Việc thương mại hóa các mô hình lớn cho mục đích chung vẫn còn sớm và AI tổng quát mới chỉ bắt đầu

Nguồn: Titan Media

Tác giả: Tần Công Huy

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi Unbounded AI

Từ theo đuổi cuồng tín đến trở lại bình tĩnh, quan điểm của mọi người về những người mẫu lớn đang lặng lẽ thay đổi. Một mặt, do tuân thủ, quy định và các lý do khác, sẽ mất thời gian để thương mại hóa các mô hình quy mô lớn cho mục đích chung; mặt khác, phía ngành mới chỉ bắt đầu đầu tư vào các lĩnh vực thí điểm như tài chính và chăm sóc y tế, và hiệu quả không thể được nhìn thấy ngay lập tức.

Như vậy, khi vòng xoáy điên rồ dần chậm lại, những tiếng nói khác nhau dần khắc họa nên một bức tranh “mô hình lớn” thực sự.

Trong số đó, việc sử dụng "mô hình quy mô lớn chung" hay "mô hình quy mô lớn của ngành", mỗi công ty đã đưa ra lựa chọn sau khi cân nhắc; và với sự cạnh tranh của mô hình quy mô lớn, "AI thế hệ mới" đã tham gia ánh đèn sân khấu . Phải nói rằng ChatGPT chẳng khác gì một phát súng bổ trợ cho sự phát triển của ngành trí tuệ nhân tạo bước sang một giai đoạn mới, và nó sẽ đẩy AI trở lại vị trí trung tâm của thời đại.

Cuộc chiến giữa mô hình chung và mô hình ngành

ChatGPT đã làm cho ngành công nghiệp nhận thức được sức mạnh to lớn của các mô hình lớn có mục đích chung và điều này dẫn đến cảnh tượng kinh doanh của "Cuộc chiến trăm mô hình" trong tương lai. Vô số nhà đầu tư và doanh nhân đã không thể ngủ được vì điều này và tài nguyên GPU đã trở thành "Lạc Dương đắt giấy" một thời.

Trong số đó, có rất nhiều công ty công nghệ đứng đầu ngành buộc phải đến "Lương Sơn". Một người trong ngành người mẫu tầm cỡ từng tiết lộ với Titanium Media App về tình hình hiện tại của công ty mình: "Không có người mẫu tầm cỡ thì ra mặt nói ra cũng ngại lắm. Làm ngay đi, và đó là khó giải thích nếu không có mô hình quy mô lớn." Vì vậy, họ chỉ có thể công bố tin tức rằng nó đang làm việc trên một mô hình quy mô lớn có mục đích chung cho thế giới bên ngoài, đồng thời tăng tốc nghiên cứu và phát triển tiến bộ trong nội bộ.

Tuy nhiên, xét cho cùng, mô hình lớn nói chung là một công việc tốn nhiều thời gian và công sức. OpenAI đã mất 6 năm để lặp lại GPT1. Bắt đầu đào tạo từ nhiều năm trước. Do đó, nếu không có sự tích lũy cơ bản về công nghệ và dữ liệu AI, rất khó để thực hiện thương mại hóa các mô hình lớn nói chung trong thời gian ngắn.

Ngoài ra, mô hình lớn có mục đích chung đương nhiên cần dữ liệu công khai để đào tạo và việc đưa dữ liệu của chính nó vào mô hình lớn có mục đích chung cũng có nghĩa là dữ liệu sẽ được chia sẻ theo mặc định. Do đó, một số ngành có yêu cầu cao về quyền riêng tư dữ liệu khó có thể truy cập các mô hình lớn có mục đích chung mà không cần chuẩn bị.

Trong những trường hợp như vậy, mô hình lớn của ngành đã trở thành "giải pháp tốt thứ hai" của ngành bên cạnh mô hình lớn chung và có thể hưởng cổ tức của mô hình lớn sớm hơn. Zhou Hongyi, người sáng lập Tập đoàn 360, cũng thẳng thắn nói: "Cơ hội trong tương lai cho các mô hình quy mô lớn bằng trí tuệ nhân tạo nằm ở thị trường gia tăng cấp doanh nghiệp và" dọc hóa "các mô hình quy mô lớn là hướng phát triển." A giám đốc kỹ thuật của một nhà máy lớn cũng nói với Titanium Media App. "Từ góc độ lập kế hoạch mô hình quy mô lớn của chúng tôi, chúng tôi sẽ tiếp tục lặp lại mô hình quy mô lớn có mục đích chung và tiếp tục tạo lớp trên cơ sở này để đào tạo mô hình quy mô lớn theo ngành dọc."

