في اليوم الـ136 بعد أن صرخ "ليكون نسخة صينية من OpenAI" ، باع Wang Huiwen Light Years Away إلى Meituan.
في 29 يونيو 2023 ، أعلنت شركة Meituan في بورصة هونغ كونغ أنها ستستحوذ بالكامل على 100٪ من حقوق ملكية "Light Years Beyond" في 29 يونيو 2023. ويشمل سعر الشراء الإجمالي: 233.673 مليون دولار أمريكي نقدًا + التزام بقيمة 366.924 مليون دولار أمريكي ديون رنمينبي + 1 يوان ، بإجمالي حوالي 2.065 مليار يوان.
من الصعب أن نتخيل أن أول شركة ناشئة نموذجية واسعة النطاق أسسها رئيس كبير في الصين ستنتهي بهذه الطريقة ، وقد تركت هذه النهاية شكوكًا وتكهنات لا حصر لها في السوق.
من منظور تجاري شامل ، فإن الاستحواذ على Meituan من سنوات ضوئية ليس سوى عملية استحواذ مشتركة بين الشركات. ولكن بالنسبة لصناعة الذكاء الاصطناعي المحلية ، يبدو أن هذا الاستحواذ يشير إلى أن موجة ريادة الأعمال واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي التي كانت ساخنة لمدة نصف عام فقط تهدأ.
لدى سوق رأس المال تصور أكثر سهولة عن درجة حرارة المياه في الصناعة. منذ 26 يونيو ، تراجعت أسهم مفهوم الذكاء الاصطناعي مثل HKUST Xunfei و Kunlun Wanwei و 360 بشكل جماعي.
ليس فقط في الصين ، حتى أن الناس لم يعودوا يتابعون ChatGPT ، الذي كان يتدفق إليه ذات مرة.
وفقًا للبيانات المأخوذة من أداة تحليل بيانات موقع الويب LikeWeb ، كان معدل نمو زيارات ChatGPT في المرحلة المبكرة مذهلاً ، حيث بلغ معدل النمو الشهري 131.6٪ في يناير ، و 62.5٪ في فبراير ، و 55.8٪ في مارس. لقد تباطأ بشكل ملحوظ في أبريل ، وكان معدل النمو على أساس شهري 12.6٪ ، وفي مايو ، كان هذا الرقم 2.8٪ فقط.
عندما تختفي شعبية النماذج الكبيرة ، يسهل على الناس التفكير في سؤال: هل النموذج الكبير فرصة جيدة لبدء عمل تجاري؟
من الواضح أنه لا توجد إجابة قياسية على هذا السؤال ، وحتى آراء كبار الشخصيات مختلفة تمامًا. قبل أيام قليلة فقط ، جادل "فو شنغ" ، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة Cheetah Mobile ، و Zhu Xiaohu ، العضو المنتدب لـ GSR Venture Capital Fund ، في دائرة الأصدقاء حول هذا الموضوع.
التناقضات المعرفية للنموذج الكبير لا تركز فقط على الفرد. عندما يكون لدى كل من رواد الأعمال والمستثمرين والمطالبين تحيزات معرفية ، فإن كونك "حذرًا ومتحفظًا" مع النماذج الكبيرة أصبح حالة شائعة لمعظم اللاعبين.
في المؤتمر السنوي لعام 2023 لـ China Film Capital الذي عقد في 16 يونيو ، كان هناك نقاش ساخن بين مستثمري China Film Capital والشركات المستثمرة في مجال التكنولوجيا وتكنولوجيا المستهلك حول كيفية احتضان الصناعة للنماذج واسعة النطاق و AIGC.
من منظور "Jiazi Guangnian" ، يحتاج سوق النماذج واسعة النطاق بشكل عاجل إلى أصوات عقلانية ، ولا يمكن إيقاف وتيرة الابتكار ، وهناك العديد من القضايا التي لم يتم توضيحها بعد - هل يمكن طرح نماذج كبيرة الحجم؟ كيف يلقي؟ ما هي مشاكل دخول النموذج الكبير؟ هل سيكرر التسويق المستقبلي للنماذج الكبيرة أخطاء صناعة الذكاء الاصطناعي السابقة؟
بغض النظر عن مدى قلق الناس ، فمن المسلم به تقريبًا أن الصناعة تتبنى النموذج الكبير - السؤال هو ، بأي طريقة.
1. المستثمرون الحكيمون
Baichuan Intelligent و Lianyuan Technology و Lingxin Intelligent و Xihu Xinchen و MiniMax ... من بداية عام 2023 إلى الوقت الحاضر ، ظهرت الشركات الناشئة المحلية واسعة النطاق واحدة تلو الأخرى. خلفية كل رائد أعمال مشرقة بدرجة كافية ، و يتم رسملة قوة كل مؤسسة بدرجة عالية تمت الموافقة على الجانب.
خلال ذلك الوقت ، لم يكن من غير المألوف أن يترك رجل أعمال نجم معين وظيفته لبدء عمل تجاري والدخول في نموذج كبير للحصول على تمويل ضخم.
على سبيل المثال ، في الأول من يونيو ، تم الإبلاغ عن أن شركة MiniMax ، وهي شركة محلية ناشئة ذات نموذج واسع النطاق ، كانت على وشك إكمال جولة تمويل تزيد عن 250 مليون دولار أمريكي ، وتجاوز تقييم الشركة 1.2 مليار دولار أمريكي ؛
في ذلك الوقت ، كانت أخبار تمويل Light Years Away ، التي استحوذت عليها Meituan للتو ، أكثر إرباكًا. نفى Wang Huiwen ذات مرة أن الشركة تلقت 230 مليون دولار أمريكي كتمويل من Source Code و Tencent و Wuyuan و Suhua ، ولكن تم رفض هذا التمويل في النهاية ، وتم تأكيده بسبب إعلان الاستحواذ الصادر عن Meituan.
هذه الموجة من المستثمرين الذين يتابعون رواد الأعمال جعلت الناس يعتقدون أن النموذج الكبير سينشط دائرة رأس المال الاستثماري المحلية بالكامل للذكاء الاصطناعي ، لكن هذا ليس هو الحال. في الواقع ، باستثناء الفرق النجمية ذات الهالات الخاصة بها ، من المرجح أن ينتظر المستثمرون ويروا ويفحصوا ريادة الأعمال على نطاق واسع ، ولا ينفق سوى عدد قليل من الأشخاص أموالًا حقيقية.
في وقت مبكر من بداية هذا العام ، عندما اجتاحت موجة ChatGPT العالم ، تبادل "Jiazi Guangnian" وجهات النظر مع بعض المستثمرين لأول مرة. خلال ذلك الوقت ، كان الجميع تقريبًا يتعلمون بسرعة ودعوا الخبراء لإجراء العلوم الشعبية داخل الشركة.
