2023年(nián)國(guó)産AI大(dà≠‍λ♦)模型井噴，國(guó)內(nèi)大(dà)模型和(hé)Chε₽→atGPT差距到(dào)底多(duō)大(dà)？

今年(nián)可(kě)以說(shuō)是(shì)AI大(dà≠£‍)數(shù)據模型的(de)元年(nián)，随著(zhe)C≤÷♠$hatGPT4這(zhè)種酷似“人(rén)類”Ωβ×✘的(de)聊天機(jī)器(qì)人(rén) π$✘的(de)誕生(shēng)，百度、阿裡(lǐ)等•>大(dà)廠(chǎng)紛紛入局。作("Ω∏zuò)為(wèi)由OpenAI開(kāi)發¶↓↔≠的(de)大(dà)型語言模型，ChatGPT的(de)設計(jì)和"α(hé)實現(xiàn)追求高(gāo)度的(de)自(zì♣★")适應性、強大(dà)的(de)表達能(néng)力和(hé)廣泛的(€≤×εde)應用(yòng)領域。與國(guó)內(n≥×èi)廠(chǎng)商的(de)大(dà)數®←(shù)據模型相(xiàng)比，ChatGPT有(yǒu)哪些(xiē₽©)優勢呢(ne)？
多(duō)語言支持：ChatGPT是(shì)一(yī)種支持↕'ε₽多(duō)語言的(de)通(tōng)用(yòng)™®π語言模型，可(kě)以處理(lǐ)來(lái)自(z ®​ì)不(bù)同語言的(de)輸入，并生(s∞₩hēng)成相(xiàng)應語言的(de)輸出。這(zhè)使得(de☆↑)ChatGPT在面向全球市(shì)場(ch ↔≥ǎng)的(de)應用(yòng)中具有(yǒ©× u)獨特的(de)優勢。

自(zì)适應性：ChatGPT通(tōnσ∑g)過深度學習(xí)的(de)方式進行(x®®íng)訓練，可(kě)以根據不(bù)同數(shù)據集和(hé)任務的(®Ω>♦de)特點自(zì)适應地(dì)調整模型參數(sh☆✔↕★ù)。這(zhè)種自(zì)适應性使得(de)ChatGPT可"✔(kě)以适應不(bù)同的(de)應用(yòngα™)場(chǎng)景，并具有(yǒu)較高(gāo)的(de)靈活性和(héβ✘©)擴展性。

強大(dà)的(de)表達能(néng)‌∑力：ChatGPT的(de)神經網絡結構采用(yòng)β★了(le)Transformer技(jì)術(shù)，可(kě)以捕捉長(c©↑ ↕háng)期依賴關系和(hé)上(shàng)下γ ε(xià)文(wén)信息，從(cóng)而提高(g><♣āo)模型的(de)表達能(néng)力。這(zh£♥ ≠è)使得(de)ChatGPT在自(zì)然語言處理(lǐ)、機(jī)器(qδ©ì)翻譯等領域中具有(yǒu)更好(hǎo)的(de)性能(néng)。

高(gāo)質量的(de)生(shēng)成結¥±£果: ChatGPT可(kě)以生(shēng"§λ↓)成高(gāo)質量、連貫的(de)文(wén)本，如(rú)對(duì)話(★÷huà)、文(wén)章(zhāng)、摘要(yào)等，同時(sh™δ‌í)保持內(nèi)容的(de)一(yī)緻性和(hé)準确性。這(zhè)使¥‍得(de)ChatGPT在智能(néng)客服、自(zì)動γβ≤★摘要(yào)等領域中有(yǒu)很(hěn)好(hǎo)的(de)應用(®β"<yòng)前景。

