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智(zhi)東西4月18日報道，在剛(gang)剛(gang)落(luo)幕的(de)(de)GTIC 2023中(zhong)國(guo)AIGC創新峰會上(shang)，竹間智(zhi)能(neng)創始(shi)人兼CEO簡仁(ren)賢(xian)進行(xing)了主題(ti)為《如何加速AGI通用人工(gong)智(zhi)能(neng)在企(qi)業(ye)落(luo)地的(de)(de)到來?》的(de)(de)演講。簡仁(ren)賢(xian)從技術創造實際價(jia)值(zhi)的(de)(de)角度解(jie)讀了企(qi)業(ye)在落(luo)地AGI的(de)(de)過程中(zhong)所面臨(lin)的(de)(de)挑戰(zhan)，以及可行(xing)的(de)(de)落(luo)地路徑和策(ce)略。
簡仁賢說道，基于大(da)型語(yu)言模(mo)型的產(chan)品將成為(wei)通用人工智(zhi)能的操(cao)作系統，并且將分裂為(wei)“兩個(ge)世(shi)(shi)界(jie)”，一個(ge)是由OpenAI和(he)(he)微軟主導(dao)的閉源世(shi)(shi)界(jie)，另一個(ge)是由Deepmind和(he)(he)谷歌主導(dao)的開源世(shi)(shi)界(jie)。他(ta)指出，中(zhong)國的創業公(gong)司(si)(si)將成為(wei)開源模(mo)型的最大(da)受益(yi)者(zhe)，因(yin)為(wei)小型創業公(gong)司(si)(si)具備更(geng)強的創新(xin)能力，而大(da)公(gong)司(si)(si)擁有更(geng)充足的資源和(he)(he)資本，所以創業公(gong)司(si)(si)和(he)(he)大(da)公(gong)司(si)(si)之間的結合將使得(de)創新(xin)更(geng)加規模(mo)化，并呈現“百花齊放”的局面。
未來的軟件范式將是由自(zi)然語(yu)言(yan)技(ji)術驅動(dong)應(ying)用，形成(cheng)“大語(yu)言(yan)模(mo)(mo)(mo)型+知識+應(ying)用”的新模(mo)(mo)(mo)式。他認為，模(mo)(mo)(mo)型與(yu)用戶之間存(cun)在著(zhu)鴻溝，需要產(chan)品來做橋梁，沒有產(chan)品的模(mo)(mo)(mo)型無法體現(xian)實(shi)際價值，因此他主導(dao)更(geng)具可商用性的“模(mo)(mo)(mo)型即應(ying)用”（MaaA）模(mo)(mo)(mo)式。
大(da)語言模型(xing)的(de)(de)(de)出現將(jiang)(jiang)催(cui)生全(quan)新(xin)的(de)(de)(de)軟件產(chan)業，數以千(qian)計基于(yu)大(da)模型(xing)和生成式AI的(de)(de)(de)應用(yong)的(de)(de)(de)公司(si)將(jiang)(jiang)涌現出來。未來將(jiang)(jiang)是(shi)“應用(yong)為王”的(de)(de)(de)時代，模型(xing)將(jiang)(jiang)成為應用(yong)的(de)(de)(de)基本(ben)組成部分。基于(yu)大(da)模型(xing)的(de)(de)(de)應用(yong)能(neng)夠提高白領(ling)工(gong)(gong)作者的(de)(de)(de)生產(chan)力與創(chuang)造力，減少每日工(gong)(gong)作時間，從而提高幸福感(gan)。客戶服務自動化、虛(xu)擬助(zhu)手、知(zhi)識(shi)管理(li)和員工(gong)(gong)培訓這(zhe)四(si)(si)個(ge)應用(yong)場(chang)景將(jiang)(jiang)首(shou)先被顛(dian)覆，大(da)模型(xing)應用(yong)能(neng)夠從這(zhe)四(si)(si)個(ge)方面來提高企(qi)業的(de)(de)(de)運營效率，迅速(su)創(chuang)造價值。
簡仁賢提(ti)出了(le)一種方法來平衡大(da)型(xing)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)型(xing)和小型(xing)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)型(xing)的(de)優缺點，他稱之為“自然(ran)語(yu)言(yan)(yan)雙(shuang)引擎(qing)”，由小型(xing)自然(ran)語(yu)言(yan)(yan)處理(li)模(mo)型(xing)、知識模(mo)型(xing)和大(da)型(xing)模(mo)型(xing)構成(cheng)。小型(xing)模(mo)型(xing)可(ke)(ke)以加強大(da)型(xing)模(mo)型(xing)的(de)可(ke)(ke)控性(xing)、可(ke)(ke)追(zhui)溯性(xing)和可(ke)(ke)解(jie)釋性(xing)，目前，竹間智能主力(li)產(chan)品——四(si)大(da)平臺全面以大(da)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)型(xing)和生(sheng)成(cheng)生(sheng)成(cheng)式(shi)AI為核心技(ji)術，加上可(ke)(ke)商用化的(de)模(mo)型(xing)工廠平臺，為企業(ye)提(ti)供較(jiao)低(di)成(cheng)本的(de)大(da)模(mo)型(xing)產(chan)品和解(jie)決方案。
以下為簡仁賢的演講實錄：???