في ذلك الوقت ، كان هناك نقاش ساخن في مجال الذكاء الاصطناعي: هل ChatGPT لحظة iPhone في عالم الذكاء الاصطناعي؟ في هذا الصدد ، فإن الإجابة التي قدمها Xianfeng هي عدم التسرع في التوصل إلى نتيجة. وقال لي كانغ ، نائب رئيس Xianfeng ، "لسنا متأكدين بعد من حجم هذا التأثير ، لكننا نعتقد أنه (نموذج كبير) سيغير شيئًا ما بالتأكيد."
ومع ذلك ، فقد أعربت بعض المؤسسات الاستثمارية عن مخاوف بشأن النموذج الكبير. قال مستثمر رئيسي في السوق لـ "Jiazi Guangnian" إنه قلق للغاية بشأن رد فعل الصين المبالغ فيه. بعد اندلاع ChatGPT ، تم تفجير مخزون مفهوم الذكاء الاصطناعي المحلي. "يجب أن تفكر أسواقنا الأولية والثانوية فيما إذا كان الاستثمار ذي الصلة يمكن أن يولد عوائد مقابلة. إذا كان ذلك للمصالح قصيرة الأجل ، فإن هذا النوع من الاستثمار سوف يضيع بسهولة في النهاية ، لأنك لم تعزز حقًا تطوير التكنولوجيا ، لكنه استثمار مفاهيمي ".
في رأيه ، يجب على المستثمرين التركيز على استكشاف المزيد من العلوم الأساسية التي لها تأثير على مستقبل البشرية ، وهذه هي القوة التكنولوجية الحقيقية ذات القيمة السوقية العميقة المحتملة. "من الضروري الاندماج مع ديناميكيات السوق ، بالإضافة إلى القيمة السوقية والتقدم الاجتماعي الحقيقي في المستقبل. يجب ألا نتبع بشكل أعمى. يجب أن نفهم بوضوح ما يمكن أن يغير المستقبل. لا ينبغي أن تكون فقاعة في موجة."
ومع ذلك ، قال أحد ممارسي اتحاد كرة القدم لـ "Jiazi Guangnian": "في الآونة الأخيرة ، بدأ المستثمرون تدريجيًا في الاستثمار في مشاريع نموذجية واسعة النطاق ، لكن المبلغ ليس كبيرًا".
"لا تزال المشكلة الأساسية هي عدم كفاية الإدراك." فيما يتعلق بموقف المستثمرين الحذر ، أعطى Zhang Gaonan ، الشريك الإداري لشركة Huaying Capital ، فهمه الخاص. وقال أيضًا: "لا أحد تقريبًا يمكنه تحديد النموذج الكبير بوضوح. نحتاج إلى تحديد حدود النموذج الكبير قبل مناقشته. ربما لا يكون النموذج الكبير الذي ذكرته والنموذج الكبير الذي ذكرته هو الشيء نفسه."
من وجهة نظر بعض الناس ، قد يكون حذر المستثمرين إشارة سلبية لريادة الأعمال على نطاق واسع ، وهو يصب الماء البارد على النماذج واسعة النطاق. لكن من وجهة نظر موضوعية ، فإن الحكمة لا تعني الرفض ، والاعتناق العقلاني بعد التفكير العميق هو أغلى.
سواءً كان المستثمرون أو رواد الأعمال أو الشركات التقليدية التي ترغب في تحويل وترقية أعمالهم الخاصة بمساعدة النماذج الكبيرة ، فهم بحاجة إلى توضيح سؤالين قبل دخولهم حقًا إلى سوق النماذج الكبيرة - ما هي حدود قدرة النموذج الكبير ، و سواء كانوا بحاجة إلى تقديم نموذج كبير؟
2. قبل تبني النموذج الكبير ، وضح سؤالين
عندما تظهر تقنية جديدة ، فإن السؤال الأساسي في عالم الأعمال هو: أين وكيف يمكن استخدام هذه التكنولوجيا؟
هذا مهم بشكل خاص للنماذج الكبيرة ، وهو أيضًا سؤال يجب أن تفكر فيه الشركات التي لم تدخل النموذج الكبير بالفعل.
للإجابة على هذا السؤال ، من الضروري أولاً تحديد حدود القدرة للنموذج الكبير.
الميزة الخاصة للنموذج الكبير هي أن خوارزمية نموذجها الداخلي عبارة عن صندوق أسود ضخم.عملية إنشاء النموذج الكبير غير قابلة للتفسير ولا يمكن التنبؤ بها ، لذلك من الصعب تحديد حدود قدرتها. لكن الأكيد هو أن النموذج الكبير للأغراض العامة ليس حلاً سحريًا.
ذكر لين يونغهوا ، نائب الرئيس وكبير المهندسين في معهد Zhiyuan للأبحاث ، ذات مرة في مشاركة أنه من منظور التنفيذ الصناعي ، "النموذج الكبير + التعلم الفوري" لا يمكن أن يحل محل كل شيء.
وذكرت أيضًا أنه بالنسبة للعديد من المهام المحددة أو المهام الجديدة ، قد يسمح تعلم التلميح للنموذج الكبير بإخراج النتائج المطلوبة من خلال جولات متعددة من التلميحات ، ولكن النموذج الكبير "لا يمكنه تذكر" هذه العملية ، وإذا أضاف المطور التلميح بالكامل في كل مكالمة ، من ناحية ، قد تجعلها أطول وأطول وتتجاوز قدرة السياق للنموذج الكبير. من ناحية أخرى ، ستؤدي حتماً إلى زيادة في تكلفة كل سبب ، وسيكون التأثير صعبًا ليتحكم. يعتبر عدم الاستقرار هذا أكثر فتكًا في مرحلة هبوط المنتجات التي استثمرت أموالًا حقيقية.
قال Zhang Yitian ، كبير الخبراء في المركز الوطني لابتكار الكلام ، في الاجتماع السنوي لشركة Huaying Capital في عام 2023: "النموذج الكبير هو منطق توليدي ، وما يقدمه هو مجرد تجميع مفردات أمثل ، ولا يوجد سبب و التأثير بين الإجابة والسؤال. ما نحصل عليه هو مجرد "نتيجة" ، والتي يجب تحديدها ، وليس "إجابة". لذلك ، ما إذا كان يمكن تطبيق النموذج الكبير بشكل مباشر في مجالات جادة مثل التعليم والرعاية الطبية ، والعدالة قد تكون مشكلة. لكنها في المساعدة على اتخاذ القرار. إنها مفيدة. من حيث تحقيق النتائج بشكل مباشر ، إذا كان سيتم تسويقها وإنتاجها ، نعتقد أنه لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه ".
لذلك ، هناك إجماع في الصناعة على أنه في المستقبل سيكون لكل صناعة نموذجها الرأسي الخاص بها ، والنقطة الرئيسية هي كيفية دمج قدرات النموذج العام مع بيانات الصناعة الخاصة بالشركة.