除了(le)上(shàng)述的(de)優勢之外(wài)，ChatG¶♠♥PT還(hái)有(yǒu)以下(xià)幾個(gè)特點：

預訓練和(hé)微(wēi)調：ChatGPT♠€'采用(yòng)了(le)預訓練和(hé)微(wēi)調的(de)方≈©&λ式進行(xíng)模型訓練。在預訓練階段，ChatGPT使用(yòng)大(d©'à)量的(de)無監督數(shù)據進行(xíng)訓練，從(cóng)而獲±♥≥得(de)對(duì)語言規律的(de)深刻理(ε✔$Ωlǐ)解和(hé)表達能(néng)力；在微(wēi)調αα階段，ChatGPT以少(shǎo)量标注數(shù)據作(z&‍•uò)為(wèi)輸入，通(tōng)過Fine-tuning的↑↔♦(de)方式對(duì)模型進行(xíng)微(wēi)調，使其适應ε✔€具體(tǐ)的(de)任務。

具有(yǒu)交互性：ChatGPT是(‌✘&γshì)一(yī)種基于文(wén)本的(de)模型，具有(yǒu)良好(hǎ↑​✔o)的(de)交互性。與基于規則或檢索的( ‍de)方法相(xiàng)比，ChatGPT可(kě)以₹₽₽♣根據上(shàng)下(xià)文(wén)信息自(zì)動産生(s×€δδhēng)合适的(de)回答(dá)，從(cóng)而更好(hǎo)地(dì)σ§✘∞滿足用(yòng)戶需求。

支持多(duō)種任務：ChatGPT不(bù)僅可(kě)以完成對(d<σαuì)話(huà)生(shēng)成、文(wén)章(zhāng)摘要(y∏↑☆ào)等自(zì)然語言處理(lǐ)任務，還(hái)可(kě)以應用→÷β(yòng)到(dào)情感分(fēn)析、問(wè₹÷★n)答(dá)系統和(hé)機(jī)器(qì)翻譯等領域中，具有(yǒ&Ωu)較廣泛的(de)應用(yòng)範圍。

可(kě)擴展性：ChatGPT是(shì)一(y♥↑σ®ī)種高(gāo)度可(kě)擴展的(de)模型，由于其結構簡單清晰，便于修改÷₩ε和(hé)擴展。同時(shí)，它也(yě)可(kě)以↕∞<₹集成其他(tā)技(jì)術(shù)和(↔πhé)算(suàn)法，如(rú)強化(hu​≠à)學習(xí)、遷移學習(xí)等，從(cón±↑δ≠g)而進一(yī)步提高(gāo)模型的(de)性能(né​±ng)和(hé)應用(yòng)範圍。
雖然國(guó)內(nèi)廠(chǎng)商的(de)σπλ♦大(dà)數(shù)據模型也(yě)有(yǒ♠★u)其優勢，如(rú)海(hǎi)量數(shù)據訓練、體(tǐ★✔± )系化(huà)的(de)知(zhī)識γ™圖譜等，但(dàn)與ChatGPT相(xiàng)比，它們可(k¶←£∞ě)能(néng)還(hái)是(shì)存在很(hěn)多(duō)不(★‍ βbù)足之處。國(guó)內(nèi)大(dà)模←±‍ 型種類多(duō)樣，目前更注重探索産業(yè)應用(yòng)，用(yò♥ €∏ng)于解決産業(yè)技(jì)術(shù)壁壘問(wèn)題≤δ。

舉例來(lái)說(shuō)，華為(wèi)盤古♥≤$大(dà)模型的(de)研發目标是(shì)通ε × (tōng)過模型泛化(huà)，解決傳統A§↓↓I作(zuò)坊式開(kāi)發模式下(xià)不(bù)能(néng)解 ‍♦決的(de)AI規模化(huà)、産業(yè)化(huà)難題。具體(tǐ)來$☆§÷(lái)看(kàn)，NLP大(dà)模型對(duì♦‍<)應內(nèi)容生(shēng)産和(hé↓π​)內(nèi)容理(lǐ)解；CV大(dà)模型≈✘↔"為(wèi)分(fēn)類、分(fēn)割和(hé)檢測；多(duō)↕≥'模态大(dà)模型具備跨模态檢索、跨模态生(shēng)成、看(kβ↑‌≠àn)圖說(shuō)話(huà)四種能(néng)↔↔力；科(kē)學計(jì)算(suàn)大(dà)模型則分(fβ¥ēn)為(wèi)分(fēn)子(zǐ)大(d¶ à)模型、金(jīn)融大(dà)模型和≈Ω(hé)氣象大(dà)模型。