大家下午好！前面聽(ting)了非常多(duo)的(de)專家們在(zai)大模(mo)型、ChatGPT、機器學習(xi)、深(shen)度學習(xi)等(deng)技術方面進行分享，下面我不講技術，而是探討一些更(geng)實際的(de)問題。
一、研究如何復制OpenAI不重要，讓技術產生價值更重要
ChatGPT已經成為(wei)新一(yi)代(dai)AI代(dai)名詞(ci)，也是未來(lai)AGI的(de)代(dai)名詞(ci)。以(yi)十(shi)年的(de)跨度來(lai)看，我們(men)聊ChatGPT就(jiu)等于是聊AI的(de)未來(lai)。那(nei)么，類似ChatGPT的(de)大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)技(ji)術如何(he)(he)能夠落地？大(da)家聽(ting)了(le)(le)(le)很(hen)多ChatGPT的(de)故事，有許多人一(yi)直在(zai)做(zuo)反向工程(cheng)研究，想(xiang)知道如何(he)(he)復(fu)制(zhi)OpenAI和(he)ChatGPT，想(xiang)了(le)(le)(le)解背后的(de)原(yuan)理，可當大(da)家都還在(zai)鉆研這些問題的(de)時候，GPT-4出現了(le)(le)(le)，斯坦福大(da)學的(de)Alpaca模(mo)(mo)型(xing)(xing)出現了(le)(le)(le)，幾乎每過兩三天就(jiu)會有AI科技(ji)和(he)產(chan)品的(de)爆炸性新聞傳來(lai)，因(yin)此我們(men)已經沒(mei)有時間(jian)去(qu)回(hui)溯，更重(zhong)要(yao)的(de)是思(si)考未來(lai)的(de)技(ji)術，如何(he)(he)克服大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)缺點，把精力(li)和(he)資(zi)源放(fang)在(zai)商用化(hua)和(he)模(mo)(mo)型(xing)(xing)工程(cheng)上。怎么利用這個(ge)技(ji)術，讓它為(wei)我們(men)產(chan)生價(jia)值(zhi)？不要(yao)再去(qu)想(xiang)復(fu)制(zhi)一(yi)個(ge)OpenAI，應(ying)該去(qu)考慮怎么樣順應(ying)趨勢、如何(he)(he)運用技(ji)術去(qu)為(wei)未來(lai)創造更多的(de)價(jia)值(zhi)。
ChatGPT的(de)用(yong)戶(hu)數增(zeng)長(chang)創造了記錄，上(shang)線(xian)兩(liang)個月活躍用(yong)戶(hu)就突破(po)了1億，現(xian)(xian)在(zai)每天都有上(shang)億的(de)用(yong)戶(hu)在(zai)使用(yong)，而相(xiang)關的(de)使用(yong)數據從去年(nian)12月份到現(xian)(xian)在(zai)，不斷反饋給OpenAI，讓它(ta)一直打磨模(mo)型，于是模(mo)型能(neng)力和(he)Prompt（提(ti)示(shi)）性能(neng)越(yue)來越(yue)強。
大(da)家(jia)知道(dao)GPT-4是(shi)2022年8月完成(cheng)訓練的，它(ta)所用(yong)的數據集截止(zhi)到2021年9月，整體花費了(le)(le)很多精力才(cai)推出(chu)來(lai)(lai)，是(shi)一(yi)項非常(chang)大(da)的工程(cheng)。那(nei)我(wo)們看一(yi)下它(ta)到底(di)能(neng)夠做什么(me)。在此之(zhi)前(qian)，先給大(da)家(jia)介紹一(yi)款竹間打造的、使用(yong)起來(lai)(lai)很方便的AIGC產品(pin)“靈感(gan)閃寫(xie)”，我(wo)用(yong)“閃寫(xie)”為今(jin)天(tian)的演講(jiang)生成(cheng)了(le)(le)一(yi)篇演講(jiang)稿，而且(qie)前(qian)幾天(tian)在中(zhong)東做演講(jiang)，我(wo)也用(yong)它(ta)生成(cheng)了(le)(le)英文(wen)演講(jiang)稿。
給(gei)大(da)家(jia)看一下我是(shi)怎么(me)生成(cheng)的(de)——“閃(shan)寫”里面有(you)(you)非常多(duo)的(de)模(mo)板(ban)，我們(men)的(de)目標是(shi)打造上(shang)千個(ge)模(mo)板(ban)，給(gei)不同人群(qun)使用。全中國大(da)概有(you)(you)2.5億白(bai)領，都需(xu)要這些模(mo)板(ban)。我把今天演(yan)講的(de)題目和三個(ge)大(da)綱輸入進去(qu)，當然它也可以生成(cheng)大(da)綱，最后這個(ge)產品輸出的(de)演(yan)講稿(gao)和我今天要講的(de)內容其實差不多(duo)，包括ChatGPT將帶來的(de)紅(hong)利、ChatGPT能(neng)給(gei)企(qi)(qi)業帶來的(de)好處、ChatGPT在企(qi)(qi)業落地(di)的(de)挑(tiao)戰、它在企(qi)(qi)業落地(di)的(de)實用場景等(deng)。