ولكن قبل التفكير حقًا في تنفيذ مشروع النموذج الواسع النطاق ، يحتاج رواد الأعمال إلى التفكير في سؤال أكثر أهمية ولكن يسهل إغفاله - هل النموذج واسع النطاق "مجرد حاجة" للمؤسسة؟
في هذا الصدد ، قال فريق نموذج محلي متعدد الوسائط واسع النطاق لـ "Jiazi Guangnian" ذات مرة إن ما إذا كانت النماذج الكبيرة "مطلوبة فقط" من قبل الشركات يجب أن يتم فهمها من وجهات نظر متعددة. بالنسبة لبعض المؤسسات ، فإن عدم تقديم نموذج واسع النطاق يعادل فقدان ميزة حادة في المنافسة في السوق ، وعليهم استخدام نموذج واسع النطاق لكسب مصلحة العملاء - وهذه أيضًا "حاجة فقط".
ولكن إلى حد ما ، يعتبر هذا أكثر معنويات السوق في الأيام الأولى للتقنيات الناشئة. على المدى الطويل ، سيكون تصنيع التقنيات الناشئة مدفوعًا بشكل أساسي باحتياجات العمل. في هذا الوقت ، ما إذا كانت المؤسسة بحاجة إلى نموذج كبير يجب أن تأخذ في الاعتبار عوامل متعددة.
بالإضافة إلى قضايا تنفيذ المشروع المحددة ، تحتاج الشركات أيضًا إلى النظر في مشكلات أمان البيانات وتأثير النماذج الكبيرة على هيكل السوق الأصلي.
ظهرت هاتان المشكلتان بشكل متكرر في العصر المعلوماتي والرقمي ولا يمكن القضاء عليهما ، وفي العصر الذكي ، قد تظهر هاتان المشكلتان بطريقة أكثر دقة.
"العديد من الشركات الاستهلاكية أو القائمة على النظام الأساسي ، إذا تبنوا النموذج الكبير دون تحفظ ، فإن النموذج الكبير لديه قدرة قوية على رد الفعل العكسي للصناعة ، لأنه يعني أن الصناعة يتم تسليمها بسهولة من الصناعة. عتبة الدخول والمفتاح المعرفي قال تشانغ يي تيان.
في سياق التحول الرقمي ، حققت معظم الصناعات التحول الرقمي والارتقاء من خلال تقنيات مثل البيانات الضخمة والحوسبة السحابية. ولكن في الوقت نفسه ، سلمت المؤسسات التقليدية أيضًا قدرًا كبيرًا من بيانات الصناعة إلى مصنعي التكنولوجيا الرقمية.أصبح مقدمو التكنولوجيا الرقمية هيئة رئيسية لا يمكن تجاهلها في الصناعة ، وتم تغيير هيكل السوق الأصلي.
ومع ذلك ، نظرًا لضآلة كمية البيانات في صناعات مثل الصناعة والبناء ، وصعوبة ربط البيانات بين خطوط الأعمال ، لا تزال الشركات التقليدية تحافظ على حواجز تنافسية عالية.
قال Zhang Yitian: "في الوقت الحالي ، تعتبر صناعة البناء هي الصناعة الأفضل حماية في سياق الرقمنة. الآن معلومات صناعة البناء ، باستثناء Glodon الذي يمكنه وضع ميزانية ، لا يمكن لأي عملاق تقليص حجمه. لماذا؟ لأنه؟ الهندسة المعمارية لها رسومات تصميمية ورسومات إنشائية ورسومات صيانة ورسومات تخطيطية ورسومات إيداع وثمانية رسومات أخرى ، وجميع الرسومات غير مرتبطة ببعضها البعض ، والإدارات الحكومية لا تتعرف على بعضها البعض. تكلفة فتح هذه الرسومات الثمانية من المبنى بأكمله مرتفع بما يكفي ، لذلك حافظت صناعة البناء على تنويع هذا النوع من المنافسة. نعتقد عادة أن تنوع المنافسة هو مصدر الحيوية والقوة للتنمية الصناعية. "
لذلك ، في ظل موجة النماذج واسعة النطاق ، بالنسبة للمؤسسات التي لا تكون معاييرها الصناعية ومزاياها التنافسية مثالية ، فإن ما إذا كان ينبغي تبني نماذج واسعة النطاق دون قيد أو شرط هو سؤال تحتاج كل شركة إلى مراعاته بعناية.
3. لا توجد إجابة قياسية للتنفيذ الهندسي للنماذج الكبيرة
بالنسبة للوافدين الذين استثمروا أموالًا حقيقية في سوق النماذج الكبيرة ، فإن الشيء التالي الذي يجب فعله هو حل مشكلة تنفيذ المشروع الفعلية.
في هذا الصدد ، شكلت الصناعة تدريجيًا إجماعًا على أنه في المستقبل ، ستكمل النماذج الكبيرة والنماذج الصغيرة بعضها البعض في عملية التنفيذ الصناعي.
قال لين يونغهوا ذات مرة إن سيناريوهات المنطقة الضيقة التي تتطلب دقة عالية وقدرات تعميم منخفضة أكثر ملاءمة لنموذج "النموذج الصغير + نقل التعلم". مثل الفحص الصناعي وفحص الجودة الصناعية وتحليل الصور الطبية وما إلى ذلك.
بالإضافة إلى ذلك ، قال شوان شياوهوا ، مؤسس شركة Huayuan Computing ، إن نموذج الأعمال لشركات الذكاء الاصطناعي في المستقبل هو دمج النموذج الكبير العام المدفوع بالبيانات الضخمة ونموذج البيانات الصغيرة الذي تحركه المعرفة للصناعات العمودية لتحقيق اثنين- دفع عجلة.
قال Zhang Gaonan أيضًا لـ "Jiazi Guangnian": "عندما تقوم الشركات بتحسين نماذجها الخاصة أو تدريب النماذج الرأسية ، يمكن دمجها مع النماذج الكبيرة. لا يحتاجون إلى بيانات عالية الأبعاد مثل النماذج الكبيرة ، ولا يحتاجون إلى التطبيق الكامل النماذج الكبيرة. ومع ذلك ، يمكن أن تقترن تقنية النموذج الكبير بتقنيات أخرى لتشكيل نموذج صناعي عمودي بمتطلبات طاقة حوسبة منخفضة ، وهو أمر مفيد ، وهو ليس بأي حال من الأحوال تطبيقًا بسيطًا للنماذج الكبيرة ".
على سبيل المثال ، بالنسبة لمشكلة "الوهم" الخاصة بالنماذج الكبيرة التي تم انتقادها مرارًا وتكرارًا ، فقد يكون من الضروري دمج الجيل السابق من تقنية الذكاء الاصطناعي لحلها على المدى القصير.
