ChatGPT se ha convertido en un producto fenomenal indudable en la industria global de tecnología de la información.
En nombre de la "inteligencia artificial general", chatea con seres humanos, ayuda a las personas a redactar correos electrónicos y cartas de abogados, responde algunas preguntas filosóficas esotéricas, escribe un código Python utilizable, responde algunas preguntas que parecen requerir una lógica compleja y progresiva, escribe un guión de película basado en la configuración de algunos personajes, escribe un hermoso poema de amor, capta las tareas de tesis de los estudiantes universitarios... Parece que no existe una especie de IA tan versátil en la historia humana. Bill Gates dijo que la importancia del surgimiento de ChatGPT es "nada menos que el nacimiento de Internet". El CEO de Microsoft, Satya Nadella, dijo que era comparable a la revolución industrial. Los entusiastas orales de la inteligencia artificial exclamaron una vez más que la "singularidad" está llegando. La gente común está nuevamente preocupada de que sus trabajos sean reemplazados por asistentes de IA completos como ChatGPT... Desde "Deep Blue" de IBM hasta AlphaGo de Google y luego ChatGPT de OpenAI, 25 años han pasado Madurez mental, esto es realmente algo que hace feliz a AI.
He usado ChatGPT para hacer muchas cosas indescriptibles y descubrí que no siempre es útil, pero puede dar mejores respuestas y soluciones a algunos problemas aparentemente más difíciles. Por ejemplo, si pregunta si BYD puede vencer a Tesla, puede dar algunas afirmaciones claras e insignificantes con muchas falacias fácticas y sin personalidad; pero si pregunta cómo la conducción autónoma cambiará el diseño industrial de un automóvil, puede brindar una discusión llena de imaginación de adentro hacia afuera en términos de innovación de chasis, cambios en el interior, entretenimiento digital y avances en apariencia. En general, ChatGPT es bastante imperfecto, especialmente en términos de precisión convincente, pero a menudo sorprende a los humanos en áreas como proporcionar un discurso de información estructurada, abrir la imaginación y liberar la creatividad. No puedes decir qué uso específico tiene para ti, pero puede ayudarte a lograr y completar algunas cosas triviales, redundantes e incluso creativas.
Es un ChatGPT aparentemente inútil pero útil, que ha empujado a su empresa matriz OpenAI a recibir una inversión acumulada adicional de más de 10 mil millones de dólares estadounidenses de Microsoft. Le tomó dos días superar 1 millón de usuarios, y Facebook una vez tardó 305 días; tardó dos meses en superar los 100 millones de usuarios, e incluso TikTok tardó 9 meses; 3 modelo de lenguaje natural La red neuronal a gran escala que contiene 175 mil millones de parámetros, cuando se otorga una licencia preferencial a Microsoft para integrar software de oficina y servicios de motor de búsqueda como Office y Bing, realmente se convierte en un producto "utilizable".
Pero eso es suficiente para poner celosos a los unicornios de IA de China.
Con 500 empleados, la valoración general de la empresa es cercana a los 30 000 millones de dólares EE. UU. Esto es OpenAI; con miles de personas, la valoración/valor de mercado de la empresa es, en el mejor de los casos, de 1000 a 2000 millones de dólares EE. UU. Esta es una serie de "pequeños gigantes" de IA en China.
Debido a la enorme brecha entre la eficiencia humana y el valor, y debido a la repentina influencia de ChatGPT en la sociedad real de todos los seres humanos, el nacimiento de ChatGPT ha estimulado enormemente el campo de la inteligencia artificial en China. Mucha gente volvió a saltar, sintiendo que la brecha entre China y Estados Unidos en inteligencia artificial se ha ampliado aún más, y China tiene un largo camino por recorrer para ponerse al día con esta ola. También hay algunas personas que están dispuestas a discutir por qué China no tiene su propio ChatGPT, y la conclusión sigue siendo que "China carece de suelo para la innovación" y "las empresas chinas de Internet se dedican a la transmisión en vivo y a las compras de comestibles", que son irresponsables e ignorantes de los hechos.
No todas las empresas de Internet chinas se dedican a la transmisión en vivo y las compras de comestibles. Se dedican al desarrollo de semiconductores, la investigación de modelos de IA y la conducción autónoma. Las empresas de Internet estadounidenses también son muy populares en la transmisión en vivo, las compras de comestibles y, especialmente, las finanzas por Internet.
Como la compañía china de Internet con la mayor acumulación en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento semántico natural, Baidu ha estado trabajando en su propio modelo grande de aprendizaje profundo "Paddle Paddle" (Paddle Paddle) durante los últimos cinco años, e incluso usó su propio chip de IA de uso general "Kunlun Core" para entrenar su propio modelo; son el entorno básico y la premisa para que Baidu entrene su propio "ChatGPT". Alibaba, ByteDance y Didi también cuentan con modelos de entrenamiento semántico natural basados en sus propias necesidades. Se puede decir que en términos de entrenamiento de modelos semánticos naturales complejos con decenas de miles de millones de parámetros, las empresas e instituciones de investigación chinas no son débiles y su punto de partida no es más bajo que el de sus contrapartes estadounidenses, al menos alrededor de 2016. En los últimos años, la brecha entre los círculos de inteligencia artificial chinos y estadounidenses en el campo de los modelos a gran escala no es una cuestión de conciencia, punto de partida y capacidad, sino una cuestión de caminos y métodos.
La brecha entre China y Estados Unidos en el campo de los modelos de diálogo humano-computadora similares a ChatGPT no es causada por la llamada regulación. Si ha tenido intercambios francos con ChatGPT sobre algunos temas religiosos, culturales, étnicos y geopolíticos más ricos, se dará cuenta de que detrás de su aparente negativa y prudente discusión de estos temas, hay ciertas tendencias de posición específicas que coinciden sutilmente con los valores principales generalmente reconocidos en la sociedad estadounidense. Se puede decir que para cualquier modelo complejo de semántica natural, el proceso de construcción del modelo, recolección de corpus, entrenamiento y ajuste de parámetros es un proceso de "revisión de contenido" basado en un sistema de valores específico, y todos tienen la conciencia de mantener su sistema de valores. No se trata de si debemos "generar" la posición de valor de China en el modelo semántico natural, sino de cómo se debe generar para verificar y equilibrar verdaderamente la visión del mundo y la hegemonía cultural de que el inglés domina el corpus global de Internet, fortalecer el peso de los puntos de referencia de comprensión del idioma chino en el sistema de procesamiento semántico natural global y proporcionar diversidad cultural para el desarrollo de la inteligencia artificial y el diálogo humano-computadora en el mundo.
También discrepo seriamente con la afirmación de que la calidad de la información china de Internet es tan mala que la fuente del corpus del modelo chino ChatGPT está "contaminada". Este también es un juicio perezoso e inteligente. Debido a la cantidad total de información en Internet, el contenido en inglés es sin duda el más importante del mundo, y el contenido extremo de calidad preocupante también es el más importante, todo lo cual afectará el proceso y los resultados del entrenamiento del modelo semántico natural. En la capacitación inicial, ChatGPT dio prioridad al contenido altamente elogiado en el foro social Reddit con contenido de alta calidad, que tiene una tendencia específica de selección de corpus. Si China da prioridad a las comunidades de conocimiento como Zhihu y Dede, y los principales medios de comunicación dan prioridad al corpus de modelos semánticos, no habrá problema de contaminación del corpus. Sin mencionar que la competencia en idiomas extranjeros y la amplitud de lectura de la mayoría de las personas que sostienen que "la calidad del contenido en chino es baja" no es suficiente para respaldar sus conclusiones.
