"OpenAI'nin Çince versiyonu olmak" diye bağırdıktan sonra 136. günde Wang Huiwen, Light Years Away'i Meituan'a sattı.
29 Haziran 2023'te Meituan, Hong Kong Borsasında 29 Haziran 2023'te "Light Years Beyond" öz sermayesinin %100'ünü satın alacağını duyurdu. Toplam satın alma fiyatı şunları içerir: 233,673 milyon ABD doları nakit + taahhüt 366.924 milyon ABD Doları Renminbi borcu + 1 yuan, toplamda yaklaşık 2.065 milyar yuan.
Çin'de büyük bir patron tarafından kurulan ilk büyük ölçekli model start-up şirketinin bu şekilde sona ereceğini hayal etmek zor.Bu son, piyasada sayısız şüphe ve spekülasyon bıraktı.
Genel bir iş perspektifinden bakıldığında, Meituan'ın ışık yılları öteden satın alınması, işletmeler arasında yalnızca yaygın bir satın almadır. Ancak yerel AI endüstrisi için bu satın alma, yalnızca altı aydır sıcak olan AI büyük ölçekli girişimcilik dalgasının soğumaya başladığını gösteriyor gibi görünüyor.
Sermaye piyasası, endüstrinin su sıcaklığı hakkında daha sezgisel bir algıya sahiptir. 26 Haziran'dan bu yana HKUST Xunfei, Kunlun Wanwei ve 360 gibi AI konsept hisse senetleri toplu olarak düştü.
Sadece Çin'de değil, insanlar artık bir zamanlar akın edilen ChatGPT'yi takip etmiyor.
Web sitesi veri analiz aracı SimilarWeb'in verilerine göre, ChatGPT'nin erken dönemdeki ziyaretlerindeki artış hızı şaşırtıcıydı.Aydan aya büyüme oranı Ocak'ta %131,6, Şubat'ta %62,5 ve Mart'ta %55,8 oldu. Nisan ayında önemli ölçüde yavaşlayarak aylık bazda %12,6'lık büyüme oranı gösterdi ve Mayıs ayında bu rakam sadece %2,8 oldu.
Büyük modellerin popülaritesi ortadan kalktığında, insanların aklına kolayca şu soru gelebilir: Büyük modeller bir iş kurmak için iyi bir fırsat mı?
Açıkçası, bu sorunun standart bir cevabı yok ve hatta uzunların görüşleri bile oldukça farklı. Sadece birkaç gün önce, Cheetah Mobile'ın başkanı ve CEO'su Fu Sheng ve GSR Risk Sermayesi Fonu'nun genel müdürü Zhu Xiaohu, arkadaş çevrelerinde bu konuda "tartıştılar".
Büyük modelin bilişsel tutarsızlıkları yalnızca bireye odaklanmaz. Girişimcilerin, yatırımcıların ve talep sahiplerinin hepsinin bilişsel önyargıları olduğunda, büyük modellerle "temkinli ve muhafazakar" olmak çoğu oyuncu için ortak bir durum haline geldi.
16 Haziran'da düzenlenen China Film Capital'in 2023 Yıllık Konferansında, China Film Capital yatırımcıları ile yatırım yapan sabit teknoloji ve tüketici teknolojisi şirketleri arasında, endüstrinin büyük ölçekli modelleri ve AIGC'yi nasıl benimsediği konusunda hararetli bir tartışma yaşandı.
"Jiazi Guangnian"ın bakış açısına göre, büyük ölçekli model pazarının acilen rasyonel seslere ihtiyacı var, inovasyonun hızı durdurulamıyor ve henüz açıklığa kavuşturulması gereken birçok konu var - büyük ölçekli modellerin dökülüp dökülemeyeceği? Nasıl yapılır? Büyük modele girmenin sorunları nelerdir? Gelecekte büyük modellerin ticarileştirilmesi, önceki AI endüstrisinin hatalarını tekrarlayacak mı?
İnsanlar ne kadar endişeli olursa olsun, endüstrinin büyük modeli benimsediği neredeyse belli - soru şu ki, ne şekilde.
1. İhtiyatlı yatırımcılar
Baichuan Intelligent, Lianyuan Technology, Lingxin Intelligent, Xihu Xinchen, MiniMax... 2023'ün başından günümüze yerli büyük ölçekli start-up şirketler birbiri ardına ortaya çıktı.Her girişimcinin geçmişi yeterince parlak ve her girişimin gücü yüksek oranda aktifleştirilir.yan onaylandı.
Bu süre zarfında, belirli bir yıldız girişimcinin bir iş kurmak için işini bırakması ve büyük bir finansman elde etmek için büyük bir modele girmesi alışılmadık bir durum değildi.
Örneğin, 1 Haziran'da, yerli büyük ölçekli bir model start-up şirketi olan MiniMax'in 250 milyon ABD dolarının üzerinde bir finansman turunu tamamlamak üzere olduğu ve şirketin değerlemesinin 1,2 milyar ABD dolarını aştığı bildirildi;
O zamanlar, Meituan tarafından yeni satın alınan Light Years Away'in finansman haberleri daha da kafa karıştırıcıydı.Wang Huiwen bir keresinde şirketin Source Code, Tencent, Wuyuan ve Suhua'dan 230 milyon ABD doları finansman aldığını yalanlamıştı. ancak bu finansman sonunda reddedildi ve Meituan tarafından yayınlanan satın alma duyurusu nedeniyle onaylandı.
Girişimcilerin peşine düşen bu yatırımcı dalgası, insanları büyük modelin tüm yerli AI risk sermayesi çemberini harekete geçireceğini düşündürdü, ancak durum bu değil. Aslında, kendi haleleri olan yıldız takımlar dışında, yatırımcıların büyük ölçekli girişimciliği bekleyip görme ve inceleme olasılığı daha yüksektir ve yalnızca az sayıda insan gerçekten gerçek para harcar.
Bu yılın başlarında, ChatGPT dalgası dünyayı kasıp kavurduğunda, "Jiazi Guangnian" ilk kez bazı yatırımcılarla görüş alışverişinde bulundu. Bu süre zarfında, neredeyse herkes hızlı bir şekilde öğreniyordu ve şirket içinde popüler bilimi yürütmek için uzmanları davet etti.