"هناك العديد من أسباب الهلوسة ، وقد يكون ذلك بسبب ندرة البيانات نسبيًا وغير كافية في مجال معين. في هذه الحالة ، نحتاج إلى توفير المزيد من البيانات لنموذج التدريب. أيضًا ، عندما يطرح المستخدمون أسئلة ، قم بتوفير المزيد بوضوح المعلومات الأساسية هي أيضًا وسيلة لتقليل الهلوسة ، أو لخفض "درجة الحرارة". تحدث الهلوسة أحيانًا لأن الأسئلة ليست كاملة بما فيه الكفاية ، وتفتقر إلى الخلفية والفرضية. لذلك ، فإن السؤال مهم جدًا أيضًا ، والهندسة هي المفتاح. في بالإضافة إلى ذلك ، إذا كان المستخدمون يرغبون حقًا في حل المشكلات الدقيقة بنسبة 100٪ ، فقد لا يزالون بحاجة إلى استخدام الرسوم البيانية المعرفية.يمكن أن تضمن الرسوم البيانية المعرفية دقة التفكير المنطقي ، بالإضافة إلى التقنيات الأحدث بما في ذلك "النموذج العالمي" الذي اقترحه Yann Lecun ، رئيس من Meta AI ”قال وو Xuening ، كبير التكنولوجيا في Jinyou.com.
بالإضافة إلى الدمج مع الجيل السابق من تقنية الذكاء الاصطناعي ، من المهم أيضًا الجمع بين عملية التدريب للنماذج الكبيرة وبيانات الصناعة عالية الجودة.
على سبيل المثال ، كقاعدة بيانات مختلطة تخدم نظام AI PaaS ، مرت Tianyun Data بأكثر من عشر سنوات ، والآن وصلت إلى مرحلة الدمج مع النماذج الكبيرة.
قال Li Congwu ، نائب رئيس Tianyun Data ، إنه سيتم النظر في الجمع بين نفسه والنموذج الكبير من جانبين - أولاً ، كيفية دمج بيانات المجال الخاص مع النموذج الكبير. على سبيل المثال ، أنجزت Tianyun Data مشروعًا مشابهًا لتفسير السياسة للجنة تنظيم الأوراق المالية الصينية. من خلال الجمع بين البيانات المختلفة مثل اللوائح والسوابق والتفسيرات ، أوجدت Tianyun Data تفسيرات للانتهاكات ، على غرار عملية عقوبات المحكمة. البيانات لفك تشفيرها أسباب الانتهاكات.
ثانيًا ، تعمل Tianyun Data على تطوير قاعدة بيانات مختلطة وهي واحدة من أوائل الشركات في الصين. في وقت مبكر من عام 2018 تقريبًا ، اقترحت Tianyun Data مفهوم قاعدة البيانات الأصلية للذكاء الاصطناعي ، والتي تشبه في الواقع قاعدة بيانات المتجه التي تدعم النماذج الكبيرة اليوم.أصدرت Tianyun Data قاعدة بيانات متجهية ذاتية التطوير وطبقتها على نماذجها الخاصة.
بشكل عام ، لا توجد إجابة قياسية للتنفيذ الهندسي للنماذج الكبيرة.
على طريق الذكاء الاصطناعي ، سوف تشق الصين بالتأكيد مسارًا مختلفًا عن البلدان الأخرى. من الصعب التمييز بين مزايا وعيوب المسارين ، وهما أكثر اعتمادًا على خيارات واقعية في ظل ظروف وطنية مختلفة.
لقد أجرى لي كانغ ، نائب رئيس Xianfeng ، تشابهًا مع "Jiazi Guangnian" في مقابلة ، ولا يزال يبدو أنه قابل للتطبيق حتى اليوم: "من غير العدل استخدام نجاح OpenAI لوصف العديد من مشاكل رواد الأعمال المحليين. إنه هو مثل شخصين يلعبان الورق. الأمر مختلف ، لقد لعب الطرف الآخر فجأة توزيع ورق كبير وحصل على تدفق مباشر ، ما عليك سوى أن تقول إنه لعب جيدًا ، كنت شديد الحذر ، لكن لماذا لم تقل ذلك عندما فزت؟ "
شارك Zhang Yitian أنه من منظور الحكومة المركزية ، فإن النماذج الكبيرة ، بما في ذلك قضايا الذكاء الاصطناعي ، هي أداة استراتيجية مهمة للفوز بالمبادرة في المنافسة العالمية ، واستراتيجية مهمة لتعزيز التنمية القفزة للعلوم والتكنولوجيا في بلدي ، تحسين التصنيع والارتقاء به ، والقفزة الشاملة في موارد الإنتاجية.
"عندما تحدث تقرير المؤتمر الوطني العشرين للحزب الشيوعي الصيني عن القضايا الصناعية ، اقترح الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل عن الجيل الجديد من تكنولوجيا المعلومات. لذلك ، من وجهة نظر السياسة ، تطور الذكاء الاصطناعي وعلى نطاق واسع النماذج المصغرة ليست مجرد قضية تقنية وقضية صناعية ، بل هي أيضًا المنافسة الأساسية للاقتصاد الوطني. ومسألة السلطة ، من منظور أعمق ، هي قضية سياسية ، ويجب على الجميع فهم هذه القضية من منظور أعلى ".
إذا قفزنا من الصين ومددنا الجدول الزمني للتطور التكنولوجي ، فقد تكون الضجة التي تسببها ChatGPT مجرد نقطة في تاريخ تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، وقد تكون جميع الأحكام سابقة لأوانها.
بعد كل شيء ، حتى الفنيين الذين انغمسوا في الخطوط الأمامية لأبحاث الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة لم يتوصلوا بعد إلى توافق في الآراء بشأن مستقبل الذكاء الاصطناعي ، وهم في حالة قلق شديدة.
في الكتاب المشهور مؤخرًا "لماذا لا يمكن التخطيط للعظمة" ، كتب المؤلفان كينيث ستانلي وجويل ليمان: "علينا أن نواجه الحقيقة غير المريحة المتمثلة في أننا لا نستطيع تحديد ما إذا كانت أي قواعد أساسية يمكن أن تكون أدلة موثوقة في السعي لتحقيق أهداف الذكاء الاصطناعي. "
في مؤتمر بكين Zhiyuan 2023 الذي انتهى منذ وقت ليس ببعيد ، كان Huang Tiejun ، مدير معهد Zhiyuan للأبحاث ، لديه قلق مماثل جدًا. استخدم مباشرة الكلمات الأربع "غير قادر على الإغلاق" كعنوان لخطاب الحفل الختامي. قال: "نحن في حالة من اليقين. هل هذا القريب أقوى منا؟ هل هو أذكى منا؟ أم متى سيتفوق علينا؟ لا أعلم. نحن في حالة خروج كاملة. السيطرة ".
في نهاية الكلمة الختامية ، اختتم بهذه الجملة: "إذا استطعنا التعامل مع المخاطر بنفس الحماس مثل الاستثمار في النماذج الكبيرة ، فمن الممكن على الأقل استيعاب المستقبل. ولكن ، هل تعتقد أن البشر يمكنهم فعل ذلك؟ لا أعرف.
بالنظر إلى جميع التقنيات والصناعات ، فإن "الإحساس بفقدان السيطرة" من الفنيين الأساسيين في الخطوط الأمامية ليس شائعًا في المجالات الأخرى. الآن ، كل شخص تقريبًا يعبر النهر من خلال الشعور بالحجارة. كل شركة تدخل السوق اليوم لديها القدرة على أن تصبح رائدة في الأرض البكر التكنولوجية.