二、ChatGPT比人聰明，創新源自創業公司
那么，我們(men)是不(bu)是都認(ren)同大模型？AGI的起點(dian)是不(bu)是已經到(dao)(dao)來了？通用人工智(zhi)能(neng)到(dao)(dao)底是不(bu)是我們(men)期望的未(wei)來？
我(wo)們先(xian)來(lai)了解一個事實：ChatGPT比人類(lei)更聰明(ming)(ming)。當然，把所有的人類(lei)加起(qi)來(lai)，它比不過，可(ke)是(shi)如(ru)果拿地球上的每一個個體來(lai)比較，它就是(shi)最聰明(ming)(ming)的。美國高中(zhong)生(sheng)要考AP，而ChatGPT考多科AP的成績可(ke)以得(de)滿分(fen)5分(fen)，AP得(de)滿分(fen)相當于大一學(xue)(xue)生(sheng)的水平了，另外ChatGPT考LSAT法學(xue)(xue)院入學(xue)(xue)測(ce)試得(de)分(fen)在90%以上，還可(ke)以通過美國律師(shi)資格考試Bar Exam。如(ru)果用高考來(lai)測(ce)試它，我(wo)估計(ji)它可(ke)以考550分(fen)左右。人類(lei)里面(mian)，沒有哪一個人可(ke)以單獨同時應(ying)對這些(xie)考試并取(qu)得(de)高分(fen)。
美國超過80%的(de)學生(sheng)已經(jing)在用ChatGPT了，我有一個(ge)朋友的(de)孩子(zi)想到我們公司來實習。他(ta)是一名攻讀機器學習方(fang)向的(de)名校(xiao)的(de)研究生(sheng)，會寫Prompt（提示），會用ChatGPT。并且他(ta)們整個(ge)機器學習小組都在用ChatGPT，他(ta)表示現在已經(jing)回不到沒(mei)有ChatGPT的(de)日子(zi)了。可見，對于機器學習研究來說，ChatGPT的(de)幫助有多大。
很多美國(guo)的(de)(de)(de)老師被(bei)迫用(yong)ChatGPT，因為學(xue)生(sheng)也(ye)在(zai)用(yong)。但是ChatGPT對老師有(you)什么好(hao)處(chu)？在(zai)座的(de)(de)(de)可能(neng)有(you)老師，教(jiao)授(shou)，應該知道(dao)ChatGPT可以(yi)做什么——它可以(yi)幫你出題(ti)(ti)、改(gai)作業、寫(xie)(xie)評論，增加與學(xue)生(sheng)溝通的(de)(de)(de)效率。美國(guo)有(you)老師用(yong)ChatGPT來分析自己所在(zai)區域的(de)(de)(de)學(xue)生(sheng)對哪些(xie)題(ti)(ti)目最不熟悉，然(ran)后就用(yong)這些(xie)題(ti)(ti)目來考他們。一周(zhou)前有(you)一篇(pian)報(bao)道(dao)，講的(de)(de)(de)是香港(gang)科(ke)技(ji)大學(xue)的(de)(de)(de)黃教(jiao)授(shou)宣布(bu)用(yong)ChatGPT寫(xie)(xie)作業可以(yi)加分。它在(zai)教(jiao)育界的(de)(de)(de)影響已經(jing)非常大了。
因(yin)此，我認為，ChatGPT這樣的(de)產(chan)品(pin)會是未來AGI的(de)操作系統。ChatGPT由兩部分組成，它(ta)不是一個模型(xing)，而是一個產(chan)品(pin)，它(ta)把對話跟大(da)模型(xing)結合(he)，使得人類和模型(xing)可(ke)以交流，讓模型(xing)為人所用。
語(yu)言模型(xing)的(de)技術其實已經存在了(le)二(er)三十年了(le)，很(hen)多(duo)人都可以做模型(xing)，為什么達(da)不(bu)到ChatGPT這種火爆程度？OpenAI和ChatGPT這樣(yang)的(de)組合未來會(hui)發展成什么樣(yang)？美國不(bu)開放給我們用怎么辦(ban)？這個(ge)世界會(hui)產生多(duo)大的(de)變(bian)化？我的(de)猜測是，這對全中國的(de)創業(ye)公(gong)司會(hui)是一大福音。