O zamanlar AI alanında hararetli bir tartışma vardı: ChatGPT, yapay zeka dünyasında iPhone anı mı? Bu bağlamda, Xianfeng tarafından verilen cevap, bir sonuca varmak için acele etmemek. Xianfeng'in başkan yardımcısı Li Kang, "Bu etkinin ne kadar büyük olduğundan henüz emin değiliz, ancak bunun (büyük model) kesinlikle bir şeyleri değiştireceğini düşünüyoruz." dedi.
Ancak, bazı yatırım kuruluşları büyük modelle ilgili endişelerini dile getirdiler. Birincil bir piyasa yatırımcısı "Jiazi Guangnian"a Çin'in aşırı tepkisinden çok endişe duyduğunu söyledi. ChatGPT'nin patlak vermesinden sonra yerli AI konsept stokları patlatıldı. "Birincil ve ikincil piyasalarımız, enjekte edilen ilgili yatırımın karşılık gelen getirileri sağlayıp sağlayamayacağını düşünmelidir. Kısa vadeli çıkarlar içinse, bu tür bir yatırım sonunda kolayca boşa gidecektir, çünkü teknolojinin gelişimini gerçekten teşvik etmediniz. , ancak bu kavramsal bir yatırım."
Ona göre yatırımcılar, insanlığın geleceği üzerinde etkisi olan daha temel bilimleri keşfetmeye odaklanmalı.Bu, derin potansiyel piyasa değerine sahip gerçek teknolojik güçtür. "Piyasa dinamiklerinin yanı sıra piyasa değeri ve gerçek, gelecekteki sosyal ilerleme ile bütünleşmek gerekiyor. Körü körüne takip etmemeliyiz. Geleceği neyin değiştirebileceğini net bir şekilde anlamalıyız. Dalga içinde balon olmamalı."
Ancak bir FA uygulayıcısı "Jiazi Guangnian"a şunları söyledi: "Son zamanlarda yatırımcılar yavaş yavaş büyük ölçekli model projelere yatırım yapmaya başladılar, ancak miktar büyük değil."
Huaying Capital'in yönetici ortağı Zhang Gaonan, yatırımcıların temkinli tutumuyla ilgili olarak "Temel sorun hala yetersiz bilgidir." Kendi anlayışını dile getirdi. Ayrıca, "Neredeyse hiç kimse büyük modeli net bir şekilde tanımlayamıyor. Büyük modeli tartışmadan önce sınırlarını belirlememiz gerekiyor. Bahsettiğiniz büyük model ile bahsettiğim büyük model muhtemelen aynı şey değil."
Bazılarına göre, yatırımcıların temkinli davranması büyük ölçekli girişimcilik için olumsuz bir sinyal olabilir ve büyük ölçekli modellere soğuk su döküyor. Ancak objektif bir bakış açısıyla, sağduyu reddetmek anlamına gelmez ve derin düşündükten sonra rasyonel bir kucaklama daha değerlidir.
Büyük modellerin yardımıyla kendi işlerini dönüştürmeyi ve yükseltmeyi umut eden yatırımcılar, girişimciler veya geleneksel şirketler, büyük model pazarına gerçekten girmeden önce iki konuyu netleştirmeleri gerekir: büyük modelin yetenek sınırı nedir ve Büyük bir model tanıtmaya mı ihtiyacınız var?
2. Büyük modeli benimsemeden önce iki soruyu açıklığa kavuşturun
Yeni bir teknoloji ortaya çıktığında, iş dünyasının temel sorusu şudur: Bu teknoloji nerede ve nasıl kullanılabilir?
Bu özellikle büyük modeller için önemlidir ve büyük modele gerçekten girmemiş firmaların da dikkatle düşünmesi gereken bir sorudur.
Bu soruyu cevaplamak için öncelikle büyük modelin yetenek sınırını belirlemek gerekir.
Büyük modelin özelliği, dahili model algoritmasının devasa bir kara kutu olması ve büyük modelin üretim sürecinin açıklanamaz ve öngörülemez olmasıdır, dolayısıyla yetenek sınırını tanımlaması zordur. Ancak kesin olan, genel amaçlı büyük modelin her derde deva olmadığıdır.
Zhiyuan Araştırma Enstitüsü'nün başkan yardımcısı ve baş mühendisi Lin Yonghua, bir keresinde bir paylaşımında endüstriyel uygulama açısından "büyük model + hızlı öğrenme"nin her şeyin yerini alamayacağından bahsetmişti.
Ayrıca, birçok özel görev veya yeni görev için ipucu öğrenmenin, büyük modelin birden çok ipucu turu aracılığıyla gerekli sonuçları vermesine izin verebileceğini, ancak büyük modelin bu süreci "hatırlayamadığını" ve geliştiricinin tamamını eklerse bundan bahsetti. ipucu Her aramada, bir yandan, daha uzun süre uzatabilir ve büyük modelin bağlam kapasitesini aşabilir, diğer yandan, kaçınılmaz olarak her bir muhakemenin maliyetinde bir artışa yol açacak ve etkisi daha da artacaktır. kontrol etmek zor olur. Bu istikrarsızlık, gerçek para yatıran ürünlerin iniş aşamasında daha da ölümcül.
Ulusal Konuşma Yenilik Merkezi'nin baş uzmanı Zhang Yitian, Huaying Capital'in 2023'teki yıllık toplantısında da şunları söyledi: "Büyük model, üretken bir mantıktır ve sağladığı şey, yalnızca optimal bir kelime dağarcığı kümelemesidir ve hiçbir neden ve neden yoktur. Cevap ile soru arasındaki etki.Elimize geçen sadece bir 'sonuçtur', tanımlanması gereken bir 'cevap' değil.Bu nedenle, büyük modelin doğrudan eğitim, tıbbi bakım gibi ciddi alanlarda uygulanıp uygulanamayacağı, ve adalet sorun olabilir. Ama karar vermeye yardımcı oluyor. Anlamlı. Doğrudan sonuç üretme açısından, ticarileştirilip ürünleştirilecekse, daha kat edilmesi gereken çok yol olduğunu düşünüyoruz."
Bu nedenle, gelecekte her sektörün kendi dikey modeline sahip olacağı konusunda sektörde bir fikir birliği vardır ve kilit nokta, genel modelin yeteneklerinin şirketin kendi sektör verileriyle nasıl entegre edileceğidir.