Pero en cualquier caso, el nacimiento de ChatGPT es de hecho una especie de estímulo y un desafío conceptual para mí, que ha estado pidiendo "adiós a la adoración de Silicon Valley" durante muchos años.
Esto no se debe a que crea que la brecha entre China y Estados Unidos en el campo de la inteligencia artificial se haya ampliado, sino a que un modelo general de diálogo humano-computadora de inteligencia artificial como ChatGPT es una herramienta que realmente puede promover la colaboración en la producción social y la civilización desde la perspectiva de todos los seres humanos, en lugar de un campo o industria específicos. Su importancia es mayor que la aparición de Internet móvil, comparable al nacimiento del correo electrónico y los motores de búsqueda. Como potencia de inteligencia artificial, China ya no es un país con una industria de tecnología de la información deficiente cuando nacieron los correos electrónicos y los motores de búsqueda. Sin embargo, no permitimos que este tipo de innovación general de inteligencia artificial que puede afectar el progreso de la civilización humana ocurriera por primera vez en China, y formó un modelo cuyo corpus básico se construye a partir de la cultura y el sistema de valores chinos.
Además, el método de entrenamiento del modelo de ChatGPT se basa en gran medida en la actualización de parámetros de "fortalecimiento de los milagros", el entrenamiento repetido y la optimización iterativa continua del modelo en función de la retroalimentación del contenido generado; este fue originalmente el método de trabajo en el que mejor se desempeñaba el equipo chino. Cuando una nueva empresa estadounidense utiliza el dinero recaudado de Microsoft para invertir enormes costes de potencia informática a toda costa, emplea a un gran número de trabajadores de datos en África y Oriente Medio para el etiquetado de la información y utiliza las iteraciones más eficientes para llevar a cabo una "carrera armamentista" con gigantes como Google para modelos de procesamiento semántico desarrollados por ellos mismos, todavía tiene una sensación muy irreal: si se trata de una empresa de San Francisco o de Shenzhen.
Un modelo de procesamiento semántico natural como ChatGPT debería haber nacido en China, pero no nació en China. La razón tiene que comenzar con las empresas tecnológicas de China dedicadas a la inteligencia artificial, sin importar lo que estén haciendo los gigantes o las nuevas empresas en estos años.
Un problema del que muchas personas tal vez nunca se den cuenta es que un modelo de procesamiento semántico natural de propósito general a gran escala como ChatGPT tiene más probabilidades de producir milagros cuando lo crea una empresa emergente de IA, y generalmente no se logran mejores resultados dentro de un gigante tecnológico. Esta es la razón por la cual el modelo de aplicación de diálogo LaMDA de Google y Bard, que recientemente se lanzó a la batalla, no han brillado, y también es el desafío que Baidu inevitablemente enfrentará a continuación.
¿Por qué? La primera se debe a que el modelado de procesamiento semántico natural general es demasiado costoso. De hecho, quemar dinero no suele ser una habilidad de las grandes empresas, sino un privilegio de las nuevas empresas. Los gigantes tecnológicos son casi todas empresas que cotizan en bolsa. La inversión de decenas de miles de millones de dólares se invierte en algo que no verá un retorno durante mucho tiempo. La presión sobre el director financiero de cara a la junta directiva y las reuniones de accionistas es muy alta, y muchas veces son castigados por el precio de las acciones. Esto hace que las grandes empresas no se atrevan a tomar grandes riesgos. ¿Qué es "Hacer milagros vigorosamente"? Es gastar mucho dinero y hacer grandes esfuerzos primero, y luego orar para que ocurran milagros, en lugar de aceptar que un milagro debe ocurrir, y luego decidir gastar dinero y hacer grandes esfuerzos.
Desafortunadamente, las grandes empresas solo pueden ser lo último. Es por eso que incluso Microsoft, que se ha beneficiado mucho de ChatGPT, solo se atrevió a partir de $ 1 mil millones al principio, que duró cuatro años, hasta los $ 10 mil millones de este año, y siguió invirtiendo uno por uno para apoyar OpenAI en el "in vitro" de Microsoft, entrenando el modelo GPT durante muchos años. El capital adquirido por Microsoft a través de la inversión en OpenAI disfruta de la prioridad de integrar las capacidades del modelo ChatGPT en su Office y motores de búsqueda. Puede que no sea fácil decir si se comerá a OpenAI en el futuro, pero al menos Microsoft, que tiene un valor de mercado de casi un billón de dólares estadounidenses y un ingreso anual de decenas de miles de millones de dólares, no se atreve en absoluto a "hacer milagros vigorosamente" al principio y entrenar este modelo por su cuenta.
En segundo lugar, porque las personas son menos tolerantes con los gigantes tecnológicos que se involucran en la innovación y más tolerantes con los errores y las desviaciones en las nuevas empresas. Para hacer frente a la presión de ChatGPT, Google lanzó rápidamente la versión de prueba de diálogo humano-computadora Bard. Se descubrió que algunos diálogos tenían errores fácticos básicos, por lo que se magnificó infinitamente y el valor de mercado se evaporó cientos de miles de millones de dólares durante la noche. De hecho, no es que Google no lo sepa, si no se apresurara, no sería tan precipitado. El modelo LaMDA anunciado por Google en 2021 tiene niveles de parámetros y capacidades de búsqueda de información significativamente más altos que el GPT-3 entrenado por OpenAI en ese momento, pero Google se ha mostrado reacio a probar su efecto públicamente porque teme que cometa errores, causando desconfianza pública y caída del precio de las acciones.
Lo que le importa a Google, no le importa a OpenAI. Desde el primer día del lanzamiento de ChatGPT, ha declarado públicamente que no tiene capacidades de recuperación de información, y su corpus es solo hasta diciembre de 2021. No puede responder muchas preguntas sobre juicios morales y de valor, y con frecuencia comete errores de hecho. Los evaluadores aceptaron tolerantemente el "mal desempeño" de ChatGPT y se sorprendieron de su capacidad de asociación de información, expresión emocional, estructura lógica y coherencia de pensamiento en los campos de la programación, la creación literaria, la escritura formateada y la consulta médica, e ignoraron ligeramente los errores que cometió.
En marzo de 2019, después del éxito sin precedentes del modelo GPT-2, OpenAI, de cuatro años de antigüedad, decidió transformarse de una fundación sin fines de lucro a una empresa comercial. Después de todo, ninguna fundación puede soportar el salario anual de $ 1.5 millones de su científico jefe. En mayo de 2019, Sam Altman (Sam Altman) se convirtió en el director ejecutivo de OpenAI. Luego, OpenAI recibió una inversión de mil millones de dólares de Microsoft. En mayo de 2020, el modelo GPT-3 lanzado por OpenAI tiene parámetros que han aumentado considerablemente de 1.500 millones en GPT-2 a 175.000 millones, formando un poderoso sistema de aprendizaje automático sin precedentes.