華為(wèi)雲盤古預訓練大(dà)模型已完成從(cóng)學術(β₩€shù)大(dà)模型到(dào)産業(yè)大(dà)模型的(de)轉變，↕ 形成了(le)“基礎大(dà)模型-行(xíng)業↕↓​(yè)大(dà)模型-細分(fēn)場(chǎng)景大(dà↑'£™)模型”的(de)發展路(lù)徑，并且在醫(yī)ελ∞療、互聯網、金(jīn)融、煤礦、農(nóng)業(yè)←₩↕≠、氣象等領域中實現(xiàn)降本增效。

盤古氣象大(dà)模型是(shì)首個(gè)精度超過傳統數(shù)值>§∑預報(bào)方法的(de)AI方法，預測₩→精度在1小(xiǎo)時(shí)到(dào)7天內(nèi)均高(gāo)于∞€↓傳統數(shù)值方法（歐洲氣象中心的(de)operati≈≠£♥onal IFS）。同時(shí)，該模型還ε"α☆(hái)能(néng)夠提供秒(miǎo)級的(de)全球氣象預報(b'×‍∞ào)，包括位勢、濕度、風(fēng)速、溫Ω© ≈度、海(hǎi)平面氣壓等信息。

西(xī)安交通(tōng)大(dà)學第一(yī)附屬醫(♣≈yī)院（以下(xià)簡稱西(xī)安交大(dà)一(yī)附 ÷院）劉冰教授在新藥研發的(de)工(gōng)作(zuò)中采用(yòngΩ©☆$)了(le)基于華為(wèi)雲盤古藥物(wù)分(fēn)©ε♦子(zǐ)大(dà)模型打造的(de)AI輔助藥物(wù §$)設計(jì)服務，突破性地(dì)研發出一(π±≤λyī)款超級抗菌藥Drug X，并打破了(le)醫(yī&$φ☆)藥界“雙十定律”&m¶λdash;—一(yī)款創新藥從(cóng)研♣☆ 發到(dào)上(shàng)市(shì)，平均成本超 →£過10億美(měi)元、研發周期大(dà)于10年(nián)。Dru "≥g X有(yǒu)望成為(wèi)全球近(jìn)↓€★÷40年(nián)來(lái)首個(gè)新靶點、新類别的(de)抗生®≠®©(shēng)素，其靶點特質決定了(le)細菌将難以對(duì)∏​✘Drug X産生(shēng)耐藥性，對(duì)抗瘧（即瘧原蟲♣•）藥物(wù)研發等多(duō)個(gè)領域有(©σyǒu)著(zhe)重要(yào)的(de)影(yǐπ¶<ng)響。華為(wèi)雲盤古藥物(wù)分♣λ≥(fēn)子(zǐ)大(dà)模型讓先導✘ €藥的(de)研發周期從(cóng)數(shù)年(nián)縮短(Ω×®duǎn)至一(yī)個(gè)月(yuè)，研發δ>©✔成本降低(dī)70%。