Ancak, büyük ölçekli model projesini gerçekten uygulamayı düşünmeden önce, girişimcilerin daha önemli ancak kolayca gözden kaçan bir soruyu düşünmeleri gerekir - büyük ölçekli model, işletme için "sadece bir ihtiyaç" mıdır?
Bu bağlamda, yerel bir çok modlu büyük ölçekli model ekibi bir keresinde "Jiazi Guangnian"a, büyük ölçekli modellerin işletmeler tarafından "sadece ihtiyaç duyulup duyulmadığının" birden çok açıdan anlaşılması gerektiğini söylemişti. Bazı işletmeler için, büyük ölçekli bir model sunmamak, pazar rekabetinde keskin bir avantajı kaybetmekle eşdeğerdir ve müşterilerin beğenisini kazanmak için büyük ölçekli bir model kullanmak zorundadırlar - bu aynı zamanda "haklı bir ihtiyaçtır".
Ancak bir dereceye kadar bu, gelişmekte olan teknolojilerin ilk günlerinde daha çok bir piyasa duyarlılığıdır. Uzun vadede, ortaya çıkan teknolojilerin sanayileşmesi esasen iş ihtiyaçları tarafından yönlendirilecektir. Şu anda, bir kuruluşun büyük bir modele ihtiyacı olup olmadığı, birden çok faktörü göz önünde bulundurmalıdır.
Spesifik proje uygulama konularına ek olarak, şirketlerin veri güvenliği konularını ve büyük modellerin orijinal pazar yapısı üzerindeki etkisini de dikkate almaları gerekir.
Bu iki sorun bilgi ve dijital çağda sıklıkla ortaya çıkmıştır ve ortadan kaldırılamaz.Akıllı çağda bu sorunlar daha incelikli bir şekilde ortaya çıkabilir.
"Tüketici veya platform tabanlı birçok şirket, büyük modeli koşulsuz benimserlerse, büyük modelin sektörde ters tepme konusunda güçlü bir yeteneği vardır, çünkü bu, sektörün sektörden kolayca teslim alınması anlamına gelir. Giriş eşiği ve kognitif anahtar dedi Zhang Yitian.
Dijital dönüşüm bağlamında, çoğu endüstri, büyük veri ve bulut bilgi işlem gibi teknolojiler aracılığıyla dijital dönüşüm ve yükseltme gerçekleştirmiştir. Ancak aynı zamanda geleneksel işletmeler de büyük miktarda sektör verisini dijital teknoloji üreticilerine teslim etmiş, dijital teknoloji sağlayıcıları sektörde göz ardı edilemeyecek bir ana yapı haline gelmiş ve orijinal pazar yapısı değişmiştir.
Bununla birlikte, sanayi ve inşaat gibi sektörlerde az miktarda veri olması ve iş kolları arasında veri bağlantısının zorluğu nedeniyle, geleneksel işletmeler hala yüksek rekabet engellerini korumaktadır.
Zhang Yitian şunları söyledi: "Şu anda inşaat sektörü, dijitalleşme bağlamında en iyi korunan sektördür. Şimdi inşaat sektörünün bilgilendirilmesi, bütçe yapabilen bir Glodon dışında hiçbir dev araya giremez. Neden? Çünkü mimarinin tasarım çizimleri, inşaat çizimleri, bakım çizimleri, planlama çizimleri, dosyalama çizimleri ve diğer sekiz çizimi vardır, tüm çizimler birbiriyle bağlantılı değildir ve devlet daireleri birbirini tanımaz. bu sekiz çizimi açmanın maliyeti tüm bina yeterince yüksek, bu nedenle inşaat sektörü bu tür rekabetin çeşitlenmesini sürdürdü.Genellikle rekabetin çeşitlendirilmesinin endüstriyel gelişme için canlılık ve güç kaynağı olduğunu düşünüyoruz.
Bu nedenle, büyük ölçekli modeller dalgası altında, endüstri standartları ve rekabet avantajları mükemmel olmayan işletmeler için, büyük ölçekli modelleri koşulsuz olarak benimseyip benimsememek, her şirketin dikkatle düşünmesi gereken bir sorudur.
3. Büyük modellerin mühendislik uygulaması için standart bir cevap yoktur
Büyük model pazarına gerçek para yatırmış olan katılımcılar için yapılacak bir sonraki şey, gerçek proje uygulama problemini çözmektir.
Bu bağlamda endüstri, gelecekte büyük modellerin ve küçük modellerin endüstriyel uygulama sürecinde birbirini tamamlayacağı konusunda yavaş yavaş bir fikir birliği oluşturmuştur.
Lin Yonghua bir keresinde, yüksek hassasiyet ve düşük genelleme yetenekleri gerektiren dar alan senaryolarının "küçük model + transfer öğrenme" paradigması için daha uygun olduğunu söylemişti. Endüstriyel denetim, endüstriyel kalite denetimi, tıbbi görüntü analizi vb.
Ek olarak, Huayuan Computing'in kurucusu Xuan Xiaohua, yapay zeka şirketlerinin gelecekteki iş modelinin, dikey endüstriler için büyük veri tarafından yönlendirilen genel büyük modeli ve bilgi tarafından yönlendirilen küçük veri modelini entegre etmek olduğunu söyledi. tekerlek sürücüsü.
Zhang Gaonan ayrıca "Jiazi Guangnian"a şunları söyledi: "Kuruluşlar kendi modellerini optimize ettiklerinde veya dikey modeller eğittiklerinde, büyük modellerle birleştirebilirler. Büyük modeller gibi yüksek boyutlu verilere ihtiyaç duymazlar ve tam olarak uygulama ihtiyacı duymazlar. Ancak, büyük model teknolojisi diğer teknolojilerle birleştirilerek düşük bilgi işlem gücü gereksinimlerine sahip dikey bir endüstri modeli oluşturulabilir ki bu aydınlatıcıdır ve bu hiçbir şekilde büyük modellerin basit bir uygulaması değildir.”
Örneğin, defalarca eleştirilen büyük modellerin "illüzyon" sorunu için, kısa vadede çözmek için önceki nesil yapay zeka teknolojisinin birleştirilmesi gerekebilir.
