国学经典,永久流传《诗经朗诵全集》
《诗经朗诵全集》带你领略国学经典,永久咏传。...
2023-07-31
2007 年,乔布斯手中的一台初代 iPhone,改变了整个手机行业。多年后,人工智能行业迎来了独属于自己的 "iPhone 时刻 " —— ChatGPT 横空出世。这一聊天机器人引发了普罗大众对 AI 应用的热情的同时,也引燃了 AI 大模型的战火。
宛如当年争相入局手机的华为、三星、小米等多家厂商一般,在如今的 AI 领域,中国电信、阿里巴巴、百度、字节跳动、网易等公司也相继发声,或官宣入局,或透露最新进展。Meta 也紧随而至,宣布最新推出 Meta 人工智能大型语言模型(Large Language Model Meta AI),简称 LLaMA。
图 | 国内外部分公司 AI 预训练大模型梳理
北京市此前表态 " 支持头部企业打造对标 ChatGPT 的大模型 ";上海市副市长李政也表示,将建设更具影响力的人工智能上海高地,加快多模态通用大模型研发攻关,积极培育智能内容生成、科学智能等新赛道,推动智能芯片核心技术攻关和应用适配。
可以预见的是,站在 AI 大模型的那座石门前,ChatGPT 喊出了那一声 " 芝麻开门 "。
大模型是什么?
大模型又称为预训练模型、基础模型,按照科技部部长王志刚的话来说,就是大数据、大算力、强算法。"(ChatGPT)确实在自然语言理解、自然语言处理等方面有进步的地方,同时,在算法、数据、算力上推进了有效结合 "。
在这场席卷全球的 "ChatGPT 热潮 " 背后,中国国际经济交流中心副理事长、国际货币基金组织前副总裁朱民指出,人工智能发展的核心正向大模型转移,行业未来所有的工作重点、赶超重点、研究重点都会放到大模型上,而不是 ChatGPT 产品本身。大模型将是影响今天和未来、中国和世界的最根本科技。
以 ChatGPT 为首的 AI 应用已让人们见识了 AI 模型的潜力,除此之外,在去年的美国科罗拉多州博览会上,一幅名为《太空歌剧院》的绘画作品获得数字类别一等奖,但不少人对于奖项归属并不服气。争议主要来自作品的创作过程:作者 Jason Allen 通过 AI 绘图工具 Midjourney 生成原画、经过 Photoshop 润色后完成作品。
" 机器的胜利其实是人类的胜利。当人类被自己创造的东西打败之后,我们很容易忘记这一点。"第一个败给计算机的国际象棋大师 Garry Kasparov 在 2017 年的一次演讲中如是说。
大模型有何优势?
那么对于人类而言,AI 大模型能带来什么?
一方面,大模型在加速 AI 产业化进程的同时,也降低了 AI 应用的门槛。眼下,AI 正从 " 可以用 " 走向 " 好用 ",但仍处于商业化落地早期。而大模型可帮助提高模型通用性、降低训练研发成本,从而降低 AI 落地应用的门槛。
谷歌 AI 负责人 Jeffrey Dean 也在 2022 年发布的《深度学习黄金十年》一文中感慨,随着计算机软硬件改进,机器识别图像、辨别语音、理解语言取得极大进步,且进展越来越快。研发门槛大幅降低,不再是年薪上百万的计算机博士才有机会参与,一个程序员学几个星期就能上阵。
另一方面,大模型也带来更强大的智能能力。得益于大模型发展,AI 技术从 5 年前的 " 能听、会看 ",走到今天的 " 能思考、会创作 ",未来更有望实现 " 会推理、能决策 " 的重大进步。
从技术原理来看,AI 大模型本质上是深度学习的 " 加强版 ",通过给模型不断 " 填喂 " 数据,从而提高自学习能力,进而具有更强的智能程度。
大模型需要什么?
与这些优势相伴而生的,则是 AI 大模型 " 高耸入云 " 的门槛——大模型需要巨量数据、巨量算法、巨量算力,要求的金钱、人力、时间投入同样巨大。微软甚至宣称,使用了价值 10 亿美元的超级计算机来训练自家的 AI 大模型。
行业的重金砸入,换来了 AI 模型训练算力的暴涨。OpenAI 数据显示,自 2012 年以来,全球头部 AI 模型训练算力需求 3、4 个月翻一番,每年头部训练模型所需算力增长幅度高达 10 倍。而摩尔定律中,集成电路中的晶体管数量大约每两年翻一番。有券商分析师指出,深度学习正在逼近现有芯片的算力极限。
以 ChatGPT 为例,据分析人士估算,其制造商 OpenAI 的 GPT-3 模型训练成本高达 1200 万美元,单次训练成本高达 460 万美元。
另据海通证券测算数据显示,ChatGPT 后续稳定运营时期,假设总访问量维持在 2000 万次左右,咨询量以 8 个问题计算,总咨询量在 1.6 亿次,则对 GPU/CPU 单日同时运转的耗用量分别为 19444/4861 个。对应现有价格及替换周期假设,预计运营阶段,ChatGPT 年 GPU/CPU 成本分别在 7000 万美元及 778 万美元。
浙商证券补充称,采购一片英伟达顶级 GPU 成本为 8 万元,GPU 服务器成本通常超过 40 万元。支撑 ChatGPT 的算力基础设施至少需要上万颗英伟达 GPUA100,高端芯片需求的快速增加会进一步拉高芯片均价。
无论如何,AI 大模型之战的开场锣鼓已经擂响,各家巨头们手握重金换来的入场券,纷纷在牌桌前坐定。但躬身入局之后仍需要实力与运气的加持,谁能笑到最后,谁又会黯然离场,还有待时间验证。
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