早在2022年(nián)阿裡(lǐ)也¥&(yě)将AI應用(yòng)于電(diàn)力調度，聯合電(di≤∑★àn)網研發出的(de)高(gāo)精度'£←™電(diàn)網負荷預測模型，已經在山(shān)東(dōng)德州落地∏γ♦£(dì)。該模型的(de)母線負荷預測準确率在AI介入後，能(néng)将↕±預測耗時(shí)從(cóng)之前的(de)1個(gè)多(duō)∞∏πδ小(xiǎo)時(shí)縮短(duǎn)₹÷為(wèi)幾分(fēn)鐘(zhōng)，可(kě)以有(yǒu)效應≤$♥對(duì)大(dà)規模光(guāng)伏并網帶來(₽↕αεlái)的(de)沖擊，促進了(le)電(™♠πdiàn)網安全穩定運行(xíng)。 巡檢機(jī)器(✘£•qì)人(rén)在電(diàn)網領域的(de)落地(dì)應用(yò∑☆∏ng)也(yě)比較成熟。巡檢機(jī)器(qì)人(rén)通(tōng)過® γ♠高(gāo)精度定位，以及AI語音(yīn)、圖像等識别技(jì)術(shù)‍£，能(néng)夠在惡劣環境下(xià)完成人(rén)ε→工(gōng)很(hěn)難完成的(de)作(zuò)業(yè)，∏♦↔通(tōng)過規模化(huà)作(zuò)業(yè)，大(dà)₽↓♦幅度提高(gāo)作(zuò)業(yè)效率，甚至​<‌&通(tōng)過深度學習(xí)技(jì)術(shù)，能(néng)₹₹₽α夠針對(duì)台風(fēng)等自(zì)然災害進♣φ®行(xíng)電(diàn)網災害風(fēng)險動态∑₹ ∑評估。

百度文(wén)心一(yī)言則更偏向于文(wén)學創作(zuò ↔★ )、商業(yè)文(wén)案創作(zuò)€™♠、數(shù)理(lǐ)推算(suàn)♣Ω​∏、中文(wén)理(lǐ)解、多(duō)模态生(shēn₩ ♣§g)成等方面的(de)能(néng)力，希望σ∑實現(xiàn)行(xíng)業(yè)知('←®zhī)識的(de)數(shù)字化(huà$∑δ™)、模型化(huà)，從(cóng)而推​✘動AI應用(yòng)的(de)規模化(huà)。據百≈☆度有(yǒu)關人(rén)士介紹，傳統行(x≈∏íng)業(yè)企業(yè)擅長(cháng)構建産業(yè)級模型庫，百度$•"γ缺乏行(xíng)業(yè)經驗，但(dàn)可(kě)以将厚→©重的(de)專業(yè)知(zhī)識訓練成AI模型，雙方聯手可(♣​kě)以共創有(yǒu)價值的(de)AI行(xíng)業(✘↕↑‌yè)大(dà)模型，比如(rú)企業(yè)把無形的(de±γ§)行(xíng)業(yè)經驗為(wèi)翻譯為(w♣↓®èi)數(shù)據“原料”，大(dà)量←♦©的(de)優質原料投入到(dào)百度AI訓練框架中，大(dà)數♣♠∏♦(shù)據經過大(dà)算(suàn)力“暴力烹饪&♣× rdquo;形成大(dà)模型。
總的(de)來(lái)說(shuō)，Ch↓<≠atGPT相(xiàng)對(duì)于國(guó)內(nè'≥i)廠(chǎng)商的(de)大(dà)數(shù)據模>δ¶型具有(yǒu)更強的(de)通(tōng)用(yòng)性和(≈±‍hé)靈活性，在面向全球市(shì)場(chǎng)的(•Ω>♠de)應用(yòng)中具有(yǒu)很(hěn)好(hǎo)的(d‌Ωe)競争優勢。盡管國(guó)內(nèi)廠(chǎng)商的(de)大(dà‌✘₹)數(shù)據模型在一(yī)些(xiē)領域有(yǒu♦©)著(zhe)獨特的(de)優勢，在面向全球市₹★∞ (shì)場(chǎng)的(de)通(tōng•₽£ )用(yòng)領域中，ChatGPT的(de)多(duō)語言支持、自(zì¶σ♣)适應性和(hé)強大(dà)的(de)表達能(néng)力等方面的(de)優→©γ÷勢仍然體(tǐ)現(xiàn)明(míng)顯，有(yǒu)著(zhe)廣闊∑♦的(de)應用(yòng)前景。


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