"Halüsinasyonların birçok nedeni vardır ve bunun nedeni, verilerin nispeten seyrek ve belirli bir alanda yetersiz olması olabilir. Bu durumda, eğitim için modele daha fazla veri sağlamamız gerekir. Ayrıca, kullanıcılar soru sorduğunda, açıkça Daha Fazla arka plan bilgisi aynı zamanda halüsinasyonları azaltmanın veya "sıcaklığı" düşürmenin bir yoludur. Bazen halüsinasyonlar, soruların yeterince eksiksiz olmaması, arka plan ve öncülden yoksun olması nedeniyle ortaya çıkar. Bu nedenle, soru da çok önemlidir ve mühendislik anahtardır. ek olarak, kullanıcılar gerçekten sorunları %100 oranında doğru çözmek istiyorsa, yine de bilgi grafiklerini kullanmaları gerekebilir.Bilgi grafikleri, mantıksal akıl yürütmenin yanı sıra başkan Yann Lecun tarafından önerilen 'dünya modeli' de dahil olmak üzere daha yeni teknolojilerin doğruluğunu sağlayabilir. Jinyou.com'un CTO'su Wu Xuening, Meta AI'dan bahsetti.
Önceki nesil AI teknolojisi ile birleştirmenin yanı sıra, büyük modellerin eğitim sürecini yüksek kaliteli endüstri verileriyle birleştirmek de önemli bir parçadır.
Örneğin AI PaaS platformuna hizmet veren hibrit veritabanı olarak Tianyun Data on yılı aşkın bir süreden geçti ve artık büyük modellerle birleştirme aşamasına geldi.
Tianyun Data'nın başkan yardımcısı Li Congwu, kendisinin ve büyük modelin kombinasyonunun iki açıdan ele alınacağını söyledi - birincisi, özel alan verilerinin büyük modelle nasıl birleştirileceği. Örneğin, Tianyun Data, Çin Menkul Kıymetler Düzenleme Komisyonu için benzer bir politika yorumlama projesini tamamlamıştır.Tianyun Data, yönetmelikler, emsaller ve yorumlar gibi çeşitli verileri birleştirerek, mahkeme cezaları sürecine benzer şekilde ihlallerin yorumlarını üretmiştir. ihlallerin nedenleri.
İkincisi, Tianyun Data hibrit bir veri tabanı geliştiriyor ve Çin'deki en eski şirketlerden biri. 2018 gibi erken bir tarihte, Tianyun Data, günümüzdeki büyük modelleri destekleyen vektör veritabanına aslında benzeyen AI yerel veritabanı kavramını önerdi. Tianyun Data, kendi geliştirdiği bir vektör veritabanını piyasaya sürdü ve kendi modellerine uyguladı.
Genel olarak, büyük modellerin mühendislik uygulamasına yönelik standart bir cevap yoktur.
Çin, yapay zeka yolunda kesinlikle diğer ülkelerden farklı bir ilke imza atacaktır. İki yolun avantajlarını ve dezavantajlarını ayırt etmek zordur ve bunlar daha çok farklı ulusal koşullar altında gerçekçi seçimlere dayanmaktadır.
Xianfeng'in başkan yardımcısı Li Kang, bir röportajda "Jiazi Guangnian" ile bir benzetme yaptı ve bugün hala geçerli görünüyor: "Yerli girişimcilerin birçok sorununu tanımlamak için OpenAI'nin başarısını kullanmak haksızlık. iki kişinin iskambil oynaması gibi.farklı,karşı taraf birdenbire büyük bir el oynadı ve floş aldı,sadece onun iyi oynadığını söylüyorsun,ben çok temkinliydim ama kazandığımda neden söylemedin?"
Zhang Yitian, merkezi hükümet açısından, yapay zeka sorunları da dahil olmak üzere büyük modellerin küresel rekabette inisiyatif kazanmak için önemli bir stratejik araç ve ülkemin bilim ve teknolojisinin birdirbir gelişimini teşvik etmek için önemli bir strateji olduğunu paylaştı. sanayileşmenin optimizasyonu ve yükseltilmesi ve üretkenlik kaynağındaki genel sıçrama.
"Çin Komünist Partisi 20. Ulusal Kongresi'nin raporu endüstriyel konulardan bahsederken, yapay zekayı yeni nesil bilgi teknolojilerinden ayrı olarak önerdi. Bu nedenle, politika açısından yapay zekanın gelişimi ve büyük- ölçekli modeller sadece teknik bir mesele ve endüstriyel bir mesele değil, aynı zamanda bir ulusal ekonominin temel rekabetidir. İktidar meselesi daha derin bir perspektiften bakıldığında siyasi bir meseledir ve herkesin bu konuyu daha yüksek bir perspektiften anlaması gerekir."
Çin'in dışına atlar ve teknolojik gelişimin zaman çizelgesini uzatırsak, ChatGPT'nin neden olduğu kargaşa, yapay zeka teknolojisi geliştirme tarihinde sadece bir nokta olabilir ve tüm kararlar erken olabilir.
Ne de olsa, uzun süredir yapay zeka araştırmalarının ön saflarında yer alan teknisyenler bile yapay zekanın geleceği konusunda henüz bir fikir birliğine varamamış ve derin bir endişe içindeler.
Yazarlar Kenneth Stanley ve Joel Lehman, son zamanlarda popüler olan " Why Greatness Can't Be Planned " adlı kitapta şöyle yazıyorlar: "Yapay zeka hedeflerinin peşinde koşmak için herhangi bir pratik kuralın güvenilir kılavuzlar olup olmayacağını belirleyemeyeceğimiz rahatsız edici gerçekle yüzleşmemiz gerekiyor. ."
Kısa bir süre önce sona eren 2023 Pekin Zhiyuan Konferansında, Zhiyuan Araştırma Enstitüsü müdürü Huang Tiejun da çok benzer kaygılar yaşadı. Kapanış töreni için konuşmanın başlığı olarak doğrudan "kapatamıyorum" dört kelimesini kullandı. “Belirsiz bir durumdayız. Bu Near AGI bizden daha mı güçlü? Bizden daha mı zeki? kontrolün."
Kapanış konuşmasının sonunda şu cümleyle sözlerini tamamladı: "Büyük modellere yatırım yapar gibi risklerle de aynı şevkle baş edebiliyorsak, en azından geleceği kavramak mümkün. Ama sizce insanlar bunu yapabilir mi? Bilmiyorum."
Tüm teknolojilere ve endüstrilere bakıldığında, ön cephedeki çekirdek teknisyenlerden gelen bu "kontrol kaybı duygusu" diğer alanlarda yaygın değildir. Artık hemen hemen herkes taşları hissederek nehri geçiyor. Bugün pazara giren her şirket, teknolojik bakir topraklarda öncü olma potansiyeline sahiptir.