Se puede ver que una nueva empresa de inteligencia artificial que nació con una cuchara de oro en la boca, recaudó una gran cantidad de dinero y está agrupada con negocios gigantes, se dedica a la construcción y desarrollo de modelos semánticos naturales de inteligencia artificial de propósito general e invierte en entrenamiento de modelos sin importar el costo, que es el estado más ideal. Los retornos imaginativos y comerciales que vienen con los modelos más poderosos son suficientes para estimular a Microsoft y otros inversionistas.
Entonces, ¿por qué esta lógica no funciona en China? ¿China alguna vez tuvo un poderoso modelo de inteligencia artificial semántica natural de propósito general, incluso si era solo un prototipo?
Para responder a esta pregunta, observe cuándo Microsoft invirtió por primera vez en OpenAI: julio de 2019. Cuatro meses después de que Microsoft apostara por el modelo GPT de OpenAI, es decir, en noviembre de 2019, Shen Xiangyang, el vicepresidente senior global de Microsoft que está a cargo del negocio de búsquedas de Bing y el máximo responsable de la inteligencia artificial de Microsoft, e informático de Hong Kong, China, anunció que había dejado Microsoft por más de 20 años. Y la última contribución de Shen Xiangyang al modelo general de inteligencia artificial de Microsoft es el robot de chat Xiaobing desarrollado por el Instituto de Ingeniería de Internet de Microsoft Asia en 2014.
En julio de 2020, Xiaoice se independizó de Microsoft y se convirtió en una nueva empresa china de inteligencia artificial. Shen Xiangyang se desempeñó como presidente, y Li Di, exvicepresidente ejecutivo de Microsoft Asia Internet Engineering Academy, se desempeñó como director ejecutivo. Xiaoice ha crecido a más de la sexta generación cuando se independizó, y sus formas de productos incluyen robots de inteligencia artificial conversacionales, asistentes de voz inteligentes, proveedores de contenido creados por inteligencia artificial y una serie de soluciones de campo vertical. Xiaoice una vez provocó la discusión pública, además de ser un robot de chat lleno de emociones y sexualidad femenina, también tiene un desempeño increíble en el campo de la creación de poesía china: publicó una colección de poemas "Sunshine Lost the Glass Window", que recibió muchos elogios y más controversia.
No hay duda de que un robot XiaoIce que puede escribir poemas y llevar a cabo conversaciones emocionales y basadas en el sentido común fue el modelo de inteligencia artificial general conversacional de mejor desempeño en el mundo hace unos años.
Es imposible que el equipo dirigido por Shen Xiangyang entienda la búsqueda, y mucho menos la inteligencia artificial. Y la salida de Shen Xiangyang de Microsoft y la "independencia" de Xiaobing, junto con la inversión y cooperación del CEO de Microsoft, Nadella, con OpenAI, es en realidad el principal comerciante de inteligencia artificial en China y EE. UU. Una separación formal de caminos en el campo de los modelos generales de inteligencia artificial.
Entonces, ¿Xiaobing todavía escribe poesía hoy? qué está haciendo
En los últimos dos años, Xiaobing dejó de escribir poemas durante mucho tiempo. Está ocupado comercializando. Estableció un estudio de juegos para proporcionar contenido de diálogo con guión de NPC para juegos, cooperó con los Juegos Olímpicos de Invierno para proporcionar un sistema de puntuación visual para habilidades aéreas de esquí de estilo libre, proporcionó a Wind Information resúmenes de texto generados por inteligencia artificial de anuncios de compañías cotizadas;
En una palabra, en el pasado, el equipo de inteligencia artificial que representaba el nivel más alto del modelo de inteligencia artificial semántica natural general, y los chinos apoyaban toda la estructura, ahora se ha convertido en un proveedor de inteligencia artificial que combina inteligencia artificial generativa e inteligencia artificial para la toma de decisiones y brinda soluciones específicas para escenarios específicos.
No se puede decir que este es el "caído" de Xiaoice, después de todo, solo ha recaudado cientos de millones de yuanes del mercado de capitales. De acuerdo con el método de entrenamiento modelo de ChatGPT, el dinero se gastará en un día. Sin la protección de Microsoft, Xiaobing tiene que cuidar de su propia vida. Sin embargo, nunca he oído hablar de Baidu, Tencent o ByteDance. Pensé en invertir en Xiaoice y apoyarlo para continuar desarrollando un modelo a gran escala de inteligencia artificial semántica natural general.
No solo Xiaobing. En los últimos años, también ha habido otros equipos empresariales en China involucrados en el modelado automático de inteligencia artificial general y computación heterogénea, lo que permite que 7-8 tipos de chips en el país y en el extranjero se conecten al software a través de este modelo. Las instituciones de inversión chinas nunca han mostrado interés en los modelos generales de inteligencia artificial, e incluso un poco de imaginación.
"Más del 85 % de los inversores nos pidieron que presentáramos el escenario del producto. Dijimos que ayudamos a la GPU a conectarse con el ecosistema de software, e incluso Nvidia usa nuestro modelo. Los inversores dijeron que esto no es un escenario. Dijimos que también tenemos clientes, investigación sobre satélites, muelles, ciudades inteligentes e industrias inteligentes. Dijeron que su trabajo está demasiado disperso, por lo que no invertiremos". Esto es lo que he escuchado de empresarios que están haciendo modelos generales de inteligencia artificial.
Como todos sabemos, a los capitalistas de riesgo en China les gusta más "educar" a los empresarios y, por supuesto, educar a los científicos que se dedican al espíritu empresarial de inteligencia artificial. "Tienes que tener algunos datos en esta industria", esta es su frase favorita para educar a los empresarios de IA.
Hay datos en una determinada industria y es necesario centrarse en proporcionar soluciones en un determinado campo segmentado.Esta es la mentalidad de la mayoría de los VC y PE en China que afirman invertir en inteligencia artificial. Luego observamos "qué tan grande es la escena", la escena de la cámara de seguridad es lo suficientemente grande, por lo que el modelo de valoración se convierte en el tamaño de China, ¿cuántas cámaras se pueden instalar? cuanto vale cada camara ¿Qué tan grande es la placa total de la cámara? Bueno, la placa es lo suficientemente grande, y votamos en la subdivisión de la cámara. Veamos de nuevo la logística portuaria inteligente ¿Cuántos puertos hay en China? ¿Cuántos son puertos de aguas profundas? ¿Cuánto puede pagar cada terminal portuaria por soluciones de IA? Resultó que pagamos una cantidad tan pequeña de dinero. Parece que la escena del "puerto" no es lo suficientemente grande, por lo que no votaremos. AI humano digital virtual como servicio al cliente? Se puede vincular al metaverso, tiene historia e imaginación, bueno, podemos intentarlo.
Entonces, lo que ven es que los "cuatro tigres" de inteligencia artificial de China se dedican básicamente al negocio de las cámaras y el reconocimiento facial, y todos se han convertido en implementadores e integradores de proyectos de IA. El modelo comercial es el mismo que el de Neusoft e iSoftStone hace 30 años.