Cách đây không lâu, tại Hội nghị trí tuệ nhân tạo thế giới 2023, Tang Daosheng, Phó chủ tịch điều hành cấp cao của Tập đoàn Tencent kiêm Giám đốc điều hành của Nhóm kinh doanh công nghiệp thông minh và đám mây, cũng cho rằng việc ứng dụng mô hình quy mô lớn của doanh nghiệp cần xem xét toàn diện tính chuyên nghiệp của ngành , bảo mật dữ liệu, lặp lại liên tục và chi phí toàn diện.Và các yếu tố khác. Dựa trên mô hình công nghiệp lớn, xây dựng mô hình độc quyền của riêng bạn có thể là một lựa chọn tốt hơn cho các doanh nghiệp. Lý do là các mô hình lớn của ngành yêu cầu ít tham số hơn các mô hình lớn có mục đích chung, chi phí đào tạo và suy luận thấp hơn và việc tối ưu hóa mô hình dễ dàng hơn.

Tuy nhiên, Titanium Media App cũng học được từ những người trong ngành rằng trong một số trường hợp, mô hình lớn có mục đích chung không phải là điều kiện cần thiết cho mô hình quy mô lớn theo chiều dọc, điều đó có nghĩa là không có nền tảng để đào tạo mô hình quy mô ngành. để sử dụng một mô hình quy mô lớn có mục đích chung làm cơ sở. "Nếu mô hình quy mô lớn chung được xác định là mô hình có hàng trăm tỷ tham số, thì mô hình quy mô lớn chung không phải là điều kiện cần thiết cho mô hình công nghiệp quy mô lớn." mô hình công nghiệp quy mô nói với Titanium Media App. Tuy nhiên, ông cũng nói rằng mặc dù các mô hình lớn đa năng không phải là điều kiện cần thiết cho các mô hình công nghiệp quy mô lớn, nhưng các công nghệ cơ bản khác nhau để đào tạo các mô hình lớn đa năng, chẳng hạn như Transformer, cũng là những yếu tố cần thiết để đào tạo các mô hình công nghiệp quy mô lớn. .

Các tham số "100 tỷ" liên tục, "không quan tâm" đến mối quan hệ với mô hình lớn nói chung, ngưỡng của mô hình lớn theo chiều dọc đã được hạ thấp hơn nữa, điều này mang lại nhiều khả năng hơn cho sự phát triển hơn nữa của AI tổng quát.

Ngoài các mô hình lớn, AI tổng quát cũng đáng được chú ý

Bất cứ khi nào nói đến các mô hình lớn, trí tuệ nhân tạo (Generative Al) sẽ song hành cùng nhau. Hiểu một cách đơn giản về mối quan hệ giữa hai điều này - mô hình lớn có thể được hiểu là động cơ hiện thực hóa AI tổng quát, nghĩa là khả năng của AI tổng quát được cung cấp bởi mô hình học máy hoặc mô hình lớn và AI tổng quát cao hơn hơn so với mô hình lớn và AI tổng quát có thể Tùy thuộc vào kịch bản được yêu cầu, bạn có thể quyết định gọi mô hình lớn nào ChatGPT là một trong những ứng dụng điển hình của AI tổng quát.

Ngay từ năm 2020, trí tuệ nhân tạo tổng hợp đã được chọn vào Chu kỳ cường điệu về công nghệ mới nổi của Gartner và vào năm 2022, trí tuệ nhân tạo tổng hợp đã được liệt kê là một trong những xu hướng công nghệ chiến lược chính và công nghệ này đã bước vào đỉnh điểm của những kỳ vọng thổi phồng từ giai đoạn kích hoạt đổi mới. Gartner tin rằng AI tổng hợp sẽ trở thành một công nghệ có mục đích chung, với tác động tương tự như tác động của động cơ hơi nước, điện và Internet. Khi AI tổng quát dần được triển khai, sự cường điệu xung quanh khái niệm này sẽ dần biến mất và tác động đối với mọi người và doanh nghiệp trong công việc và cuộc sống hàng ngày của họ sẽ tăng lên.

