时间:2023-04-17 18:07:24
作者:欧陆注册科技
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自开年以来,ChatGPT的热浪带来了一场全民的科技狂欢,同时打开了业内对NLP发展的想象空间,拉开了大语言模型产业和生成式AI产业飞速发展的序幕。
海外市场中OpenAI、微软、谷歌、Meta等巨头都在积极争抢布局ChatGPT,中国市场中百度、阿里、华为、商汤、京东、科大讯飞、腾讯、360、字节跳动、昆仑万维等头部厂商也争相宣布研发或发布大语言模型产品。
3月百度推出对标Chat GPT的应用文心一言;4月9日,360官方正式宣布基360GPT大模型开发的“360智脑”落地搜索场景;4月10日,商汤科技发布“日日新SenseNova”大模型体系;同天,昆仑万维宣布即将推出“天工”大模型;4月11日,阿里巴巴大语言模型“通义千问”正式亮相,同时华为也宣布即将上线“盘古系列AI大模型”......国内市场呈现出一片欣欣向荣的景象。
ChatGPT作为生成式AI,通过使用自然语言交互,颠覆了原本固有的人机交互方式。让每个人通过命令计算机来解决问题成为可能。每个人都可借助生产工具、对话引擎、个人助理等应用来处理相关问题。
在ChatGPT出现以前,文本机器人、语音机器人、多模态数字人等对话式AI产品普遍存在知识结构不完善、只能对简单问题进行回答、对语义与情感理解不到位等问题,较大程度上降低了用户的交互体验感。将对话式AI与大语言模型产品结合,相当于给对话系统安装了一个更富有人类知识、智慧、情感的大脑,可改善以往对话式AI的产品痛点,完善产品功能,添加产品新卖点。
当然ChatGPT仍然存在着很多不足,例如事实检索性和数学计算性效果较差,难以实现某些实时性、动态变化性的任务等,特别是中文语料库,更是成为ChatGPT难以逾越的壁垒。想要提高性能就需要不断通过人类反馈来强化学习。
ChatGPT大语言模型对于数据质量和数据类别多样性的要求非常高。需要先根据样本数据进行人工编写答案,再对答案的分类、质量进行标注,最后对模型给出的多个答案输出进行排序,使得模型可以更好地与人类指令保持一致。数据的质量和多样性成为模型优化的关键。
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