模型軟件的生態(tai)會(hui)有兩個(ge)世(shi)界，一(yi)個(ge)是OpenAI+微(wei)軟的閉源世(shi)界，另(ling)一(yi)個(ge)是DeepMind+谷歌和(he)Meta的開(kai)源世(shi)界。未來，微(wei)軟和(he)OpenAI會(hui)像現在一(yi)樣繼(ji)(ji)續閉源，就(jiu)像iOS模式(shi)。DeepMind和(he)谷歌加上Meta則(ze)會(hui)繼(ji)(ji)續開(kai)源。谷歌和(he)Meta都已(yi)經開(kai)源了很(hen)強的大模型，這就(jiu)類(lei)似于安卓的模式(shi)。
創(chuang)(chuang)新是(shi)從創(chuang)(chuang)業公(gong)(gong)司(si)開始的(de)，這(zhe)句話(hua)是(shi)真理。OpenAI做出了GPT系列(lie)，它本身(shen)也是(shi)一(yi)家創(chuang)(chuang)業公(gong)(gong)司(si)，一(yi)百(bai)多人做出來GPT，有(you)了成效之后，微軟投入大(da)量的(de)資源(yuan)和(he)巨(ju)額的(de)資金(jin)，才有(you)今天的(de)GPT-4。大(da)公(gong)(gong)司(si)有(you)錢有(you)資源(yuan)，但是(shi)沒(mei)有(you)OpenAI這(zhe)樣的(de)創(chuang)(chuang)新能(neng)力。OpenAI的(de)GPT當時(shi)也是(shi)由他(ta)們團(tuan)隊(dui)里的(de)成員研(yan)發出來的(de)，等到需要算力和(he)資金(jin)的(de)時(shi)候，大(da)公(gong)(gong)司(si)再進場，這(zhe)就是(shi)典型的(de)創(chuang)(chuang)業公(gong)(gong)司(si)引領創(chuang)(chuang)新的(de)意義。
未來每周、每個(ge)月可能(neng)都有(you)更(geng)(geng)多的(de)(de)(de)開源模型問世，也會有(you)更(geng)(geng)優化(hua)的(de)(de)(de)訓練(lian)技術，讓大(da)(da)模型的(de)(de)(de)訓練(lian)成(cheng)本大(da)(da)大(da)(da)降低，通用(yong)數據會更(geng)(geng)方便取得，這樣一來，創業公司(si)(si)的(de)(de)(de)模型技術能(neng)力將得以跟大(da)(da)公司(si)(si)拉平(ping)，甚至(zhi)超越(yue)大(da)(da)公司(si)(si)。
在模(mo)型(xing)領域，國(guo)內會呈現百(bai)花齊放(fang)的(de)(de)局面，創(chuang)業(ye)公司不斷用大模(mo)型(xing)來打(da)造一些創(chuang)新的(de)(de)產(chan)品，滿足大家的(de)(de)期待。未來的(de)(de)軟件范式是自然語言技術驅動應用，大模(mo)型(xing)的(de)(de)通用能力很強，但是也有局限，這些需要持續去優化和(he)克服。
三、大模型+知識+應用才能體現價值
ChatGPT將給企業帶(dai)來巨(ju)大(da)的(de)紅利，這(zhe)(zhe)些紅利在(zai)哪里(li)？怎么產(chan)生？先來了(le)解一個(ge)事(shi)實：用(yong)戶和模型之(zhi)間存在(zai)巨(ju)大(da)的(de)鴻溝。谷(gu)歌與DeepMind在(zai) 2017年就發布了(le)《Attention?is?All?You?Need》，推(tui)出了(le)Transformer，但(dan)沒有(you)多少人(ren)真(zhen)正用(yong)到(dao)Transformer，也沒有(you)多少人(ren)用(yong)到(dao)GPT-3，因為沒有(you)產(chan)品。而(er)ChatGPT最偉大(da)之(zhi)處是在(zai)模型和用(yong)戶之(zhi)間架設了(le)橋(qiao)梁，這(zhe)(zhe)個(ge)橋(qiao)梁就是產(chan)品，讓大(da)多數的(de)普通(tong)人(ren)都(dou)能(neng)夠用(yong)得到(dao)，這(zhe)(zhe)個(ge)模型才有(you)價(jia)值。
無(wu)法產品化和商用化的(de)大模(mo)型毫(hao)無(wu)價(jia)值(zhi)。例如(ru)，有人(ren)說自己(ji)做(zuo)了一個萬億參數的(de)模(mo)型，并且可以把(ba)模(mo)型尺寸壓縮到很(hen)小，這(zhe)些毫(hao)無(wu)價(jia)值(zhi)，有價(jia)值(zhi)的(de)是(shi)這(zhe)個模(mo)型能夠變(bian)成產品。所以我們倡導的(de)不是(shi)MaaS（模(mo)型即服務）——你(ni)只給出(chu)一個API，并沒有價(jia)值(zhi)，能夠開創(chuang)軟件的(de)新范式才(cai)有價(jia)值(zhi)，就像ChatGPT可以通過與人(ren)溝(gou)通完(wan)成任務。