والوقت خير دليل على إثبات كل شيء.
شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
شهدت النماذج الكبيرة الارتفاع منذ نصف عام ، ولا يوجد سوى عدد قليل من المستثمرين الذين دفعوا أموالًا حقيقية
** المؤلف: ليو يانغنان **
** المصدر ｜ ** Jiazi Light Year
في اليوم الـ136 بعد أن صرخ "ليكون نسخة صينية من OpenAI" ، باع Wang Huiwen Light Years Away إلى Meituan.
في 29 يونيو 2023 ، أعلنت شركة Meituan في بورصة هونغ كونغ أنها ستستحوذ بالكامل على 100٪ من حقوق ملكية "Light Years Beyond" في 29 يونيو 2023. ويشمل سعر الشراء الإجمالي: 233.673 مليون دولار أمريكي نقدًا + التزام بقيمة 366.924 مليون دولار أمريكي ديون رنمينبي + 1 يوان ، بإجمالي حوالي 2.065 مليار يوان.
من الصعب أن نتخيل أن أول شركة ناشئة نموذجية واسعة النطاق أسسها رئيس كبير في الصين ستنتهي بهذه الطريقة ، وقد تركت هذه النهاية شكوكًا وتكهنات لا حصر لها في السوق.
من منظور تجاري شامل ، فإن الاستحواذ على Meituan من سنوات ضوئية ليس سوى عملية استحواذ مشتركة بين الشركات. ولكن بالنسبة لصناعة الذكاء الاصطناعي المحلية ، يبدو أن هذا الاستحواذ يشير إلى أن موجة ريادة الأعمال واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي التي كانت ساخنة لمدة نصف عام فقط تهدأ.
لدى سوق رأس المال تصور أكثر سهولة عن درجة حرارة المياه في الصناعة. منذ 26 يونيو ، تراجعت أسهم مفهوم الذكاء الاصطناعي مثل HKUST Xunfei و Kunlun Wanwei و 360 بشكل جماعي.
ليس فقط في الصين ، حتى أن الناس لم يعودوا يتابعون ChatGPT ، الذي كان يتدفق إليه ذات مرة.
وفقًا للبيانات المأخوذة من أداة تحليل بيانات موقع الويب LikeWeb ، كان معدل نمو زيارات ChatGPT في المرحلة المبكرة مذهلاً ، حيث بلغ معدل النمو الشهري 131.6٪ في يناير ، و 62.5٪ في فبراير ، و 55.8٪ في مارس. لقد تباطأ بشكل ملحوظ في أبريل ، وكان معدل النمو على أساس شهري 12.6٪ ، وفي مايو ، كان هذا الرقم 2.8٪ فقط.
عندما تختفي شعبية النماذج الكبيرة ، يسهل على الناس التفكير في سؤال: هل النموذج الكبير فرصة جيدة لبدء عمل تجاري؟
من الواضح أنه لا توجد إجابة قياسية على هذا السؤال ، وحتى آراء كبار الشخصيات مختلفة تمامًا. قبل أيام قليلة فقط ، جادل "فو شنغ" ، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة Cheetah Mobile ، و Zhu Xiaohu ، العضو المنتدب لـ GSR Venture Capital Fund ، في دائرة الأصدقاء حول هذا الموضوع.
في المؤتمر السنوي لعام 2023 لـ China Film Capital الذي عقد في 16 يونيو ، كان هناك نقاش ساخن بين مستثمري China Film Capital والشركات المستثمرة في مجال التكنولوجيا وتكنولوجيا المستهلك حول كيفية احتضان الصناعة للنماذج واسعة النطاق و AIGC.
من منظور "Jiazi Guangnian" ، يحتاج سوق النماذج واسعة النطاق بشكل عاجل إلى أصوات عقلانية ، ولا يمكن إيقاف وتيرة الابتكار ، وهناك العديد من القضايا التي لم يتم توضيحها بعد - هل يمكن طرح نماذج كبيرة الحجم؟ كيف يلقي؟ ما هي مشاكل دخول النموذج الكبير؟ هل سيكرر التسويق المستقبلي للنماذج الكبيرة أخطاء صناعة الذكاء الاصطناعي السابقة؟
بغض النظر عن مدى قلق الناس ، فمن المسلم به تقريبًا أن الصناعة تتبنى النموذج الكبير - السؤال هو ، بأي طريقة.
1. المستثمرون الحكيمون
Baichuan Intelligent و Lianyuan Technology و Lingxin Intelligent و Xihu Xinchen و MiniMax ... من بداية عام 2023 إلى الوقت الحاضر ، ظهرت الشركات الناشئة المحلية واسعة النطاق واحدة تلو الأخرى. خلفية كل رائد أعمال مشرقة بدرجة كافية ، و يتم رسملة قوة كل مؤسسة بدرجة عالية تمت الموافقة على الجانب.
خلال ذلك الوقت ، لم يكن من غير المألوف أن يترك رجل أعمال نجم معين وظيفته لبدء عمل تجاري والدخول في نموذج كبير للحصول على تمويل ضخم.
على سبيل المثال ، في الأول من يونيو ، تم الإبلاغ عن أن شركة MiniMax ، وهي شركة محلية ناشئة ذات نموذج واسع النطاق ، كانت على وشك إكمال جولة تمويل تزيد عن 250 مليون دولار أمريكي ، وتجاوز تقييم الشركة 1.2 مليار دولار أمريكي ؛
في ذلك الوقت ، كانت أخبار تمويل Light Years Away ، التي استحوذت عليها Meituan للتو ، أكثر إرباكًا. نفى Wang Huiwen ذات مرة أن الشركة تلقت 230 مليون دولار أمريكي كتمويل من Source Code و Tencent و Wuyuan و Suhua ، ولكن تم رفض هذا التمويل في النهاية ، وتم تأكيده بسبب إعلان الاستحواذ الصادر عن Meituan.
هذه الموجة من المستثمرين الذين يتابعون رواد الأعمال جعلت الناس يعتقدون أن النموذج الكبير سينشط دائرة رأس المال الاستثماري المحلية بالكامل للذكاء الاصطناعي ، لكن هذا ليس هو الحال. في الواقع ، باستثناء الفرق النجمية ذات الهالات الخاصة بها ، من المرجح أن ينتظر المستثمرون ويروا ويفحصوا ريادة الأعمال على نطاق واسع ، ولا ينفق سوى عدد قليل من الأشخاص أموالًا حقيقية.
في ذلك الوقت ، كان هناك نقاش ساخن في مجال الذكاء الاصطناعي: هل ChatGPT لحظة iPhone في عالم الذكاء الاصطناعي؟ في هذا الصدد ، فإن الإجابة التي قدمها Xianfeng هي عدم التسرع في التوصل إلى نتيجة. وقال لي كانغ ، نائب رئيس Xianfeng ، "لسنا متأكدين بعد من حجم هذا التأثير ، لكننا نعتقد أنه (نموذج كبير) سيغير شيئًا ما بالتأكيد."