Tín dụng hình ảnh @Gartner

Adam Selipsky, Giám đốc điều hành của Amazon Cloud Technology, cho biết trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với Bloomberg, CNBC và các phương tiện truyền thông khác: "AI sáng tạo rất quan trọng trong chatbot và tìm kiếm. . Tất cả mọi người đều thấy rõ lợi ích ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, nhưng đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm trong nhiều khả năng. Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo tổng quát sẽ mang lại những thay đổi trong mọi tầng lớp xã hội. "Ông coi trí tuệ nhân tạo là một "bước đột phá" " thay đổi, và nó có thể là Thay đổi lớn nhất kể từ khi Internet ra đời.

"Hãy tưởng tượng, trong thời đại máy tính sử dụng thẻ đục lỗ làm giao diện, chỉ một số ít nhà khoa học có khả năng sử dụng máy tính; khi giao diện đồ họa và chuột trở thành giao diện tương tác giữa người và máy tính, mọi người đều có thể sử dụng máy tính." Adam Selipsky nói.

Vì vậy, những thay đổi do AI tổng quát mang lại sẽ được phản ánh theo những cách nào?

Có thể thấy, trong lĩnh vực ô tô, một số công ty đã sử dụng Genegene AI để tổng hợp dữ liệu đào tạo lái xe tự động nhằm đẩy nhanh quá trình đào tạo; trong lĩnh vực sản xuất, Genegene AI có thể giúp phân tích một lượng lớn dữ liệu đo lường từ xa của IoT, thực hiện dự báo. bảo trì, giảm thời gian chết của dây chuyền sản xuất. Dựa vào trí tuệ nhân tạo AI, Autodesk đã làm việc với các nhà sản xuất máy bay để hoàn thành thành công một phần thiết kế vách ngăn và giới thiệu một thiết kế mới nhẹ hơn 45%. Nếu tường bay này được áp dụng cho đội bay toàn cầu sẽ giúp tiết kiệm nhiên liệu tương đương mức tiêu thụ nhiên liệu của 93.000 ô tô.

Tuy nhiên, cần phải nhấn mạnh rằng AI tổng quát mà Autodesk dựa vào không phải là một mô hình lớn nhất định, mà là một công cụ thiết kế dựa trên AI được xây dựng bằng mô hình học máy.

Do đó, để hiện thực hóa AI tổng quát, mô hình lớn chỉ là một lựa chọn và tương lai sẽ không bị chi phối bởi một mô hình lớn. Ứng dụng Titanium Media lo ngại rằng khi hầu hết các doanh nghiệp cân nhắc truy cập các mô hình quy mô lớn, họ không chỉ truy cập trực tiếp vào một mô hình quy mô lớn mà chọn truy cập nhiều mô hình. Vì vậy, trong số các mô hình lớn này, có thể không loại trừ sự hợp tác giữa các mô hình lớn theo chiều dọc và các mô hình lớn nói chung trong tương lai.

Lấy UFIDA và WPS, hai phần mềm trong nước làm ví dụ. UFIDA gần đây đã phát hành YonGPT, một mô hình dịch vụ doanh nghiệp lớn. Theo Ứng dụng Titanium Media, cơ sở mô hình lớn chung mà YonGPT dự định truy cập bao gồm Zhipu ChatGLM, Wenxinyiyan và Zhiyuan Wudao Tianying, v.v. ;WPS trước đây đã ra mắt WPS AI.Theo tin tức mới nhất, cơ sở mô hình quy mô lớn chung của WPS AI ở Trung Quốc đại lục là MiniMax và phiên bản nước ngoài mới ra mắt của nó được hỗ trợ bởi OpenAI và PaLM2.

Trong thế giới của AI tổng quát, người ta không dựa vào một mô hình lớn và không chỉ mô hình lớn mới quyết định sự thành công của AI tổng quát.

Không thể phủ nhận rằng việc triển khai AI tổng quát cũng là kết quả của nhiều khía cạnh và những thách thức "phụ" xung quanh việc triển khai AI tổng quát đang được phơi bày.