LLM（大語言模(mo)型）、Knowledge（知識）、Application（應用(yong)(yong)）三者加起來(lai)(lai)才(cai)能(neng)構建(jian)軟(ruan)(ruan)件(jian)的(de)(de)全(quan)新定義。對于新的(de)(de)軟(ruan)(ruan)件(jian)范式來(lai)(lai)說，只(zhi)有(you)模(mo)型是不夠的(de)(de)。我預(yu)測一(yi)年(nian)之后模(mo)型不那么值錢(qian)了，所有(you)大公(gong)司、小公(gong)司都會先(xian)基于開(kai)源模(mo)型來(lai)(lai)開(kai)發(fa)。未(wei)來(lai)(lai)，應用(yong)(yong)為(wei)王，會出(chu)現(xian)成千上萬基于大模(mo)型的(de)(de)應用(yong)(yong)，這些(xie)狀況現(xian)在已經露出(chu)苗頭了，等到今(jin)年(nian)年(nian)底(di)回頭來(lai)(lai)看，可能(neng)誕生了500個應用(yong)(yong)，每個應用(yong)(yong)都在解決一(yi)個細(xi)分問題(ti)。
那么，這(zhe)對(dui)企業有什么好處(chu)？我這(zhe)邊列(lie)出幾個好處(chu)，包括減(jian)輕行政負擔、提(ti)高運營效(xiao)率(lv)、提(ti)升客戶體驗、在內部(bu)優化數字員(yuan)工(gong)、減(jian)少溝通障礙、提(ti)高溝通效(xiao)率(lv)、提(ti)高咨詢和查詢的效(xiao)率(lv)、人機協同等等。
具體說(shuo)幾個場景，比如(ru)我們寫(xie)(xie)郵(you)件(jian)，有時會讓(rang)人誤解部分文字。經(jing)過AI修改后，就可以讓(rang)文章變得更(geng)清(qing)晰、更(geng)通暢，讓(rang)大(da)家(jia)都明白字里(li)行間的(de)(de)意思(si)，這是(shi)(shi)生成式AI的(de)(de)最大(da)特點。高質(zhi)量的(de)(de)訓(xun)練數據(ju)投入模型之后，再加上一些知識(shi)，能更(geng)好地(di)輔(fu)助你寫(xie)(xie)東西。我剛才(cai)講(jiang)的(de)(de)用“閃寫(xie)(xie)”生成的(de)(de)演講(jiang)稿，里(li)面融(rong)入的(de)(de)知識(shi)都是(shi)(shi)正(zheng)確(que)的(de)(de)。
再(zai)來(lai)(lai)看提高咨詢和查詢的(de)(de)(de)效率——你必(bi)須花費一(yi)些時(shi)間來(lai)(lai)詢問及(ji)查找答(da)案(an)(an)，但通過ChatGPT馬上就(jiu)可(ke)以(yi)得到(dao)(dao)答(da)案(an)(an)，搜(sou)索引(yin)擎(qing)不再(zai)是(shi)(shi)人(ren)們所(suo)(suo)依賴的(de)(de)(de)獲得知識(shi)的(de)(de)(de)方式。搜(sou)索引(yin)擎(qing)從(cong)今天開始就(jiu)要(yao)被顛覆掉了，如果(guo)大家(jia)有機會用到(dao)(dao)New Bing的(de)(de)(de)Chat功能就(jiu)明白(bai)我的(de)(de)(de)意思，它可(ke)以(yi)直接(jie)給(gei)你所(suo)(suo)需要(yao)的(de)(de)(de)答(da)案(an)(an)，而不是(shi)(shi)一(yi)推垃圾廣(guang)告或藍色鏈接(jie)。當你使用傳統搜(sou)索引(yin)擎(qing)檢索，然后閱讀(du)每個(ge)網頁，最后找出來(lai)(lai)的(de)(de)(de)內容(rong)可(ke)能比(bi)ChatGPT給(gei)你的(de)(de)(de)內容(rong)還差，而且你看到(dao)(dao)的(de)(de)(de)前幾(ji)個(ge)，甚至第一(yi)頁搜(sou)索結(jie)果(guo)都是(shi)(shi)廣(guang)告。
人(ren)機協同(tong)則(ze)意味(wei)著(zhu)，人(ren)能夠跟模型對(dui)話，讓(rang)它產(chan)出你(ni)想要的(de)東西，一(yi)起完成一(yi)個任務，或者一(yi)起完成一(yi)項工作，這些是透過自然語言來達成的(de)。
在提高企業運營效率(lv)方面，首(shou)先，客戶服(fu)務自動化會出現替代的現象，換上更強大的智(zhi)能(neng)客服(fu)。假如還在靠(kao)語(yu)料、規則或人為修改(gai)關鍵詞，那(nei)肯定全(quan)都要被換掉。
