はなく、大容量アプリケーションのチャンスがさらに広がります。
9. 生成的な大規模モデルの出現は、どのような起業家的および投資の機会をもたらしますか? 少なくとも 3 つの機会があると思います。1 つ目は新しいクラウド コンピューティング、2 つ目はインダストリ モデルの微調整、3 つ目はアプリケーション開発です。
10. 大きなモデルは、クラウド コンピューティング ゲームのルールを完全に変えるゲーム チェンジャーです。将来、クラウドコンピューティング企業の主要なビジネスモデルはMaaS、つまりModel as a Serviceになるでしょう。将来のアプリケーションは、クラウド コンピューティングのコンピューティング能力やストレージではなく、大規模なモデルに基づいて構築されるでしょう。
11. 以前は、クラウド コンピューティングは主にコンピューティング能力、速度、ストレージを販売していましたが、現在、顧客がクラウド サービスを購入する際には、コンピューティング能力だけではなく、フレームワークとモデルの品質に依存しています。
12. ビッグモデルの時代において、最大のチャンスは基本サービスでも業界サービスでもなく、アプリケーションにあります。モバイル インターネット時代と同様に、最大のビジネス チャンスは iOS や Android などのオペレーティング システムではなく、WeChat、Douyin、淘宝網などのアプリケーションです。
13. 米国には、中国と同規模の基本的な大規模モデルが数十個あるが、基本的な大規模モデルに加えて、米国にはすでに数千の「AI ネイティブ アプリケーション」があるが、中国市場には存在せず、これが最大の違いです。
14. 大規模なモデルに基づいて十分な AI ネイティブ アプリケーションが生成された場合にのみ、健全な生態環境を維持できます。これは主要な技術開発トレンドを表しています。
15. 起業家にとって、大規模なモデルを積み上げることは無意味であり、応用の機会はより大きくなります。
16. 大型モデルの時代が到来し、どの製品もやり直す価値があります。しかし、実際にそれをやり直すのは誰でしょうか？Baidu は、すべての製品を統合したり接続したりするのではなく、やり直し、再構築することで、すべての製品をやり直す最初の企業になりたいと考えています。
AI ネイティブ アプリケーションの対話は 2 レベルのメニューを超えることはできません
17. AI ネイティブ アプリケーションは、PC 時代のソフトウェアやモバイル時代のアプリの単なる複製ではなく、AI なしでは存在しなかった「AI」ネイティブ アプリケーションです。
18. AI ネイティブ アプリケーションとは何ですか? 少なくとも3つの条件は満たされていると思います、第一に最も根本的な変化である自然言語と対話できること、第二に技術的能力である理解、生成、推論、記憶などを駆使できることこれまでは利用できませんでした; 3 番目に、各アプリのメニュー操作は 2 レベルまでです。
19. 各 AI ネイティブ アプリケーションの対話は、2 レベルのメニューを超えることはできません。メニューが 2 レベル以上あると、この機能がどこにあるのか思い出せなくなります。エンジニアが苦労して開発した機能の多くは、第 3 階層、さらには第 4 階層のメニューに隠されており、誰も使用しません。PPTやExcelも同様で、おそらく敷居が高すぎてどこにあるのか分からず、ほとんどの人が使ったことのない機能が8割を占めます。
20. あなたが積極的な思考と明確な表現を持っている限り、機械があなたの代わりに仕事をしてくれる、これが AI のネイティブ アプリケーションです。
21. 明らかな AI ネイティブ アプリケーションであっても、それが最高の AI ネイティブ アプリケーションであることを意味するわけではありません。今日に至るまで、モバイル インターネット時代の Douyin、WeChat、Uber に似たモバイル ネイティブ アプリ、つまり最高の AI ネイティブ アプリはまだ登場していないと思います。携帯電話なしでは彼らの存在は想像できませんが、社会的に大きな影響力を持っています。