Durante bastante tiempo, pocos inversores en el campo de la inteligencia artificial creyeron sinceramente que un modelo general podría reutilizarse en varias industrias. Ocasionalmente, hay algunos que son un poco pacientes e interesados en el modelo general, y son básicamente fondos en RMB. El fondo en dólares estadounidenses realmente no está interesado en el intento del equipo chino de desarrollar un modelo general. ¿Cree que al comparar la dificultad y el nivel de formación de modelos de empresas como OpenAI y Google, sienten que existe una brecha entre el equipo chino en este asunto? Entonces realmente piensas demasiado. Conocen el momento en que se está desarrollando el modelo GPT, es decir, los últimos dos meses.
Esos administradores de inversión de primera línea que se jactaron de que "SenseTime y Megvii están vendiendo cámaras de seguridad en mis ojos", esos socios de inversión de primera línea que orgullosamente les dijeron a los empresarios que "su modelo no es una escena", sin mencionar esos socios de fondos de inversión en dólares estadounidenses que apenas han invertido en inteligencia artificial en la historia y han estado jugando con los empresarios chinos para "ir al extranjero" para participar en criptomonedas durante tantos años, de repente cambiaron su apariencia hoy y declararon que apoyarían a los empresarios a participar en el "ChatGPT de China". Entonces puedes pensarlo, sus votos y suficiencia contienen algo de comprensión y sinceridad del modelo general de inteligencia artificial, y algunos son especulaciones y cálculos.
Incluso puede pensar en ello. El entrenamiento de un modelo semántico sobrenatural puede costar decenas de millones o incluso cientos de millones de RMB por día, sin mencionar el módulo de potencia informática que proporciona entrenamiento de modelos grandes: la GPU más importante del mundo, debido al embargo irrazonable de los Estados Unidos. Cada vez es más difícil de obtener. Con la actitud y el estilo de comportamiento de esos inversores en los últimos años, pueden persistir durante unos días, ¿cuánto dinero están dispuestos a persuadir al comité de inversiones para que invierta, o pueden ayudar a estos equipos empresariales a resolver el problema de la GPU? Tal vez un día, tal vez medio año después, comenzarán a instar a estos equipos de modelos generales a "realizar la comercialización en campos subdivididos" lo antes posible.
Con la insistencia de Baidu en invertir en el modelo PaddlePaddle, es inevitable que practique esta industria modelo desde el principio y busque la comercialización en diferentes industrias lo antes posible. En gran medida, el entrenamiento de grandes modelos de inteligencia artificial general tiene un "triángulo imposible" de datos masivos, salida de contenido creativo y de alta calidad, y aplicación industrial.
Para lograr una producción masiva de datos y contenido creativo de alta calidad, es probable que no se pueda aplicar rápidamente a la implementación específica de una determinada industria, como ChatGPT.
Si desea crear escenarios de aterrizaje industrial específicos en los datos masivos más grandes creados por humanos en Internet, definitivamente no podrá proporcionar resultados de la más alta calidad, porque debe haber conflictos entre la generación de contenido basada en datos masivos y sistemas precisos de toma de decisiones, esto en realidad es un desperdicio.
Si desea lograr una salida de contenido de alta calidad para ayudar en la toma de decisiones precisas en escenarios de aterrizaje industrial, debe sacrificar la mayor cantidad de datos, y los datos que pertenecen a los escenarios industriales más precisos no pueden respaldar el entrenamiento y la investigación de modelos reales a gran escala Este es el dilema que enfrentan la mayoría de las soluciones de inteligencia artificial de "segmentación de la industria" de China en la actualidad, y también es la razón por la cual el llamado "ChatGPT de la industria" es una propuesta falsa.
Esos empresarios e inversores que se están preparando para ingresar hoy al "ChatGPT de China", sin mencionar cuánto dinero y cuántas GPU tienen en sus bolsillos, ya que están todos en este barco, sienten que tienen un boleto ¿Qué esquina del "triángulo imposible" de la inteligencia artificial general decidirán descartar? Esta es una pregunta que debe resolverse primero.
En otras palabras, ¿qué institución de inversión, ya sea una institución de inversión financiera o un departamento de inversiones de una gran empresa, tiene la determinación de invertir en entrenar modelos semánticos naturales a gran escala durante varios años y extender el ciclo de retorno infinitamente? Después de todo, la historia nos dice que este es un grupo de personas que son las menos decididas y las más ansiosas por encontrar un sucesor.
A China nunca le han faltado empresarios y científicos destacados, y el campo de la inteligencia artificial no es una excepción. El nivel y la acumulación de empresas tecnológicas chinas y estadounidenses en el campo de la inteligencia artificial son las más cercanas del mundo. Al menos hace unos años, no había una gran brecha entre China y Estados Unidos en la construcción y entrenamiento de grandes modelos semánticos naturales. Sin embargo, China carece de algunas instituciones de inversión e inversores que tengan una visión más amplia, no sigan las opiniones de los demás y sean decididos y con visión de futuro.
Las personas como Shen Xiangyang, Li Di, Ma Weiying, Wang Xiaochuan y Li Zhifei, que salieron para iniciar modelos semánticos naturales genéricos a gran escala, son bastante confiables, pero el problema es que necesitan cambiar un grupo de instituciones de inversión e inversores que las apoyan Algunas instituciones de inversión que son demasiado buenas para "jugar" y especular, y que están demasiado inmersas en criptomonedas y otras pistas, deberían incluirse en la lista negra.
Para ser honesto, aunque ninguna institución de inversión seria ha estado buscando modelos generales de inteligencia artificial durante tantos años, todavía hay algunas instituciones que han invertido en muchas empresas de inteligencia artificial con períodos de recuperación extremadamente largos. Por ejemplo, aquellos capitalistas de riesgo que han invertido en las soluciones de conducción autónoma y lidar local de China han contribuido al establecimiento de la nueva competitividad de China en los cambios sin precedentes de la industria automotriz mundial en un siglo. Por ejemplo, aquellos capitalistas de riesgo que invirtieron en las GPU locales de China, esta está destinada a ser una pista llena de peligros, enfrentando la prohibición y la supresión de los Estados Unidos, y el ciclo de retorno es extremadamente largo; pero estos jugadores de GPU locales emergentes, ya sea Hanbo, Biren u otros, pueden proporcionar municiones para el modelo de procesamiento semántico natural general de China en el futuro. Los inversores detrás de ellos, si algún día realmente se deciden y hacen un movimiento para apoyar el proyecto de modelo a gran escala de semántica natural de China, es posible que tenga algunas expectativas diferentes y confíe en ellos.
Es solo que no hay demasiados inversionistas e instituciones de inversión que no presuman, no se contengan y no se apresuren a lograr un éxito rápido, pero hay muy pocos.Sin embargo, la construcción y capacitación del modelo semántico natural de China necesita tales inversionistas e instituciones de inversión, ya sea un inversionista financiero, un inversionista estratégico o una institución de capital respaldada por la voluntad del estado.
China necesita tener su propio modelo semántico natural a gran escala de propósito general. Debe tener la visión de proporcionar la sabiduría china, el sistema de valores chino y las soluciones chinas para la inteligencia artificial global de propósito general. Debe evitar riesgos y problemas legales, morales y éticos en todo el proceso de selección de corpus, construcción y entrenamiento de modelos, y ajuste de parámetros. También necesita determinación y paciencia.
En cualquier caso, no se puede especular.