其次，虛擬助(zhu)(zhu)手可(ke)以集成到企業系統當(dang)中，ChatGPT可(ke)以擔當(dang)HR助(zhu)(zhu)理(li)、產品助(zhu)(zhu)理(li)、物流(liu)助(zhu)(zhu)理(li)、班車助(zhu)(zhu)理(li)等(deng)，這些全部都可(ke)以集成進去。竹間的KKbot就是一款基于(yu)大語言通(tong)用(yong)模型的對(dui)(dui)話(hua)系統，你(ni)用(yong)自己的數據就可(ke)以做出一個(ge)ChatGPT的對(dui)(dui)話(hua)機器人。別(bie)人向它提問，它會用(yong)你(ni)給的內容來回(hui)答。
第三，知(zhi)(zhi)識管(guan)理(li)可(ke)以(yi)(yi)將企(qi)業(ye)的(de)(de)知(zhi)(zhi)識釋放出來(lai)，竹間的(de)(de)Knowledge Factory通過大(da)(da)模型解(jie)析(xi)所(suo)有的(de)(de)文(wen)檔，來(lai)構建龐大(da)(da)的(de)(de)知(zhi)(zhi)識圖譜(pu)。整個過程比以(yi)(yi)前更快，以(yi)(yi)前需(xu)要六個月的(de)(de)時間，現在可(ke)能六小時就可(ke)以(yi)(yi)做到了。企(qi)業(ye)用自己的(de)(de)知(zhi)(zhi)識圖譜(pu)賦能業(ye)務(wu)系統(tong)，就可(ke)以(yi)(yi)形成完(wan)整的(de)(de)知(zhi)(zhi)識管(guan)理(li)體系，這樣(yang)企(qi)業(ye)的(de)(de)知(zhi)(zhi)識就留在自己的(de)(de)大(da)(da)模型中，然后重復訓練，重復應用，企(qi)業(ye)的(de)(de)Know-How（技術(shu)訣竅）就會(hui)越(yue)來(lai)越(yue)強。
第四，員(yuan)工培(pei)訓(xun)(xun)。ChatGPT是很好的(de)(de)學(xue)習工具(ju)和訓(xun)(xun)練(lian)工具(ju)，那么竹間有(you)一個(ge)Emoti Coach智能培(pei)訓(xun)(xun)系統(tong)，由大語(yu)言模(mo)型和生成式AI驅動(dong)(dong)，AI教練(lian)憑(ping)借實戰演練(lian)來訓(xun)(xun)練(lian)學(xue)員(yuan)，效果比被動(dong)(dong)式的(de)(de)e-learning強10倍。因此，有(you)了大模(mo)型的(de)(de)助力，未(wei)來所有(you)的(de)(de)e-learning培(pei)訓(xun)(xun)軟(ruan)件(jian)都將被顛(dian)覆掉。
四、ChatGPT落地面臨五大挑戰，大小模型混合匹配賦能垂直行業
ChatGPT落地的挑戰有(you)哪些？
第一，訓(xun)練和部署的成本(ben)很高，企業自己搭建并訓(xun)練一個大模型不切實際。
第二，需要(yao)大量(liang)的(de)數(shu)(shu)據進行(xing)訓練。參(can)數(shu)(shu)量(liang)越(yue)多(duo)，需要(yao)的(de)數(shu)(shu)據越(yue)多(duo)，這才能夠達到(dao)高參(can)數(shu)(shu)量(liang)應有的(de)大模型效果，這個原(yuan)理(li)大家都知道。當你有一千(qian)多(duo)億的(de)參(can)數(shu)(shu)，但(dan)數(shu)(shu)據只有一點點，是達不到(dao)理(li)想效果的(de)。
第(di)三，需(xu)要大量(liang)的(de)GPU做(zuo)訓(xun)練，訓(xun)練完還(huan)要做(zuo)推(tui)理，推(tui)理需(xu)要的(de)GPU比較少一點，但(dan)是這樣(yang)龐大的(de)計算量(liang)，怎(zen)樣(yang)才能實現規模化？很少公司買得起大量(liang)的(de)GPU，并且買了GPU后還(huan)需(xu)要維護。另外，數據中(zhong)心存(cun)放在(zai)哪里(li)？這些(xie)都是問題。
第四，企(qi)(qi)業(ye)的(de)(de)私有數(shu)據(ju)(ju)不(bu)能傳(chuan)(chuan)到云端。所(suo)有的(de)(de)互聯網公司做出來的(de)(de)大(da)模(mo)型(xing)都說(shuo)可以賦能企(qi)(qi)業(ye)，但企(qi)(qi)業(ye)很多私密數(shu)據(ju)(ju)是(shi)不(bu)能上傳(chuan)(chuan)云端的(de)(de)。我們服務的(de)(de)200多家金融業(ye)客(ke)戶中，包括(kuo)銀(yin)行、保(bao)險、證券、基金，沒(mei)有一家允許上傳(chuan)(chuan)私有數(shu)據(ju)(ju)，法規不(bu)允許。安全(quan)、保(bao)密性和個人隱私是(shi)企(qi)(qi)業(ye)采用大(da)模(mo)型(xing)和生(sheng)成式AI必須要重視(shi)的(de)(de)。
第五，企業很難找到(dao)厲(li)害(hai)的(de)算法(fa)科學家和工程師，人才太稀缺了。