22. 私たち 40,000 人の Baidu 住民の中に、AI 時代の出身者は一人もいません。PC時代、モバイル時代はほとんどの人が経験しているとはいえ、ある意味まだ考え方が固まっています。今後はAIネイティブアプリケーションの考え方やコンセプトを意識的に培い、新たなコンセプトで現在のあらゆる製品やビジネスを再構築していく必要があります。
23. 生成 AI の出現により、多くの場合、1 つまたは 2 つのキーワードを入力してマウスをクリックするだけで問題を解決できることがわかりました。以前のように、長い段落を使用する必要はありませんでした。目的のコンテンツを取得するための要件を説明します。また、これにより、エンジニアが開発に熱心に取り組んできた機能が、メニューのレイヤーの下に隠されていて決して気づかれないことがいかに多いか、また、苦労して開発した多くのインスピレーションがフィードバックを得られないことにも気づきました。単純なキューワードがトリガーになるので、考え方を変える勇気を持つ必要があります。
24. 考え方を変えることは痛みを伴い、さまざまな挫折や苦しみを経験しますが、惰性に打ち勝ち、発見と探求の視点で新しい世界を見つめる忍耐力が必要です。
25. 私は、会社のすべての製品を再構築し、やり直すことを要求します。これは、デスクトップや PC などのブラウザーへのこれまでの依存や、モバイル APP への依存を放棄することを意味します。私たちは、理解、生成、論理、推論、記憶する能力を備えてどのようなアプリケーションを作成できるかを再考する必要があります。
自然言語による人間とコンピュータのインタラクションが「即発語革命」をもたらす
26. いわゆる「AIネイティブ」の最も明らかな特徴は「迅速なエンジニアリング」です。この業界は過去には存在しませんでしたし、コンピューターとのやり取りにこれほど注意が必要だとは考えていませんでした。しかし、将来的には、即効性のある言葉を書くことで大型モデルの可能性を刺激することは非常に興味深いビジネスになるでしょうし、そこに新しい雇用の機会が最も現れる可能性が高いと思います。
27. 私は、10年後には世の中の仕事の50％が「即言プロジェクト」に関わるものになる、という大胆な予測を立てました。これは教育の仕組みと似ており、多くの場合、質問を解決することよりも質問することの方が重要です。将来的には、より多くの即時ワードエンジニアが必要になります。
28. 現在、Baidu には C++ と Python を知っている数万人のエンジニアがいますが、AI ネイティブ アプリケーションが完全に実装されると、全員がプロンプトを書く必要があり、それは書いた後の実行結果に依存する可能性があります。
29. 人間は機械に対処する能力を学ぶ必要があります。どんなプロンプトの言葉が話されても、機械は結果を一致させます。これらの結果が生産性です。
30. 大型モデル自体の能力はどこにあるのでしょうか? うまく使えるかどうかは、すべてプロンプトの言葉にかかっています。プロンプトの言葉がうまく書かれていれば、より多くの知性が現れ、フィードバックの結果はより価値のあるものになるでしょうが、プロンプトの言葉が良くない場合、出てくるものは重大なナンセンスまたは間違った結論になります。
31. プロンプトワードを書くことは技術的であり、学ぶ必要があります。プロンプトワードを上手に書く方法はテクノロジーでありアートであり、さらにアートの要素さえあります。
32. 将来のアプリケーションは、自然言語プロンプトワードを通じてネイティブ AI アプリケーションを動員することによって実現されます。これは、将来の給与レベルが、プロンプトの言葉がどれだけうまく書かれるかによって決まることを意味します。
33. Wenxin 大型モデルや Chat GPT などのさまざまな大型モデルでも、プロンプトの言葉に明らかな違いがあります。結局のところ、これらのモデルは独立した基礎層を通じてトレーニングされます。人に例えると「気質・気質」が決定的に異なりますし、私たちも彼らと接する過程で、より良い結果を出すための即効性のある言葉の書き方を模索し続け、少しずつ理解していく必要があります。
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