Ve zaman her şeyi kanıtlamanın en iyi kanıtıdır.
View Original
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.
Büyük ölçekli modeller altı aydır yükseliyor ve gerçek para ödeyen sadece birkaç yatırımcı var.
Yazar｜Liu Yangnan
Kaynak｜Jiazi Işık Yılı
"OpenAI'nin Çince versiyonu olmak" diye bağırdıktan sonra 136. günde Wang Huiwen, Light Years Away'i Meituan'a sattı.
29 Haziran 2023'te Meituan, Hong Kong Borsasında 29 Haziran 2023'te "Light Years Beyond" öz sermayesinin %100'ünü satın alacağını duyurdu. Toplam satın alma fiyatı şunları içerir: 233,673 milyon ABD doları nakit + taahhüt 366.924 milyon ABD Doları Renminbi borcu + 1 yuan, toplamda yaklaşık 2.065 milyar yuan.
Çin'de büyük bir patron tarafından kurulan ilk büyük ölçekli model start-up şirketinin bu şekilde sona ereceğini hayal etmek zor.Bu son, piyasada sayısız şüphe ve spekülasyon bıraktı.
Genel bir iş perspektifinden bakıldığında, Meituan'ın ışık yılları öteden satın alınması, işletmeler arasında yalnızca yaygın bir satın almadır. Ancak yerel AI endüstrisi için bu satın alma, yalnızca altı aydır sıcak olan AI büyük ölçekli girişimcilik dalgasının soğumaya başladığını gösteriyor gibi görünüyor.
Sermaye piyasası, endüstrinin su sıcaklığı hakkında daha sezgisel bir algıya sahiptir. 26 Haziran'dan bu yana HKUST Xunfei, Kunlun Wanwei ve 360 gibi AI konsept hisse senetleri toplu olarak düştü.
Sadece Çin'de değil, insanlar artık bir zamanlar akın edilen ChatGPT'yi takip etmiyor.
Web sitesi veri analiz aracı SimilarWeb'in verilerine göre, ChatGPT'nin erken dönemdeki ziyaretlerindeki artış hızı şaşırtıcıydı.Aydan aya büyüme oranı Ocak'ta %131,6, Şubat'ta %62,5 ve Mart'ta %55,8 oldu. Nisan ayında önemli ölçüde yavaşlayarak aylık bazda %12,6'lık büyüme oranı gösterdi ve Mayıs ayında bu rakam sadece %2,8 oldu.
Büyük modellerin popülaritesi ortadan kalktığında, insanların aklına kolayca şu soru gelebilir: Büyük modeller bir iş kurmak için iyi bir fırsat mı?
Açıkçası, bu sorunun standart bir cevabı yok ve hatta uzunların görüşleri bile oldukça farklı. Sadece birkaç gün önce, Cheetah Mobile'ın başkanı ve CEO'su Fu Sheng ve GSR Risk Sermayesi Fonu'nun genel müdürü Zhu Xiaohu, arkadaş çevrelerinde bu konuda "tartıştılar".
16 Haziran'da düzenlenen China Film Capital'in 2023 Yıllık Konferansında, China Film Capital yatırımcıları ile yatırım yapan sabit teknoloji ve tüketici teknolojisi şirketleri arasında, endüstrinin büyük ölçekli modelleri ve AIGC'yi nasıl benimsediği konusunda hararetli bir tartışma yaşandı.
"Jiazi Guangnian"ın bakış açısına göre, büyük ölçekli model pazarının acilen rasyonel seslere ihtiyacı var, inovasyonun hızı durdurulamıyor ve henüz açıklığa kavuşturulması gereken birçok konu var - büyük ölçekli modellerin dökülüp dökülemeyeceği? Nasıl yapılır? Büyük modele girmenin sorunları nelerdir? Gelecekte büyük modellerin ticarileştirilmesi, önceki AI endüstrisinin hatalarını tekrarlayacak mı?
İnsanlar ne kadar endişeli olursa olsun, endüstrinin büyük modeli benimsediği neredeyse belli - soru şu ki, ne şekilde.
1. İhtiyatlı yatırımcılar
Baichuan Intelligent, Lianyuan Technology, Lingxin Intelligent, Xihu Xinchen, MiniMax... 2023'ün başından günümüze yerli büyük ölçekli start-up şirketler birbiri ardına ortaya çıktı.Her girişimcinin geçmişi yeterince parlak ve her girişimin gücü yüksek oranda aktifleştirilir.yan onaylandı.
Bu süre zarfında, belirli bir yıldız girişimcinin bir iş kurmak için işini bırakması ve büyük bir finansman elde etmek için büyük bir modele girmesi alışılmadık bir durum değildi.
Örneğin, 1 Haziran'da, yerli büyük ölçekli bir model start-up şirketi olan MiniMax'in 250 milyon ABD dolarının üzerinde bir finansman turunu tamamlamak üzere olduğu ve şirketin değerlemesinin 1,2 milyar ABD dolarını aştığı bildirildi;
O zamanlar, Meituan tarafından yeni satın alınan Light Years Away'in finansman haberleri daha da kafa karıştırıcıydı.Wang Huiwen bir keresinde şirketin Source Code, Tencent, Wuyuan ve Suhua'dan 230 milyon ABD doları finansman aldığını yalanlamıştı. ancak bu finansman sonunda reddedildi ve Meituan tarafından yayınlanan satın alma duyurusu nedeniyle onaylandı.
Girişimcilerin peşine düşen bu yatırımcı dalgası, insanları büyük modelin tüm yerli AI risk sermayesi çemberini harekete geçireceğini düşündürdü, ancak durum bu değil. Aslında, kendi haleleri olan yıldız takımlar dışında, yatırımcıların büyük ölçekli girişimciliği bekleyip görme ve inceleme olasılığı daha yüksektir ve yalnızca az sayıda insan gerçekten gerçek para harcar.
O zamanlar AI alanında hararetli bir tartışma vardı: ChatGPT, yapay zeka dünyasında iPhone anı mı? Bu bağlamda, Xianfeng tarafından verilen cevap, bir sonuca varmak için acele etmemek. Xianfeng'in başkan yardımcısı Li Kang, "Bu etkinin ne kadar büyük olduğundan henüz emin değiliz, ancak bunun (büyük model) kesinlikle bir şeyleri değiştireceğini düşünüyoruz." dedi.