對于竹間智能(neng)而言，由于ChatGPT的(de)火爆，整個市場突然擴(kuo)大了(le)起來，因為廣大群眾都已(yi)經(jing)被(bei)ChatGPT掀起的(de)浪潮教(jiao)育(yu)了(le)，大家已(yi)經(jing)能(neng)體驗到語言模型的(de)超強能(neng)力，我(wo)們就不需要再去(qu)教(jiao)育(yu)用戶了(le)。
同樣，很多企(qi)業的(de)高管和項目組(zu)都被(bei)(bei)ChatGPT、OpenAI教(jiao)育(yu)過(guo)，他們知道(dao)原(yuan)來大模型可以做到(dao)這樣的(de)程度(du)，以前我們要花很長時(shi)間去教(jiao)育(yu)客戶，現在也不用(yong)了(le)。自然語言(yan)理解的(de)市場需求從現在開始(shi)巨量(liang)爆發，全球(qiu)范圍內的(de)市場都被(bei)(bei)激活了(le)。
竹(zhu)間智能是做自然(ran)語言處理起家的(de)(de)(de)，從十(shi)幾億(yi)參(can)數的(de)(de)(de)模(mo)(mo)型到一兩千億(yi)參(can)數的(de)(de)(de)模(mo)(mo)型都有涉獵。企(qi)業(ye)需(xu)(xu)要的(de)(de)(de)并不是ChatGPT，也不可能在企(qi)業(ye)內部(bu)部(bu)署一個ChatGPT,企(qi)業(ye)需(xu)(xu)要合適(shi)(shi)的(de)(de)(de)大(da)模(mo)(mo)型，而合適(shi)(shi)的(de)(de)(de)大(da)模(mo)(mo)型可能一兩百億(yi)參(can)數就足夠了。
斯坦(tan)福大學(xue)最新發(fa)布(bu)的Alpaca模(mo)型，用一張GPU就能完成(cheng)訓(xun)練。我們預測(ce)六(liu)個月之后，算(suan)力需求會(hui)越來越小，訓(xun)練模(mo)型的技(ji)術(shu)會(hui)更(geng)創新，壓縮模(mo)型的技(ji)術(shu)會(hui)升級，平行(xing)計(ji)算(suan)性能會(hui)提高，未來模(mo)型訓(xun)練的成(cheng)本會(hui)壓縮到現在(zai)的1/10，模(mo)型會(hui)更(geng)容易取得，更(geng)重要的是如何去應(ying)用。
竹間為各行(xing)業提(ti)供預訓練模(mo)型(xing)，其中包(bao)含垂直(zhi)行(xing)業的(de)知識(shi)，它們可以派上大(da)用場，而結合大(da)模(mo)型(xing)之后就(jiu)更厲(li)害了。行(xing)業領域的(de)大(da)模(mo)型(xing)，或者說垂直(zhi)大(da)模(mo)型(xing)就(jiu)是將來ChatGPT能提(ti)供的(de)巨大(da)紅利。
大模(mo)型(xing)有個(ge)(ge)缺點(dian)，就是不可追溯，一(yi)個(ge)(ge)大模(mo)型(xing)有非常多層神(shen)經網絡。GPT系列是根(gen)據(ju)給(gei)定文(wen)本來預測下一(yi)個(ge)(ge)詞(ci)出現的(de)幾率，一(yi)個(ge)(ge)詞(ci)一(yi)個(ge)(ge)詞(ci)地生(sheng)成，因此(ci)很不可控(kong)。如果聊天機器人不可控(kong)，對(dui)于企(qi)(qi)業(ye)(ye)來說是不可能被接受(shou)的(de)，因為萬一(yi)這(zhe)個(ge)(ge)工(gong)具對(dui)客戶、對(dui)員工(gong)胡說八道，企(qi)(qi)業(ye)(ye)要負(fu)法律責任。
但我們用小(xiao)模型(xing)來做，上千個小(xiao)模型(xing)就可以管控大(da)模型(xing)，讓大(da)模型(xing)變得可控、可追溯、可解(jie)釋，再加(jia)上知識，便形成(cheng)一個自然語言雙引(yin)擎(qing)，讓企業享(xiang)受大(da)模型(xing)生成(cheng)的(de)優點，同(tong)時彌補大(da)模型(xing)的(de)缺點，還可以用大(da)模型(xing)來協助(zhu)訓練小(xiao)模型(xing)。這樣交(jiao)叉(cha)匹配做出的(de)產(chan)品(pin)會更符合企業的(de)應用需求。
五、五大決策實踐助力AGI落地企業
AGI在(zai)企業如何落地(di)？是不(bu)是要買很多GPU？不(bu)一定。
首先，要(yao)選(xuan)(xuan)能(neng)夠最快上(shang)線部署(shu)的場(chang)(chang)景，能(neng)夠馬上(shang)體驗到大模型(xing)帶來的好處，不要(yao)選(xuan)(xuan)比較難的場(chang)(chang)景。
第(di)二，選不需要跟復雜系統對(dui)接的(de)場景，否則企業感(gan)受不到大模型帶來的(de)好(hao)處，感(gan)受不到NLP帶來的(de)好(hao)處。