ومع ذلك ، فقد أعربت بعض المؤسسات الاستثمارية عن مخاوف بشأن النموذج الكبير. قال مستثمر رئيسي في السوق لـ "Jiazi Guangnian" إنه قلق للغاية بشأن رد فعل الصين المبالغ فيه. بعد اندلاع ChatGPT ، تم تفجير مخزون مفهوم الذكاء الاصطناعي المحلي. "يجب أن تفكر أسواقنا الأولية والثانوية فيما إذا كان الاستثمار ذي الصلة يمكن أن يولد عوائد مقابلة. إذا كان ذلك للمصالح قصيرة الأجل ، فإن هذا النوع من الاستثمار سوف يضيع بسهولة في النهاية ، لأنك لم تعزز حقًا تطوير التكنولوجيا ، لكنه استثمار مفاهيمي ".
في رأيه ، يجب على المستثمرين التركيز على استكشاف المزيد من العلوم الأساسية التي لها تأثير على مستقبل البشرية ، وهذه هي القوة التكنولوجية الحقيقية ذات القيمة السوقية العميقة المحتملة. "من الضروري الاندماج مع ديناميكيات السوق ، بالإضافة إلى القيمة السوقية والتقدم الاجتماعي الحقيقي في المستقبل. يجب ألا نتبع بشكل أعمى. يجب أن نفهم بوضوح ما يمكن أن يغير المستقبل. لا ينبغي أن تكون فقاعة في موجة."
ومع ذلك ، قال أحد ممارسي اتحاد كرة القدم لـ "Jiazi Guangnian": "في الآونة الأخيرة ، بدأ المستثمرون تدريجيًا في الاستثمار في مشاريع نموذجية واسعة النطاق ، لكن المبلغ ليس كبيرًا".
"لا تزال المشكلة الأساسية هي عدم كفاية الإدراك." فيما يتعلق بموقف المستثمرين الحذر ، أعطى Zhang Gaonan ، الشريك الإداري لشركة Huaying Capital ، فهمه الخاص. وقال أيضًا: "لا أحد تقريبًا يمكنه تحديد النموذج الكبير بوضوح. نحتاج إلى تحديد حدود النموذج الكبير قبل مناقشته. ربما لا يكون النموذج الكبير الذي ذكرته والنموذج الكبير الذي ذكرته هو الشيء نفسه."
من وجهة نظر بعض الناس ، قد يكون حذر المستثمرين إشارة سلبية لريادة الأعمال على نطاق واسع ، وهو يصب الماء البارد على النماذج واسعة النطاق. لكن من وجهة نظر موضوعية ، فإن الحكمة لا تعني الرفض ، والاعتناق العقلاني بعد التفكير العميق هو أغلى.
سواءً كان المستثمرون أو رواد الأعمال أو الشركات التقليدية التي ترغب في تحويل وترقية أعمالهم الخاصة بمساعدة النماذج الكبيرة ، فهم بحاجة إلى توضيح سؤالين قبل دخولهم حقًا إلى سوق النماذج الكبيرة - ما هي حدود قدرة النموذج الكبير ، و سواء كانوا بحاجة إلى تقديم نموذج كبير؟
2. قبل تبني النموذج الكبير ، وضح سؤالين
عندما تظهر تقنية جديدة ، فإن السؤال الأساسي في عالم الأعمال هو: أين وكيف يمكن استخدام هذه التكنولوجيا؟
هذا مهم بشكل خاص للنماذج الكبيرة ، وهو أيضًا سؤال يجب أن تفكر فيه الشركات التي لم تدخل النموذج الكبير بالفعل.
للإجابة على هذا السؤال ، من الضروري أولاً تحديد حدود القدرة للنموذج الكبير.
الميزة الخاصة للنموذج الكبير هي أن خوارزمية نموذجها الداخلي عبارة عن صندوق أسود ضخم.عملية إنشاء النموذج الكبير غير قابلة للتفسير ولا يمكن التنبؤ بها ، لذلك من الصعب تحديد حدود قدرتها. لكن الأكيد هو أن النموذج الكبير للأغراض العامة ليس حلاً سحريًا.
ذكر لين يونغهوا ، نائب الرئيس وكبير المهندسين في معهد Zhiyuan للأبحاث ، ذات مرة في مشاركة أنه من منظور التنفيذ الصناعي ، "النموذج الكبير + التعلم الفوري" لا يمكن أن يحل محل كل شيء.
وذكرت أيضًا أنه بالنسبة للعديد من المهام المحددة أو المهام الجديدة ، قد يسمح تعلم التلميح للنموذج الكبير بإخراج النتائج المطلوبة من خلال جولات متعددة من التلميحات ، ولكن النموذج الكبير "لا يمكنه تذكر" هذه العملية ، وإذا أضاف المطور التلميح بالكامل في كل مكالمة ، من ناحية ، قد تجعلها أطول وأطول وتتجاوز قدرة السياق للنموذج الكبير. من ناحية أخرى ، ستؤدي حتماً إلى زيادة في تكلفة كل سبب ، وسيكون التأثير صعبًا ليتحكم. يعتبر عدم الاستقرار هذا أكثر فتكًا في مرحلة هبوط المنتجات التي استثمرت أموالًا حقيقية.
قال Zhang Yitian ، كبير الخبراء في المركز الوطني لابتكار الكلام ، في الاجتماع السنوي لشركة Huaying Capital في عام 2023: "النموذج الكبير هو منطق توليدي ، وما يقدمه هو مجرد تجميع مفردات أمثل ، ولا يوجد سبب و التأثير بين الإجابة والسؤال. ما نحصل عليه هو مجرد "نتيجة" ، والتي يجب تحديدها ، وليس "إجابة". لذلك ، ما إذا كان يمكن تطبيق النموذج الكبير بشكل مباشر في مجالات جادة مثل التعليم والرعاية الطبية ، والعدالة قد تكون مشكلة. لكنها في المساعدة على اتخاذ القرار. إنها مفيدة. من حيث تحقيق النتائج بشكل مباشر ، إذا كان سيتم تسويقها وإنتاجها ، نعتقد أنه لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه ".
لذلك ، هناك إجماع في الصناعة على أنه في المستقبل سيكون لكل صناعة نموذجها الرأسي الخاص بها ، والنقطة الرئيسية هي كيفية دمج قدرات النموذج العام مع بيانات الصناعة الخاصة بالشركة.