Ancak, bazı yatırım kuruluşları büyük modelle ilgili endişelerini dile getirdiler. Birincil bir piyasa yatırımcısı "Jiazi Guangnian"a Çin'in aşırı tepkisinden çok endişe duyduğunu söyledi. ChatGPT'nin patlak vermesinden sonra yerli AI konsept stokları patlatıldı. "Birincil ve ikincil piyasalarımız, enjekte edilen ilgili yatırımın karşılık gelen getirileri sağlayıp sağlayamayacağını düşünmelidir. Kısa vadeli çıkarlar içinse, bu tür bir yatırım sonunda kolayca boşa gidecektir, çünkü teknolojinin gelişimini gerçekten teşvik etmediniz. , ancak bu kavramsal bir yatırım."
Ona göre yatırımcılar, insanlığın geleceği üzerinde etkisi olan daha temel bilimleri keşfetmeye odaklanmalı.Bu, derin potansiyel piyasa değerine sahip gerçek teknolojik güçtür. "Piyasa dinamiklerinin yanı sıra piyasa değeri ve gerçek, gelecekteki sosyal ilerleme ile bütünleşmek gerekiyor. Körü körüne takip etmemeliyiz. Geleceği neyin değiştirebileceğini net bir şekilde anlamalıyız. Dalga içinde balon olmamalı."
Ancak bir FA uygulayıcısı "Jiazi Guangnian"a şunları söyledi: "Son zamanlarda yatırımcılar yavaş yavaş büyük ölçekli model projelere yatırım yapmaya başladılar, ancak miktar büyük değil."
Huaying Capital'in yönetici ortağı Zhang Gaonan, yatırımcıların temkinli tutumuyla ilgili olarak "Temel sorun hala yetersiz bilgidir." Kendi anlayışını dile getirdi. Ayrıca, "Neredeyse hiç kimse büyük modeli net bir şekilde tanımlayamıyor. Büyük modeli tartışmadan önce sınırlarını belirlememiz gerekiyor. Bahsettiğiniz büyük model ile bahsettiğim büyük model muhtemelen aynı şey değil."
Bazılarına göre, yatırımcıların temkinli davranması büyük ölçekli girişimcilik için olumsuz bir sinyal olabilir ve büyük ölçekli modellere soğuk su döküyor. Ancak objektif bir bakış açısıyla, sağduyu reddetmek anlamına gelmez ve derin düşündükten sonra rasyonel bir kucaklama daha değerlidir.
Büyük modellerin yardımıyla kendi işlerini dönüştürmeyi ve yükseltmeyi umut eden yatırımcılar, girişimciler veya geleneksel şirketler, büyük model pazarına gerçekten girmeden önce iki konuyu netleştirmeleri gerekir: büyük modelin yetenek sınırı nedir ve Büyük bir model tanıtmaya mı ihtiyacınız var?
2. Büyük modeli benimsemeden önce iki soruyu açıklığa kavuşturun
Yeni bir teknoloji ortaya çıktığında, iş dünyasının temel sorusu şudur: Bu teknoloji nerede ve nasıl kullanılabilir?
Bu özellikle büyük modeller için önemlidir ve büyük modele gerçekten girmemiş firmaların da dikkatle düşünmesi gereken bir sorudur.
Bu soruyu cevaplamak için öncelikle büyük modelin yetenek sınırını belirlemek gerekir.
Büyük modelin özelliği, dahili model algoritmasının devasa bir kara kutu olması ve büyük modelin üretim sürecinin açıklanamaz ve öngörülemez olmasıdır, dolayısıyla yetenek sınırını tanımlaması zordur. Ancak kesin olan, genel amaçlı büyük modelin her derde deva olmadığıdır.
Zhiyuan Araştırma Enstitüsü'nün başkan yardımcısı ve baş mühendisi Lin Yonghua, bir keresinde bir paylaşımında endüstriyel uygulama açısından "büyük model + hızlı öğrenme"nin her şeyin yerini alamayacağından bahsetmişti.
Ayrıca, birçok özel görev veya yeni görev için ipucu öğrenmenin, büyük modelin birden çok ipucu turu aracılığıyla gerekli sonuçları vermesine izin verebileceğini, ancak büyük modelin bu süreci "hatırlayamadığını" ve geliştiricinin tamamını eklerse bundan bahsetti. ipucu Her aramada, bir yandan, daha uzun süre uzatabilir ve büyük modelin bağlam kapasitesini aşabilir, diğer yandan, kaçınılmaz olarak her bir muhakemenin maliyetinde bir artışa yol açacak ve etkisi daha da artacaktır. kontrol etmek zor olur. Bu istikrarsızlık, gerçek para yatıran ürünlerin iniş aşamasında daha da ölümcül.
Ulusal Konuşma Yenilik Merkezi'nin baş uzmanı Zhang Yitian, Huaying Capital'in 2023'teki yıllık toplantısında da şunları söyledi: "Büyük model, üretken bir mantıktır ve sağladığı şey, yalnızca optimal bir kelime dağarcığı kümelemesidir ve hiçbir neden ve neden yoktur. Cevap ile soru arasındaki etki.Elimize geçen sadece bir 'sonuçtur', tanımlanması gereken bir 'cevap' değil.Bu nedenle, büyük modelin doğrudan eğitim, tıbbi bakım gibi ciddi alanlarda uygulanıp uygulanamayacağı, ve adalet sorun olabilir. Ama karar vermeye yardımcı oluyor. Anlamlı. Doğrudan sonuç üretme açısından, ticarileştirilip ürünleştirilecekse, daha kat edilmesi gereken çok yol olduğunu düşünüyoruz."
Bu nedenle, gelecekte her sektörün kendi dikey modeline sahip olacağı konusunda sektörde bir fikir birliği vardır ve kilit nokta, genel modelin yeteneklerinin şirketin kendi sektör verileriyle nasıl entegre edileceğidir.
Ancak, büyük ölçekli model projesini gerçekten uygulamayı düşünmeden önce, girişimcilerin daha önemli ancak kolayca gözden kaçan bir soruyu düşünmeleri gerekir - büyük ölçekli model, işletme için "sadece bir ihtiyaç" mıdır?