第三(san)，大模(mo)型落地立刻能夠提(ti)(ti)(ti)高員(yuan)(yuan)工(gong)個(ge)人的(de)(de)生產(chan)力，減少工(gong)作時(shi)長，然而通(tong)用(yong)(yong)人工(gong)智能未來(lai)給(gei)人類(lei)帶來(lai)的(de)(de)最高價值(zhi)是(shi)什么？是(shi)降低成本嗎(ma)？不(bu)(bu)對(dui)。是(shi)提(ti)(ti)(ti)高效率嗎(ma)？不(bu)(bu)對(dui)。是(shi)提(ti)(ti)(ti)高產(chan)能嗎(ma)？不(bu)(bu)對(dui)。我常常說，通(tong)用(yong)(yong)人工(gong)智能給(gei)人類(lei)帶來(lai)的(de)(de)最大好(hao)處(chu)是(shi)提(ti)(ti)(ti)高人類(lei)的(de)(de)幸(xing)(xing)(xing)福(fu)感(gan)。比如，每個(ge)人每天(tian)(tian)要花兩個(ge)小(xiao)時(shi)的(de)(de)時(shi)間寫(xie)周報(bao)、寫(xie)學習(xi)報(bao)告(gao)(gao)、寫(xie)各(ge)式各(ge)樣的(de)(de)報(bao)告(gao)(gao)，如果每一天(tian)(tian)可以(yi)幫你(ni)省(sheng)下這兩個(ge)小(xiao)時(shi)，你(ni)是(shi)不(bu)(bu)是(shi)多了(le)兩個(ge)小(xiao)時(shi)的(de)(de)幸(xing)(xing)(xing)福(fu)感(gan)？員(yuan)(yuan)工(gong)有了(le)幸(xing)(xing)(xing)福(fu)感(gan)，就(jiu)能積(ji)極幫助企(qi)業、個(ge)人和家庭創造更(geng)高的(de)(de)價值(zhi)。從這個(ge)角(jiao)度來(lai)說，ChatGPT可以(yi)提(ti)(ti)(ti)高員(yuan)(yuan)工(gong)的(de)(de)幸(xing)(xing)(xing)福(fu)感(gan)，提(ti)(ti)(ti)高老板的(de)(de)幸(xing)(xing)(xing)福(fu)感(gan)，那么企(qi)業的(de)(de)整體生產(chan)力和競爭(zheng)力自然都會提(ti)(ti)(ti)高。
第四(si)，找(zhao)(zhao)現有的業務(wu)場景，避(bi)免找(zhao)(zhao)新(xin)(xin)(xin)的業務(wu)場景。很多企業采(cai)取新(xin)(xin)(xin)技術(shu)都找(zhao)(zhao)錯了方向——找(zhao)(zhao)創新(xin)(xin)(xin)部(bu)門(men)，找(zhao)(zhao)創新(xin)(xin)(xin)業務(wu)，再將(jiang)創新(xin)(xin)(xin)技術(shu)放到(dao)創新(xin)(xin)(xin)業務(wu)上，這樣做創新(xin)(xin)(xin)做不起來。企業要在現有的業務(wu)上運用新(xin)(xin)(xin)的技術(shu)，才可以(yi)快速感(gan)知到(dao)用了和沒有用之間的差(cha)別，才有辦(ban)法衡(heng)量(liang)新(xin)(xin)(xin)技術(shu)的價值。
第五，控制場景范圍(wei)，由小(xiao)范圍(wei)開(kai)始。企業不(bu)應該把(ba)一個大(da)項目當做(zuo)切入點，這(zhe)是做(zuo)不(bu)起來的，百分之百會失敗(bai)。從小(xiao)范圍(wei)，從一個部門或者一個業務場景開(kai)始做(zuo)，把(ba)大(da)模型(xing)揉進去，你的業務比較簡單，需(xu)要的模型(xing)就沒有(you)那么大(da)，慢慢可以看到效果。
這(zhe)五(wu)點(dian)是企業在接受與應(ying)用ChatGPT這(zhe)類(lei)大(da)模(mo)型產品時可(ke)以去借鑒(jian)的。采納這(zhe)五(wu)點(dian)，企業一定可(ke)以有所收獲(huo)。
我(wo)今天的(de)(de)分享(xiang)就(jiu)到這(zhe)里，希望對大家有用。如(ru)果各位對于AGI落地企業有一些意見和(he)想法，或(huo)者需要幫助的(de)(de)，歡迎跟我(wo)聯系，我(wo)們可以好好探討。未(wei)來，無論(lun)通用人(ren)工智能(neng)、ChatGPT這(zhe)樣的(de)(de)技術(shu)如(ru)何改(gai)(gai)變企業，如(ru)何改(gai)(gai)變個(ge)人(ren)，其最終目的(de)(de)都是提高每(mei)一個(ge)人(ren)的(de)(de)幸(xing)福感(gan)。
謝謝各位，謝謝大(da)家！
以上是簡仁賢演講內容的完整整理。