ولكن قبل التفكير حقًا في تنفيذ مشروع النموذج الواسع النطاق ، يحتاج رواد الأعمال إلى التفكير في سؤال أكثر أهمية ولكن يسهل إغفاله - هل النموذج واسع النطاق "مجرد حاجة" للمؤسسة؟
في هذا الصدد ، قال فريق نموذج محلي متعدد الوسائط واسع النطاق لـ "Jiazi Guangnian" ذات مرة إن ما إذا كانت النماذج الكبيرة "مطلوبة فقط" من قبل الشركات يجب أن يتم فهمها من وجهات نظر متعددة. بالنسبة لبعض المؤسسات ، فإن عدم تقديم نموذج واسع النطاق يعادل فقدان ميزة حادة في المنافسة في السوق ، وعليهم استخدام نموذج واسع النطاق لكسب مصلحة العملاء - وهذه أيضًا "حاجة فقط".
ولكن إلى حد ما ، يعتبر هذا أكثر معنويات السوق في الأيام الأولى للتقنيات الناشئة. على المدى الطويل ، سيكون تصنيع التقنيات الناشئة مدفوعًا بشكل أساسي باحتياجات العمل. في هذا الوقت ، ما إذا كانت المؤسسة بحاجة إلى نموذج كبير يجب أن تأخذ في الاعتبار عوامل متعددة.
بالإضافة إلى قضايا تنفيذ المشروع المحددة ، تحتاج الشركات أيضًا إلى النظر في مشكلات أمان البيانات وتأثير النماذج الكبيرة على هيكل السوق الأصلي.
ظهرت هاتان المشكلتان بشكل متكرر في العصر المعلوماتي والرقمي ولا يمكن القضاء عليهما ، وفي العصر الذكي ، قد تظهر هاتان المشكلتان بطريقة أكثر دقة.
"العديد من الشركات الاستهلاكية أو القائمة على النظام الأساسي ، إذا تبنوا النموذج الكبير دون تحفظ ، فإن النموذج الكبير لديه قدرة قوية على رد الفعل العكسي للصناعة ، لأنه يعني أن الصناعة يتم تسليمها بسهولة من الصناعة. عتبة الدخول والمفتاح المعرفي قال تشانغ يي تيان.
في سياق التحول الرقمي ، حققت معظم الصناعات التحول الرقمي والارتقاء من خلال تقنيات مثل البيانات الضخمة والحوسبة السحابية. ولكن في الوقت نفسه ، سلمت المؤسسات التقليدية أيضًا قدرًا كبيرًا من بيانات الصناعة إلى مصنعي التكنولوجيا الرقمية.أصبح مقدمو التكنولوجيا الرقمية هيئة رئيسية لا يمكن تجاهلها في الصناعة ، وتم تغيير هيكل السوق الأصلي.
ومع ذلك ، نظرًا لضآلة كمية البيانات في صناعات مثل الصناعة والبناء ، وصعوبة ربط البيانات بين خطوط الأعمال ، لا تزال الشركات التقليدية تحافظ على حواجز تنافسية عالية.
قال Zhang Yitian: "في الوقت الحالي ، تعتبر صناعة البناء هي الصناعة الأفضل حماية في سياق الرقمنة. الآن معلومات صناعة البناء ، باستثناء Glodon الذي يمكنه وضع ميزانية ، لا يمكن لأي عملاق تقليص حجمه. لماذا؟ لأنه؟ الهندسة المعمارية لها رسومات تصميمية ورسومات إنشائية ورسومات صيانة ورسومات تخطيطية ورسومات إيداع وثمانية رسومات أخرى ، وجميع الرسومات غير مرتبطة ببعضها البعض ، والإدارات الحكومية لا تتعرف على بعضها البعض. تكلفة فتح هذه الرسومات الثمانية من المبنى بأكمله مرتفع بما يكفي ، لذلك حافظت صناعة البناء على تنويع هذا النوع من المنافسة. نعتقد عادة أن تنوع المنافسة هو مصدر الحيوية والقوة للتنمية الصناعية. "
لذلك ، في ظل موجة النماذج واسعة النطاق ، بالنسبة للمؤسسات التي لا تكون معاييرها الصناعية ومزاياها التنافسية مثالية ، فإن ما إذا كان ينبغي تبني نماذج واسعة النطاق دون قيد أو شرط هو سؤال تحتاج كل شركة إلى مراعاته بعناية.
3. لا توجد إجابة قياسية للتنفيذ الهندسي للنماذج الكبيرة
بالنسبة للوافدين الذين استثمروا أموالًا حقيقية في سوق النماذج الكبيرة ، فإن الشيء التالي الذي يجب فعله هو حل مشكلة تنفيذ المشروع الفعلية.
في هذا الصدد ، شكلت الصناعة تدريجيًا إجماعًا على أنه في المستقبل ، ستكمل النماذج الكبيرة والنماذج الصغيرة بعضها البعض في عملية التنفيذ الصناعي.
قال لين يونغهوا ذات مرة إن سيناريوهات المنطقة الضيقة التي تتطلب دقة عالية وقدرات تعميم منخفضة أكثر ملاءمة لنموذج "النموذج الصغير + نقل التعلم". مثل الفحص الصناعي وفحص الجودة الصناعية وتحليل الصور الطبية وما إلى ذلك.
بالإضافة إلى ذلك ، قال شوان شياوهوا ، مؤسس شركة Huayuan Computing ، إن نموذج الأعمال لشركات الذكاء الاصطناعي في المستقبل هو دمج النموذج الكبير العام المدفوع بالبيانات الضخمة ونموذج البيانات الصغيرة الذي تحركه المعرفة للصناعات العمودية لتحقيق اثنين- دفع عجلة.
قال Zhang Gaonan أيضًا لـ "Jiazi Guangnian": "عندما تقوم الشركات بتحسين نماذجها الخاصة أو تدريب النماذج الرأسية ، يمكن دمجها مع النماذج الكبيرة. لا يحتاجون إلى بيانات عالية الأبعاد مثل النماذج الكبيرة ، ولا يحتاجون إلى التطبيق الكامل النماذج الكبيرة. ومع ذلك ، يمكن أن تقترن تقنية النموذج الكبير بتقنيات أخرى لتشكيل نموذج صناعي عمودي بمتطلبات طاقة حوسبة منخفضة ، وهو أمر مفيد ، وهو ليس بأي حال من الأحوال تطبيقًا بسيطًا للنماذج الكبيرة ".
على سبيل المثال ، بالنسبة لمشكلة "الوهم" الخاصة بالنماذج الكبيرة التي تم انتقادها مرارًا وتكرارًا ، فقد يكون من الضروري دمج الجيل السابق من تقنية الذكاء الاصطناعي لحلها على المدى القصير.
"هناك العديد من أسباب الهلوسة ، وقد يكون ذلك بسبب ندرة البيانات نسبيًا وغير كافية في مجال معين. في هذه الحالة ، نحتاج إلى توفير المزيد من البيانات لنموذج التدريب. أيضًا ، عندما يطرح المستخدمون أسئلة ، قم بتوفير المزيد بوضوح المعلومات الأساسية هي أيضًا وسيلة لتقليل الهلوسة ، أو لخفض "درجة الحرارة". تحدث الهلوسة أحيانًا لأن الأسئلة ليست كاملة بما فيه الكفاية ، وتفتقر إلى الخلفية والفرضية. لذلك ، فإن السؤال مهم جدًا أيضًا ، والهندسة هي المفتاح. في بالإضافة إلى ذلك ، إذا كان المستخدمون يرغبون حقًا في حل المشكلات الدقيقة بنسبة 100٪ ، فقد لا يزالون بحاجة إلى استخدام الرسوم البيانية المعرفية.يمكن أن تضمن الرسوم البيانية المعرفية دقة التفكير المنطقي ، بالإضافة إلى التقنيات الأحدث بما في ذلك "النموذج العالمي" الذي اقترحه Yann Lecun ، رئيس من Meta AI ”قال وو Xuening ، كبير التكنولوجيا في Jinyou.com.