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AhQuan1204
· 2023-07-24 00:07
Eres un fenómeno, los países están empezando a prohibir
¿Quién está frenando el ChatGPT de China?
ChatGPT se ha convertido en un producto fenomenal indudable en la industria global de tecnología de la información.
En nombre de la "inteligencia artificial general", chatea con seres humanos, ayuda a las personas a redactar correos electrónicos y cartas de abogados, responde algunas preguntas filosóficas esotéricas, escribe un código Python utilizable, responde algunas preguntas que parecen requerir una lógica compleja y progresiva, escribe un guión de película basado en la configuración de algunos personajes, escribe un hermoso poema de amor, capta las tareas de tesis de los estudiantes universitarios... Parece que no existe una especie de IA tan versátil en la historia humana. Bill Gates dijo que la importancia del surgimiento de ChatGPT es "nada menos que el nacimiento de Internet". El CEO de Microsoft, Satya Nadella, dijo que era comparable a la revolución industrial. Los entusiastas orales de la inteligencia artificial exclamaron una vez más que la "singularidad" está llegando. La gente común está nuevamente preocupada de que sus trabajos sean reemplazados por asistentes de IA completos como ChatGPT... Desde "Deep Blue" de IBM hasta AlphaGo de Google y luego ChatGPT de OpenAI, 25 años han pasado Madurez mental, esto es realmente algo que hace feliz a AI.
He usado ChatGPT para hacer muchas cosas indescriptibles y descubrí que no siempre es útil, pero puede dar mejores respuestas y soluciones a algunos problemas aparentemente más difíciles. Por ejemplo, si pregunta si BYD puede vencer a Tesla, puede dar algunas afirmaciones claras e insignificantes con muchas falacias fácticas y sin personalidad; pero si pregunta cómo la conducción autónoma cambiará el diseño industrial de un automóvil, puede brindar una discusión llena de imaginación de adentro hacia afuera en términos de innovación de chasis, cambios en el interior, entretenimiento digital y avances en apariencia. En general, ChatGPT es bastante imperfecto, especialmente en términos de precisión convincente, pero a menudo sorprende a los humanos en áreas como proporcionar un discurso de información estructurada, abrir la imaginación y liberar la creatividad. No puedes decir qué uso específico tiene para ti, pero puede ayudarte a lograr y completar algunas cosas triviales, redundantes e incluso creativas.
Es un ChatGPT aparentemente inútil pero útil, que ha empujado a su empresa matriz OpenAI a recibir una inversión acumulada adicional de más de 10 mil millones de dólares estadounidenses de Microsoft. Le tomó dos días superar 1 millón de usuarios, y Facebook una vez tardó 305 días; tardó dos meses en superar los 100 millones de usuarios, e incluso TikTok tardó 9 meses; 3 modelo de lenguaje natural La red neuronal a gran escala que contiene 175 mil millones de parámetros, cuando se otorga una licencia preferencial a Microsoft para integrar software de oficina y servicios de motor de búsqueda como Office y Bing, realmente se convierte en un producto "utilizable".
Pero eso es suficiente para poner celosos a los unicornios de IA de China.
Con 500 empleados, la valoración general de la empresa es cercana a los 30 000 millones de dólares EE. UU. Esto es OpenAI; con miles de personas, la valoración/valor de mercado de la empresa es, en el mejor de los casos, de 1000 a 2000 millones de dólares EE. UU. Esta es una serie de "pequeños gigantes" de IA en China.
Debido a la enorme brecha entre la eficiencia humana y el valor, y debido a la repentina influencia de ChatGPT en la sociedad real de todos los seres humanos, el nacimiento de ChatGPT ha estimulado enormemente el campo de la inteligencia artificial en China. Mucha gente volvió a saltar, sintiendo que la brecha entre China y Estados Unidos en inteligencia artificial se ha ampliado aún más, y China tiene un largo camino por recorrer para ponerse al día con esta ola. También hay algunas personas que están dispuestas a discutir por qué China no tiene su propio ChatGPT, y la conclusión sigue siendo que "China carece de suelo para la innovación" y "las empresas chinas de Internet se dedican a la transmisión en vivo y a las compras de comestibles", que son irresponsables e ignorantes de los hechos.
No todas las empresas de Internet chinas se dedican a la transmisión en vivo y las compras de comestibles. Se dedican al desarrollo de semiconductores, la investigación de modelos de IA y la conducción autónoma. Las empresas de Internet estadounidenses también son muy populares en la transmisión en vivo, las compras de comestibles y, especialmente, las finanzas por Internet.
Como la compañía china de Internet con la mayor acumulación en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento semántico natural, Baidu ha estado trabajando en su propio modelo grande de aprendizaje profundo "Paddle Paddle" (Paddle Paddle) durante los últimos cinco años, e incluso usó su propio chip de IA de uso general "Kunlun Core" para entrenar su propio modelo; son el entorno básico y la premisa para que Baidu entrene su propio "ChatGPT". Alibaba, ByteDance y Didi también cuentan con modelos de entrenamiento semántico natural basados en sus propias necesidades. Se puede decir que en términos de entrenamiento de modelos semánticos naturales complejos con decenas de miles de millones de parámetros, las empresas e instituciones de investigación chinas no son débiles y su punto de partida no es más bajo que el de sus contrapartes estadounidenses, al menos alrededor de 2016. En los últimos años, la brecha entre los círculos de inteligencia artificial chinos y estadounidenses en el campo de los modelos a gran escala no es una cuestión de conciencia, punto de partida y capacidad, sino una cuestión de caminos y métodos.
La brecha entre China y Estados Unidos en el campo de los modelos de diálogo humano-computadora similares a ChatGPT no es causada por la llamada regulación. Si ha tenido intercambios francos con ChatGPT sobre algunos temas religiosos, culturales, étnicos y geopolíticos más ricos, se dará cuenta de que detrás de su aparente negativa y prudente discusión de estos temas, hay ciertas tendencias de posición específicas que coinciden sutilmente con los valores principales generalmente reconocidos en la sociedad estadounidense. Se puede decir que para cualquier modelo complejo de semántica natural, el proceso de construcción del modelo, recolección de corpus, entrenamiento y ajuste de parámetros es un proceso de "revisión de contenido" basado en un sistema de valores específico, y todos tienen la conciencia de mantener su sistema de valores. No se trata de si debemos "generar" la posición de valor de China en el modelo semántico natural, sino de cómo se debe generar para verificar y equilibrar verdaderamente la visión del mundo y la hegemonía cultural de que el inglés domina el corpus global de Internet, fortalecer el peso de los puntos de referencia de comprensión del idioma chino en el sistema de procesamiento semántico natural global y proporcionar diversidad cultural para el desarrollo de la inteligencia artificial y el diálogo humano-computadora en el mundo.
También discrepo seriamente con la afirmación de que la calidad de la información china de Internet es tan mala que la fuente del corpus del modelo chino ChatGPT está "contaminada". Este también es un juicio perezoso e inteligente. Debido a la cantidad total de información en Internet, el contenido en inglés es sin duda el más importante del mundo, y el contenido extremo de calidad preocupante también es el más importante, todo lo cual afectará el proceso y los resultados del entrenamiento del modelo semántico natural. En la capacitación inicial, ChatGPT dio prioridad al contenido altamente elogiado en el foro social Reddit con contenido de alta calidad, que tiene una tendencia específica de selección de corpus. Si China da prioridad a las comunidades de conocimiento como Zhihu y Dede, y los principales medios de comunicación dan prioridad al corpus de modelos semánticos, no habrá problema de contaminación del corpus. Sin mencionar que la competencia en idiomas extranjeros y la amplitud de lectura de la mayoría de las personas que sostienen que "la calidad del contenido en chino es baja" no es suficiente para respaldar sus conclusiones.