Bu bağlamda, yerel bir çok modlu büyük ölçekli model ekibi bir keresinde "Jiazi Guangnian"a, büyük ölçekli modellerin işletmeler tarafından "sadece ihtiyaç duyulup duyulmadığının" birden çok açıdan anlaşılması gerektiğini söylemişti. Bazı işletmeler için, büyük ölçekli bir model sunmamak, pazar rekabetinde keskin bir avantajı kaybetmekle eşdeğerdir ve müşterilerin beğenisini kazanmak için büyük ölçekli bir model kullanmak zorundadırlar - bu aynı zamanda "haklı bir ihtiyaçtır".
Ancak bir dereceye kadar bu, gelişmekte olan teknolojilerin ilk günlerinde daha çok bir piyasa duyarlılığıdır. Uzun vadede, ortaya çıkan teknolojilerin sanayileşmesi esasen iş ihtiyaçları tarafından yönlendirilecektir. Şu anda, bir kuruluşun büyük bir modele ihtiyacı olup olmadığı, birden çok faktörü göz önünde bulundurmalıdır.
Spesifik proje uygulama konularına ek olarak, şirketlerin veri güvenliği konularını ve büyük modellerin orijinal pazar yapısı üzerindeki etkisini de dikkate almaları gerekir.
Bu iki sorun bilgi ve dijital çağda sıklıkla ortaya çıkmıştır ve ortadan kaldırılamaz.Akıllı çağda bu sorunlar daha incelikli bir şekilde ortaya çıkabilir.
"Tüketici veya platform tabanlı birçok şirket, büyük modeli koşulsuz benimserlerse, büyük modelin sektörde ters tepme konusunda güçlü bir yeteneği vardır, çünkü bu, sektörün sektörden kolayca teslim alınması anlamına gelir. Giriş eşiği ve kognitif anahtar dedi Zhang Yitian.
Dijital dönüşüm bağlamında, çoğu endüstri, büyük veri ve bulut bilgi işlem gibi teknolojiler aracılığıyla dijital dönüşüm ve yükseltme gerçekleştirmiştir. Ancak aynı zamanda geleneksel işletmeler de büyük miktarda sektör verisini dijital teknoloji üreticilerine teslim etmiş, dijital teknoloji sağlayıcıları sektörde göz ardı edilemeyecek bir ana yapı haline gelmiş ve orijinal pazar yapısı değişmiştir.
Bununla birlikte, sanayi ve inşaat gibi sektörlerde az miktarda veri olması ve iş kolları arasında veri bağlantısının zorluğu nedeniyle, geleneksel işletmeler hala yüksek rekabet engellerini korumaktadır.
Zhang Yitian şunları söyledi: "Şu anda inşaat sektörü, dijitalleşme bağlamında en iyi korunan sektördür. Şimdi inşaat sektörünün bilgilendirilmesi, bütçe yapabilen bir Glodon dışında hiçbir dev araya giremez. Neden? Çünkü mimarinin tasarım çizimleri, inşaat çizimleri, bakım çizimleri, planlama çizimleri, dosyalama çizimleri ve diğer sekiz çizimi vardır, tüm çizimler birbiriyle bağlantılı değildir ve devlet daireleri birbirini tanımaz. bu sekiz çizimi açmanın maliyeti tüm bina yeterince yüksek, bu nedenle inşaat sektörü bu tür rekabetin çeşitlenmesini sürdürdü.Genellikle rekabetin çeşitlendirilmesinin endüstriyel gelişme için canlılık ve güç kaynağı olduğunu düşünüyoruz.
Bu nedenle, büyük ölçekli modeller dalgası altında, endüstri standartları ve rekabet avantajları mükemmel olmayan işletmeler için, büyük ölçekli modelleri koşulsuz olarak benimseyip benimsememek, her şirketin dikkatle düşünmesi gereken bir sorudur.
3. Büyük modellerin mühendislik uygulaması için standart bir cevap yoktur
Büyük model pazarına gerçek para yatırmış olan katılımcılar için yapılacak bir sonraki şey, gerçek proje uygulama problemini çözmektir.
Bu bağlamda endüstri, gelecekte büyük modellerin ve küçük modellerin endüstriyel uygulama sürecinde birbirini tamamlayacağı konusunda yavaş yavaş bir fikir birliği oluşturmuştur.
Lin Yonghua bir keresinde, yüksek hassasiyet ve düşük genelleme yetenekleri gerektiren dar alan senaryolarının "küçük model + transfer öğrenme" paradigması için daha uygun olduğunu söylemişti. Endüstriyel denetim, endüstriyel kalite denetimi, tıbbi görüntü analizi vb.
Ek olarak, Huayuan Computing'in kurucusu Xuan Xiaohua, yapay zeka şirketlerinin gelecekteki iş modelinin, dikey endüstriler için büyük veri tarafından yönlendirilen genel büyük modeli ve bilgi tarafından yönlendirilen küçük veri modelini entegre etmek olduğunu söyledi. tekerlek sürücüsü.
Zhang Gaonan ayrıca "Jiazi Guangnian"a şunları söyledi: "Kuruluşlar kendi modellerini optimize ettiklerinde veya dikey modeller eğittiklerinde, büyük modellerle birleştirebilirler. Büyük modeller gibi yüksek boyutlu verilere ihtiyaç duymazlar ve tam olarak uygulama ihtiyacı duymazlar. Ancak, büyük model teknolojisi diğer teknolojilerle birleştirilerek düşük bilgi işlem gücü gereksinimlerine sahip dikey bir endüstri modeli oluşturulabilir ki bu aydınlatıcıdır ve bu hiçbir şekilde büyük modellerin basit bir uygulaması değildir.”
Örneğin, defalarca eleştirilen büyük modellerin "illüzyon" sorunu için, kısa vadede çözmek için önceki nesil yapay zeka teknolojisinin birleştirilmesi gerekebilir.