بالإضافة إلى الدمج مع الجيل السابق من تقنية الذكاء الاصطناعي ، من المهم أيضًا الجمع بين عملية التدريب للنماذج الكبيرة وبيانات الصناعة عالية الجودة.
على سبيل المثال ، كقاعدة بيانات مختلطة تخدم نظام AI PaaS ، مرت Tianyun Data بأكثر من عشر سنوات ، والآن وصلت إلى مرحلة الدمج مع النماذج الكبيرة.
قال Li Congwu ، نائب رئيس Tianyun Data ، إنه سيتم النظر في الجمع بين نفسه والنموذج الكبير من جانبين - أولاً ، كيفية دمج بيانات المجال الخاص مع النموذج الكبير. على سبيل المثال ، أنجزت Tianyun Data مشروعًا مشابهًا لتفسير السياسة للجنة تنظيم الأوراق المالية الصينية. من خلال الجمع بين البيانات المختلفة مثل اللوائح والسوابق والتفسيرات ، أوجدت Tianyun Data تفسيرات للانتهاكات ، على غرار عملية عقوبات المحكمة. البيانات لفك تشفيرها أسباب الانتهاكات.
ثانيًا ، تعمل Tianyun Data على تطوير قاعدة بيانات مختلطة وهي واحدة من أوائل الشركات في الصين. في وقت مبكر من عام 2018 تقريبًا ، اقترحت Tianyun Data مفهوم قاعدة البيانات الأصلية للذكاء الاصطناعي ، والتي تشبه في الواقع قاعدة بيانات المتجه التي تدعم النماذج الكبيرة اليوم.أصدرت Tianyun Data قاعدة بيانات متجهية ذاتية التطوير وطبقتها على نماذجها الخاصة.
بشكل عام ، لا توجد إجابة قياسية للتنفيذ الهندسي للنماذج الكبيرة.
على طريق الذكاء الاصطناعي ، سوف تشق الصين بالتأكيد مسارًا مختلفًا عن البلدان الأخرى. من الصعب التمييز بين مزايا وعيوب المسارين ، وهما أكثر اعتمادًا على خيارات واقعية في ظل ظروف وطنية مختلفة.
لقد أجرى لي كانغ ، نائب رئيس Xianfeng ، تشابهًا مع "Jiazi Guangnian" في مقابلة ، ولا يزال يبدو أنه قابل للتطبيق حتى اليوم: "من غير العدل استخدام نجاح OpenAI لوصف العديد من مشاكل رواد الأعمال المحليين. إنه هو مثل شخصين يلعبان الورق. الأمر مختلف ، لقد لعب الطرف الآخر فجأة توزيع ورق كبير وحصل على تدفق مباشر ، ما عليك سوى أن تقول إنه لعب جيدًا ، كنت شديد الحذر ، لكن لماذا لم تقل ذلك عندما فزت؟ "
شارك Zhang Yitian أنه من منظور الحكومة المركزية ، فإن النماذج الكبيرة ، بما في ذلك قضايا الذكاء الاصطناعي ، هي أداة استراتيجية مهمة للفوز بالمبادرة في المنافسة العالمية ، واستراتيجية مهمة لتعزيز التنمية القفزة للعلوم والتكنولوجيا في بلدي ، تحسين التصنيع والارتقاء به ، والقفزة الشاملة في موارد الإنتاجية.
"عندما تحدث تقرير المؤتمر الوطني العشرين للحزب الشيوعي الصيني عن القضايا الصناعية ، اقترح الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل عن الجيل الجديد من تكنولوجيا المعلومات. لذلك ، من وجهة نظر السياسة ، تطور الذكاء الاصطناعي وعلى نطاق واسع النماذج المصغرة ليست مجرد قضية تقنية وقضية صناعية ، بل هي أيضًا المنافسة الأساسية للاقتصاد الوطني. ومسألة السلطة ، من منظور أعمق ، هي قضية سياسية ، ويجب على الجميع فهم هذه القضية من منظور أعلى ".
إذا قفزنا من الصين ومددنا الجدول الزمني للتطور التكنولوجي ، فقد تكون الضجة التي تسببها ChatGPT مجرد نقطة في تاريخ تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، وقد تكون جميع الأحكام سابقة لأوانها.
بعد كل شيء ، حتى الفنيين الذين انغمسوا في الخطوط الأمامية لأبحاث الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة لم يتوصلوا بعد إلى توافق في الآراء بشأن مستقبل الذكاء الاصطناعي ، وهم في حالة قلق شديدة.
في الكتاب المشهور مؤخرًا "لماذا لا يمكن التخطيط للعظمة" ، كتب المؤلفان كينيث ستانلي وجويل ليمان: "علينا أن نواجه الحقيقة غير المريحة المتمثلة في أننا لا نستطيع تحديد ما إذا كانت أي قواعد أساسية يمكن أن تكون أدلة موثوقة في السعي لتحقيق أهداف الذكاء الاصطناعي. "
في مؤتمر بكين Zhiyuan 2023 الذي انتهى منذ وقت ليس ببعيد ، كان Huang Tiejun ، مدير معهد Zhiyuan للأبحاث ، لديه قلق مماثل جدًا. استخدم مباشرة الكلمات الأربع "غير قادر على الإغلاق" كعنوان لخطاب الحفل الختامي. قال: "نحن في حالة من اليقين. هل هذا القريب أقوى منا؟ هل هو أذكى منا؟ أم متى سيتفوق علينا؟ لا أعلم. نحن في حالة خروج كاملة. السيطرة ".
في نهاية الكلمة الختامية ، اختتم بهذه الجملة: "إذا استطعنا التعامل مع المخاطر بنفس الحماس مثل الاستثمار في النماذج الكبيرة ، فمن الممكن على الأقل استيعاب المستقبل. ولكن ، هل تعتقد أن البشر يمكنهم فعل ذلك؟ لا أعرف.
بالنظر إلى جميع التقنيات والصناعات ، فإن "الإحساس بفقدان السيطرة" من الفنيين الأساسيين في الخطوط الأمامية ليس شائعًا في المجالات الأخرى. الآن ، كل شخص تقريبًا يعبر النهر من خلال الشعور بالحجارة. كل شركة تدخل السوق اليوم لديها القدرة على أن تصبح رائدة في الأرض البكر التكنولوجية.
والوقت خير دليل على إثبات كل شيء.