Pero en cualquier caso, el nacimiento de ChatGPT es de hecho una especie de estímulo y un desafío conceptual para mí, que ha estado pidiendo "adiós a la adoración de Silicon Valley" durante muchos años.
Esto no se debe a que crea que la brecha entre China y Estados Unidos en el campo de la inteligencia artificial se haya ampliado, sino a que un modelo general de diálogo humano-computadora de inteligencia artificial como ChatGPT es una herramienta que realmente puede promover la colaboración en la producción social y la civilización desde la perspectiva de todos los seres humanos, en lugar de un campo o industria específicos. Su importancia es mayor que la aparición de Internet móvil, comparable al nacimiento del correo electrónico y los motores de búsqueda. Como potencia de inteligencia artificial, China ya no es un país con una industria de tecnología de la información deficiente cuando nacieron los correos electrónicos y los motores de búsqueda. Sin embargo, no permitimos que este tipo de innovación general de inteligencia artificial que puede afectar el progreso de la civilización humana ocurriera por primera vez en China, y formó un modelo cuyo corpus básico se construye a partir de la cultura y el sistema de valores chinos.
Además, el método de entrenamiento del modelo de ChatGPT se basa en gran medida en la actualización de parámetros de "fortalecimiento de los milagros", el entrenamiento repetido y la optimización iterativa continua del modelo en función de la retroalimentación del contenido generado; este fue originalmente el método de trabajo en el que mejor se desempeñaba el equipo chino. Cuando una nueva empresa estadounidense utiliza el dinero recaudado de Microsoft para invertir enormes costes de potencia informática a toda costa, emplea a un gran número de trabajadores de datos en África y Oriente Medio para el etiquetado de la información y utiliza las iteraciones más eficientes para llevar a cabo una "carrera armamentista" con gigantes como Google para modelos de procesamiento semántico desarrollados por ellos mismos, todavía tiene una sensación muy irreal: si se trata de una empresa de San Francisco o de Shenzhen.
Un modelo de procesamiento semántico natural como ChatGPT debería haber nacido en China, pero no nació en China. La razón tiene que comenzar con las empresas tecnológicas de China dedicadas a la inteligencia artificial, sin importar lo que estén haciendo los gigantes o las nuevas empresas en estos años.
Un problema del que muchas personas tal vez nunca se den cuenta es que un modelo de procesamiento semántico natural de propósito general a gran escala como ChatGPT tiene más probabilidades de producir milagros cuando lo crea una empresa emergente de IA, y generalmente no se logran mejores resultados dentro de un gigante tecnológico. Esta es la razón por la cual el modelo de aplicación de diálogo LaMDA de Google y Bard, que recientemente se lanzó a la batalla, no han brillado, y también es el desafío que Baidu inevitablemente enfrentará a continuación.
¿Por qué? La primera se debe a que el modelado de procesamiento semántico natural general es demasiado costoso. De hecho, quemar dinero no suele ser una habilidad de las grandes empresas, sino un privilegio de las nuevas empresas. Los gigantes tecnológicos son casi todas empresas que cotizan en bolsa. La inversión de decenas de miles de millones de dólares se invierte en algo que no verá un retorno durante mucho tiempo. La presión sobre el director financiero de cara a la junta directiva y las reuniones de accionistas es muy alta, y muchas veces son castigados por el precio de las acciones. Esto hace que las grandes empresas no se atrevan a tomar grandes riesgos. ¿Qué es "Hacer milagros vigorosamente"? Es gastar mucho dinero y hacer grandes esfuerzos primero, y luego orar para que ocurran milagros, en lugar de aceptar que un milagro debe ocurrir, y luego decidir gastar dinero y hacer grandes esfuerzos.
Desafortunadamente, las grandes empresas solo pueden ser lo último. Es por eso que incluso Microsoft, que se ha beneficiado mucho de ChatGPT, solo se atrevió a partir de $ 1 mil millones al principio, que duró cuatro años, hasta los $ 10 mil millones de este año, y siguió invirtiendo uno por uno para apoyar OpenAI en el "in vitro" de Microsoft, entrenando el modelo GPT durante muchos años. El capital adquirido por Microsoft a través de la inversión en OpenAI disfruta de la prioridad de integrar las capacidades del modelo ChatGPT en su Office y motores de búsqueda. Puede que no sea fácil decir si se comerá a OpenAI en el futuro, pero al menos Microsoft, que tiene un valor de mercado de casi un billón de dólares estadounidenses y un ingreso anual de decenas de miles de millones de dólares, no se atreve en absoluto a "hacer milagros vigorosamente" al principio y entrenar este modelo por su cuenta.
En segundo lugar, porque las personas son menos tolerantes con los gigantes tecnológicos que se involucran en la innovación y más tolerantes con los errores y las desviaciones en las nuevas empresas. Para hacer frente a la presión de ChatGPT, Google lanzó rápidamente la versión de prueba de diálogo humano-computadora Bard. Se descubrió que algunos diálogos tenían errores fácticos básicos, por lo que se magnificó infinitamente y el valor de mercado se evaporó cientos de miles de millones de dólares durante la noche. De hecho, no es que Google no lo sepa, si no se apresurara, no sería tan precipitado. El modelo LaMDA anunciado por Google en 2021 tiene niveles de parámetros y capacidades de búsqueda de información significativamente más altos que el GPT-3 entrenado por OpenAI en ese momento, pero Google se ha mostrado reacio a probar su efecto públicamente porque teme que cometa errores, causando desconfianza pública y caída del precio de las acciones.
Lo que le importa a Google, no le importa a OpenAI. Desde el primer día del lanzamiento de ChatGPT, ha declarado públicamente que no tiene capacidades de recuperación de información, y su corpus es solo hasta diciembre de 2021. No puede responder muchas preguntas sobre juicios morales y de valor, y con frecuencia comete errores de hecho. Los evaluadores aceptaron tolerantemente el "mal desempeño" de ChatGPT y se sorprendieron de su capacidad de asociación de información, expresión emocional, estructura lógica y coherencia de pensamiento en los campos de la programación, la creación literaria, la escritura formateada y la consulta médica, e ignoraron ligeramente los errores que cometió.
En marzo de 2019, después del éxito sin precedentes del modelo GPT-2, OpenAI, de cuatro años de antigüedad, decidió transformarse de una fundación sin fines de lucro a una empresa comercial. Después de todo, ninguna fundación puede soportar el salario anual de $ 1.5 millones de su científico jefe. En mayo de 2019, Sam Altman (Sam Altman) se convirtió en el director ejecutivo de OpenAI. Luego, OpenAI recibió una inversión de mil millones de dólares de Microsoft. En mayo de 2020, el modelo GPT-3 lanzado por OpenAI tiene parámetros que han aumentado considerablemente de 1.500 millones en GPT-2 a 175.000 millones, formando un poderoso sistema de aprendizaje automático sin precedentes.