"Halüsinasyonların birçok nedeni vardır ve bunun nedeni, verilerin nispeten seyrek ve belirli bir alanda yetersiz olması olabilir. Bu durumda, eğitim için modele daha fazla veri sağlamamız gerekir. Ayrıca, kullanıcılar soru sorduğunda, açıkça Daha Fazla arka plan bilgisi aynı zamanda halüsinasyonları azaltmanın veya "sıcaklığı" düşürmenin bir yoludur. Bazen halüsinasyonlar, soruların yeterince eksiksiz olmaması, arka plan ve öncülden yoksun olması nedeniyle ortaya çıkar. Bu nedenle, soru da çok önemlidir ve mühendislik anahtardır. ek olarak, kullanıcılar gerçekten sorunları %100 oranında doğru çözmek istiyorsa, yine de bilgi grafiklerini kullanmaları gerekebilir.Bilgi grafikleri, mantıksal akıl yürütmenin yanı sıra başkan Yann Lecun tarafından önerilen 'dünya modeli' de dahil olmak üzere daha yeni teknolojilerin doğruluğunu sağlayabilir. Jinyou.com'un CTO'su Wu Xuening, Meta AI'dan bahsetti.
Önceki nesil AI teknolojisi ile birleştirmenin yanı sıra, büyük modellerin eğitim sürecini yüksek kaliteli endüstri verileriyle birleştirmek de önemli bir parçadır.
Örneğin AI PaaS platformuna hizmet veren hibrit veritabanı olarak Tianyun Data on yılı aşkın bir süreden geçti ve artık büyük modellerle birleştirme aşamasına geldi.
Tianyun Data'nın başkan yardımcısı Li Congwu, kendisinin ve büyük modelin kombinasyonunun iki açıdan ele alınacağını söyledi - birincisi, özel alan verilerinin büyük modelle nasıl birleştirileceği. Örneğin, Tianyun Data, Çin Menkul Kıymetler Düzenleme Komisyonu için benzer bir politika yorumlama projesini tamamlamıştır.Tianyun Data, yönetmelikler, emsaller ve yorumlar gibi çeşitli verileri birleştirerek, mahkeme cezaları sürecine benzer şekilde ihlallerin yorumlarını üretmiştir. ihlallerin nedenleri.
İkincisi, Tianyun Data hibrit bir veri tabanı geliştiriyor ve Çin'deki en eski şirketlerden biri. 2018 gibi erken bir tarihte, Tianyun Data, günümüzdeki büyük modelleri destekleyen vektör veritabanına aslında benzeyen AI yerel veritabanı kavramını önerdi. Tianyun Data, kendi geliştirdiği bir vektör veritabanını piyasaya sürdü ve kendi modellerine uyguladı.
Genel olarak, büyük modellerin mühendislik uygulamasına yönelik standart bir cevap yoktur.
Çin, yapay zeka yolunda kesinlikle diğer ülkelerden farklı bir ilke imza atacaktır. İki yolun avantajlarını ve dezavantajlarını ayırt etmek zordur ve bunlar daha çok farklı ulusal koşullar altında gerçekçi seçimlere dayanmaktadır.
Xianfeng'in başkan yardımcısı Li Kang, bir röportajda "Jiazi Guangnian" ile bir benzetme yaptı ve bugün hala geçerli görünüyor: "Yerli girişimcilerin birçok sorununu tanımlamak için OpenAI'nin başarısını kullanmak haksızlık. iki kişinin iskambil oynaması gibi.farklı,karşı taraf birdenbire büyük bir el oynadı ve floş aldı,sadece onun iyi oynadığını söylüyorsun,ben çok temkinliydim ama kazandığımda neden söylemedin?"
Zhang Yitian, merkezi hükümet açısından, yapay zeka sorunları da dahil olmak üzere büyük modellerin küresel rekabette inisiyatif kazanmak için önemli bir stratejik araç ve ülkemin bilim ve teknolojisinin birdirbir gelişimini teşvik etmek için önemli bir strateji olduğunu paylaştı. sanayileşmenin optimizasyonu ve yükseltilmesi ve üretkenlik kaynağındaki genel sıçrama.
"Çin Komünist Partisi 20. Ulusal Kongresi'nin raporu endüstriyel konulardan bahsederken, yapay zekayı yeni nesil bilgi teknolojilerinden ayrı olarak önerdi. Bu nedenle, politika açısından yapay zekanın gelişimi ve büyük- ölçekli modeller sadece teknik bir mesele ve endüstriyel bir mesele değil, aynı zamanda bir ulusal ekonominin temel rekabetidir. İktidar meselesi daha derin bir perspektiften bakıldığında siyasi bir meseledir ve herkesin bu konuyu daha yüksek bir perspektiften anlaması gerekir."
Çin'in dışına atlar ve teknolojik gelişimin zaman çizelgesini uzatırsak, ChatGPT'nin neden olduğu kargaşa, yapay zeka teknolojisi geliştirme tarihinde sadece bir nokta olabilir ve tüm kararlar erken olabilir.
Ne de olsa, uzun süredir yapay zeka araştırmalarının ön saflarında yer alan teknisyenler bile yapay zekanın geleceği konusunda henüz bir fikir birliğine varamamış ve derin bir endişe içindeler.
Yazarlar Kenneth Stanley ve Joel Lehman, son zamanlarda popüler olan " Why Greatness Can't Be Planned " adlı kitapta şöyle yazıyorlar: "Yapay zeka hedeflerinin peşinde koşmak için herhangi bir pratik kuralın güvenilir kılavuzlar olup olmayacağını belirleyemeyeceğimiz rahatsız edici gerçekle yüzleşmemiz gerekiyor. ."
Kısa bir süre önce sona eren 2023 Pekin Zhiyuan Konferansında, Zhiyuan Araştırma Enstitüsü müdürü Huang Tiejun da çok benzer kaygılar yaşadı. Kapanış töreni için konuşmanın başlığı olarak doğrudan "kapatamıyorum" dört kelimesini kullandı. “Belirsiz bir durumdayız. Bu Near AGI bizden daha mı güçlü? Bizden daha mı zeki? kontrolün."
Kapanış konuşmasının sonunda şu cümleyle sözlerini tamamladı: "Büyük modellere yatırım yapar gibi risklerle de aynı şevkle baş edebiliyorsak, en azından geleceği kavramak mümkün. Ama sizce insanlar bunu yapabilir mi? Bilmiyorum."
Tüm teknolojilere ve endüstrilere bakıldığında, ön cephedeki çekirdek teknisyenlerden gelen bu "kontrol kaybı duygusu" diğer alanlarda yaygın değildir. Artık hemen hemen herkes taşları hissederek nehri geçiyor. Bugün pazara giren her şirket, teknolojik bakir topraklarda öncü olma potansiyeline sahiptir.
Ve zaman her şeyi kanıtlamanın en iyi kanıtıdır.