Se puede ver que una nueva empresa de inteligencia artificial que nació con una cuchara de oro en la boca, recaudó una gran cantidad de dinero y está agrupada con negocios gigantes, se dedica a la construcción y desarrollo de modelos semánticos naturales de inteligencia artificial de propósito general e invierte en entrenamiento de modelos sin importar el costo, que es el estado más ideal. Los retornos imaginativos y comerciales que vienen con los modelos más poderosos son suficientes para estimular a Microsoft y otros inversionistas.
Entonces, ¿por qué esta lógica no funciona en China? ¿China alguna vez tuvo un poderoso modelo de inteligencia artificial semántica natural de propósito general, incluso si era solo un prototipo?
Para responder a esta pregunta, observe cuándo Microsoft invirtió por primera vez en OpenAI: julio de 2019. Cuatro meses después de que Microsoft apostara por el modelo GPT de OpenAI, es decir, en noviembre de 2019, Shen Xiangyang, el vicepresidente senior global de Microsoft que está a cargo del negocio de búsquedas de Bing y el máximo responsable de la inteligencia artificial de Microsoft, e informático de Hong Kong, China, anunció que había dejado Microsoft por más de 20 años. Y la última contribución de Shen Xiangyang al modelo general de inteligencia artificial de Microsoft es el robot de chat Xiaobing desarrollado por el Instituto de Ingeniería de Internet de Microsoft Asia en 2014.
En julio de 2020, Xiaoice se independizó de Microsoft y se convirtió en una nueva empresa china de inteligencia artificial. Shen Xiangyang se desempeñó como presidente, y Li Di, exvicepresidente ejecutivo de Microsoft Asia Internet Engineering Academy, se desempeñó como director ejecutivo. Xiaoice ha crecido a más de la sexta generación cuando se independizó, y sus formas de productos incluyen robots de inteligencia artificial conversacionales, asistentes de voz inteligentes, proveedores de contenido creados por inteligencia artificial y una serie de soluciones de campo vertical. Xiaoice una vez provocó la discusión pública, además de ser un robot de chat lleno de emociones y sexualidad femenina, también tiene un desempeño increíble en el campo de la creación de poesía china: publicó una colección de poemas "Sunshine Lost the Glass Window", que recibió muchos elogios y más controversia.
No hay duda de que un robot XiaoIce que puede escribir poemas y llevar a cabo conversaciones emocionales y basadas en el sentido común fue el modelo de inteligencia artificial general conversacional de mejor desempeño en el mundo hace unos años.
Es imposible que el equipo dirigido por Shen Xiangyang entienda la búsqueda, y mucho menos la inteligencia artificial. Y la salida de Shen Xiangyang de Microsoft y la "independencia" de Xiaobing, junto con la inversión y cooperación del CEO de Microsoft, Nadella, con OpenAI, es en realidad el principal comerciante de inteligencia artificial en China y EE. UU. Una separación formal de caminos en el campo de los modelos generales de inteligencia artificial.
Entonces, ¿Xiaobing todavía escribe poesía hoy? qué está haciendo
En los últimos dos años, Xiaobing dejó de escribir poemas durante mucho tiempo. Está ocupado comercializando. Estableció un estudio de juegos para proporcionar contenido de diálogo con guión de NPC para juegos, cooperó con los Juegos Olímpicos de Invierno para proporcionar un sistema de puntuación visual para habilidades aéreas de esquí de estilo libre, proporcionó a Wind Information resúmenes de texto generados por inteligencia artificial de anuncios de compañías cotizadas;
En una palabra, en el pasado, el equipo de inteligencia artificial que representaba el nivel más alto del modelo de inteligencia artificial semántica natural general, y los chinos apoyaban toda la estructura, ahora se ha convertido en un proveedor de inteligencia artificial que combina inteligencia artificial generativa e inteligencia artificial para la toma de decisiones y brinda soluciones específicas para escenarios específicos.
No se puede decir que este es el "caído" de Xiaoice, después de todo, solo ha recaudado cientos de millones de yuanes del mercado de capitales. De acuerdo con el método de entrenamiento modelo de ChatGPT, el dinero se gastará en un día. Sin la protección de Microsoft, Xiaobing tiene que cuidar de su propia vida. Sin embargo, nunca he oído hablar de Baidu, Tencent o ByteDance. Pensé en invertir en Xiaoice y apoyarlo para continuar desarrollando un modelo a gran escala de inteligencia artificial semántica natural general.
No solo Xiaobing. En los últimos años, también ha habido otros equipos empresariales en China involucrados en el modelado automático de inteligencia artificial general y computación heterogénea, lo que permite que 7-8 tipos de chips en el país y en el extranjero se conecten al software a través de este modelo. Las instituciones de inversión chinas nunca han mostrado interés en los modelos generales de inteligencia artificial, e incluso un poco de imaginación.
"Más del 85 % de los inversores nos pidieron que presentáramos el escenario del producto. Dijimos que ayudamos a la GPU a conectarse con el ecosistema de software, e incluso Nvidia usa nuestro modelo. Los inversores dijeron que esto no es un escenario. Dijimos que también tenemos clientes, investigación sobre satélites, muelles, ciudades inteligentes e industrias inteligentes. Dijeron que su trabajo está demasiado disperso, por lo que no invertiremos". Esto es lo que he escuchado de empresarios que están haciendo modelos generales de inteligencia artificial.
Como todos sabemos, a los capitalistas de riesgo en China les gusta más "educar" a los empresarios y, por supuesto, educar a los científicos que se dedican al espíritu empresarial de inteligencia artificial. "Tienes que tener algunos datos en esta industria", esta es su frase favorita para educar a los empresarios de IA.
Hay datos en una determinada industria y es necesario centrarse en proporcionar soluciones en un determinado campo segmentado.Esta es la mentalidad de la mayoría de los VC y PE en China que afirman invertir en inteligencia artificial. Luego observamos "qué tan grande es la escena", la escena de la cámara de seguridad es lo suficientemente grande, por lo que el modelo de valoración se convierte en el tamaño de China, ¿cuántas cámaras se pueden instalar? cuanto vale cada camara ¿Qué tan grande es la placa total de la cámara? Bueno, la placa es lo suficientemente grande, y votamos en la subdivisión de la cámara. Veamos de nuevo la logística portuaria inteligente ¿Cuántos puertos hay en China? ¿Cuántos son puertos de aguas profundas? ¿Cuánto puede pagar cada terminal portuaria por soluciones de IA? Resultó que pagamos una cantidad tan pequeña de dinero. Parece que la escena del "puerto" no es lo suficientemente grande, por lo que no votaremos. AI humano digital virtual como servicio al cliente? Se puede vincular al metaverso, tiene historia e imaginación, bueno, podemos intentarlo.
Entonces, lo que ven es que los "cuatro tigres" de inteligencia artificial de China se dedican básicamente al negocio de las cámaras y el reconocimiento facial, y todos se han convertido en implementadores e integradores de proyectos de IA. El modelo comercial es el mismo que el de Neusoft e iSoftStone hace 30 años.
Durante bastante tiempo, pocos inversores en el campo de la inteligencia artificial creyeron sinceramente que un modelo general podría reutilizarse en varias industrias. Ocasionalmente, hay algunos que son un poco pacientes e interesados en el modelo general, y son básicamente fondos en RMB. El fondo en dólares estadounidenses realmente no está interesado en el intento del equipo chino de desarrollar un modelo general. ¿Cree que al comparar la dificultad y el nivel de formación de modelos de empresas como OpenAI y Google, sienten que existe una brecha entre el equipo chino en este asunto? Entonces realmente piensas demasiado. Conocen el momento en que se está desarrollando el modelo GPT, es decir, los últimos dos meses.
Esos administradores de inversión de primera línea que se jactaron de que "SenseTime y Megvii están vendiendo cámaras de seguridad en mis ojos", esos socios de inversión de primera línea que orgullosamente les dijeron a los empresarios que "su modelo no es una escena", sin mencionar esos socios de fondos de inversión en dólares estadounidenses que apenas han invertido en inteligencia artificial en la historia y han estado jugando con los empresarios chinos para "ir al extranjero" para participar en criptomonedas durante tantos años, de repente cambiaron su apariencia hoy y declararon que apoyarían a los empresarios a participar en el "ChatGPT de China". Entonces puedes pensarlo, sus votos y suficiencia contienen algo de comprensión y sinceridad del modelo general de inteligencia artificial, y algunos son especulaciones y cálculos.
Incluso puede pensar en ello. El entrenamiento de un modelo semántico sobrenatural puede costar decenas de millones o incluso cientos de millones de RMB por día, sin mencionar el módulo de potencia informática que proporciona entrenamiento de modelos grandes: la GPU más importante del mundo, debido al embargo irrazonable de los Estados Unidos. Cada vez es más difícil de obtener. Con la actitud y el estilo de comportamiento de esos inversores en los últimos años, pueden persistir durante unos días, ¿cuánto dinero están dispuestos a persuadir al comité de inversiones para que invierta, o pueden ayudar a estos equipos empresariales a resolver el problema de la GPU? Tal vez un día, tal vez medio año después, comenzarán a instar a estos equipos de modelos generales a "realizar la comercialización en campos subdivididos" lo antes posible.
Con la insistencia de Baidu en invertir en el modelo PaddlePaddle, es inevitable que practique esta industria modelo desde el principio y busque la comercialización en diferentes industrias lo antes posible. En gran medida, el entrenamiento de grandes modelos de inteligencia artificial general tiene un "triángulo imposible" de datos masivos, salida de contenido creativo y de alta calidad, y aplicación industrial.
Para lograr una producción masiva de datos y contenido creativo de alta calidad, es probable que no se pueda aplicar rápidamente a la implementación específica de una determinada industria, como ChatGPT.
Si desea crear escenarios de aterrizaje industrial específicos en los datos masivos más grandes creados por humanos en Internet, definitivamente no podrá proporcionar resultados de la más alta calidad, porque debe haber conflictos entre la generación de contenido basada en datos masivos y sistemas precisos de toma de decisiones, esto en realidad es un desperdicio.
Si desea lograr una salida de contenido de alta calidad para ayudar en la toma de decisiones precisas en escenarios de aterrizaje industrial, debe sacrificar la mayor cantidad de datos, y los datos que pertenecen a los escenarios industriales más precisos no pueden respaldar el entrenamiento y la investigación de modelos reales a gran escala Este es el dilema que enfrentan la mayoría de las soluciones de inteligencia artificial de "segmentación de la industria" de China en la actualidad, y también es la razón por la cual el llamado "ChatGPT de la industria" es una propuesta falsa.
Esos empresarios e inversores que se están preparando para ingresar hoy al "ChatGPT de China", sin mencionar cuánto dinero y cuántas GPU tienen en sus bolsillos, ya que están todos en este barco, sienten que tienen un boleto ¿Qué esquina del "triángulo imposible" de la inteligencia artificial general decidirán descartar? Esta es una pregunta que debe resolverse primero.
En otras palabras, ¿qué institución de inversión, ya sea una institución de inversión financiera o un departamento de inversiones de una gran empresa, tiene la determinación de invertir en entrenar modelos semánticos naturales a gran escala durante varios años y extender el ciclo de retorno infinitamente? Después de todo, la historia nos dice que este es un grupo de personas que son las menos decididas y las más ansiosas por encontrar un sucesor.
A China nunca le han faltado empresarios y científicos destacados, y el campo de la inteligencia artificial no es una excepción. El nivel y la acumulación de empresas tecnológicas chinas y estadounidenses en el campo de la inteligencia artificial son las más cercanas del mundo. Al menos hace unos años, no había una gran brecha entre China y Estados Unidos en la construcción y entrenamiento de grandes modelos semánticos naturales. Sin embargo, China carece de algunas instituciones de inversión e inversores que tengan una visión más amplia, no sigan las opiniones de los demás y sean decididos y con visión de futuro.
Las personas como Shen Xiangyang, Li Di, Ma Weiying, Wang Xiaochuan y Li Zhifei, que salieron para iniciar modelos semánticos naturales genéricos a gran escala, son bastante confiables, pero el problema es que necesitan cambiar un grupo de instituciones de inversión e inversores que las apoyan Algunas instituciones de inversión que son demasiado buenas para "jugar" y especular, y que están demasiado inmersas en criptomonedas y otras pistas, deberían incluirse en la lista negra.
Para ser honesto, aunque ninguna institución de inversión seria ha estado buscando modelos generales de inteligencia artificial durante tantos años, todavía hay algunas instituciones que han invertido en muchas empresas de inteligencia artificial con períodos de recuperación extremadamente largos. Por ejemplo, aquellos capitalistas de riesgo que han invertido en las soluciones de conducción autónoma y lidar local de China han contribuido al establecimiento de la nueva competitividad de China en los cambios sin precedentes de la industria automotriz mundial en un siglo. Por ejemplo, aquellos capitalistas de riesgo que invirtieron en las GPU locales de China, esta está destinada a ser una pista llena de peligros, enfrentando la prohibición y la supresión de los Estados Unidos, y el ciclo de retorno es extremadamente largo; pero estos jugadores de GPU locales emergentes, ya sea Hanbo, Biren u otros, pueden proporcionar municiones para el modelo de procesamiento semántico natural general de China en el futuro. Los inversores detrás de ellos, si algún día realmente se deciden y hacen un movimiento para apoyar el proyecto de modelo a gran escala de semántica natural de China, es posible que tenga algunas expectativas diferentes y confíe en ellos.
Es solo que no hay demasiados inversionistas e instituciones de inversión que no presuman, no se contengan y no se apresuren a lograr un éxito rápido, pero hay muy pocos.Sin embargo, la construcción y capacitación del modelo semántico natural de China necesita tales inversionistas e instituciones de inversión, ya sea un inversionista financiero, un inversionista estratégico o una institución de capital respaldada por la voluntad del estado.
China necesita tener su propio modelo semántico natural a gran escala de propósito general. Debe tener la visión de proporcionar la sabiduría china, el sistema de valores chino y las soluciones chinas para la inteligencia artificial global de propósito general. Debe evitar riesgos y problemas legales, morales y éticos en todo el proceso de selección de corpus, construcción y entrenamiento de modelos, y ajuste de parámetros. También necesita determinación y paciencia.
En cualquier caso, no se puede especular.