** Thử thách "phụ" trong AI tổng quát**

"Hãy nói với điện thoại di động 'Nếu con mèo chạy trên ghế sofa, hãy nhắc tôi', sau đó khi con mèo chạy trên ghế sofa, điện thoại di động sẽ nhận được tin nhắn cảnh báo." Nhà cung cấp giải pháp video cao cấp Shandong Zhongwei Century Technology Co., Ltd Phó chủ tịch Wang Zhengbin đã đề cập đến kịch bản ứng dụng phát hiện video thông minh trong ngôi nhà thông minh trong một bài phát biểu.

Nhưng đó là một khung cảnh có vẻ đơn giản, ngoài mô hình lớn đa phương thức đằng sau nó, mạng và tính toán ở biên cũng rất quan trọng. "Trong một ứng dụng AI tổng quát như ChatGPT, nếu tỷ lệ mất gói mạng đạt 1%, hiệu suất của nền tảng đào tạo mô hình lớn sẽ giảm xuống 5% so với hiệu suất cao nhất, nghĩa là 95% bị mất. Khả năng mạng Hiệu suất của toàn bộ nền tảng mô hình quy mô lớn là một yếu tố rất quan trọng.” Zhang Yu, Giám đốc Công nghệ của Bộ phận Mạng và Biên của Intel Trung Quốc và Kỹ sư trưởng AI cấp cao của Intel cho biết.

Người ta dự đoán rằng với sự bùng nổ của nhu cầu AI, việc triển khai trí tuệ nhân tạo ở rìa sẽ cao gấp ba lần so với trong cơ sở dữ liệu, điều này cũng có nghĩa là việc triển khai AI ở rìa là một thách thức lớn cho bước phát triển tiếp theo. của trí tuệ nhân tạo.

"Chi phí thời gian và chi phí lao động để triển khai trí tuệ nhân tạo đến đầu cuối biên như dây chuyền sản xuất của nhà máy vẫn còn cao và hơn một nửa việc triển khai trí tuệ nhân tạo biên không thành công." Sachin Katti, phó chủ tịch cấp cao kiêm tổng giám đốc bộ phận phụ trách của Intel. mạng và bộ phận cạnh, gần đây Khi nói về điện toán cạnh trong thời đại của các mô hình lớn, ông nói. Một mặt, lý do là thiết bị đã lỗi thời và tài nguyên máy tính cạnh không đủ; mặt khác, làm thế nào để sử dụng dữ liệu duy nhất của riêng họ để triển khai AI cũng rất quan trọng. Nhiều triển khai AI tiên tiến sẽ bị cản trở bởi những thách thức này.

Đồng thời, hiệu suất tốt hơn của AI tổng quát cuối cùng cần phải được hỗ trợ bởi dữ liệu, hiện tại ngành này một mặt hy vọng đảm bảo an toàn dữ liệu trong AI tổng quát, mặt khác cũng hy vọng tạo ra dữ liệu nguồn dồi dào và sẵn có.

Việc giải quyết những vấn đề này cũng đang được tiến hành. "Hệ thống mô hình lớn và hệ thống AI ngày nay phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu và là hệ thống thông minh dựa trên dữ liệu. Hệ thống này có yêu cầu rất cao về độ rộng và tính không thiên vị của dữ liệu. Giả sử rằng dữ liệu rất thiên vị, rất khó để hỗ trợ nó một cách hiệu quả . Phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo." Wei Tao, phó chủ tịch kiêm giám đốc an ninh kỹ thuật của Ant Group, từng nói, vì vậy có thể thấy rằng đã có các công cụ để xác minh ngược lại bảo mật dữ liệu AI.

Về phát triển nguồn dữ liệu, cách đây không lâu, Sàn giao dịch kỹ thuật số Thâm Quyến đã cùng gần 50 đơn vị thành lập "Liên minh điện toán mở" và các nhà đồng tài trợ bao gồm Tencent Cloud, Huada Genomics, Yuntian Lifei, Obi Zhongguang và UBTECH, Trung Quốc Chi nhánh Unicom Quảng Đông, Huaao Data và các doanh nghiệp khác, Hiệp hội trí tuệ nhân tạo Thâm Quyến và các hiệp hội khác, Trung tâm siêu máy tính quốc gia Thâm Quyến và các tổ chức nghiên cứu và tổ chức nghiên cứu khác. Một trong những mục đích chính của việc thành lập Liên minh Điện toán là phối hợp xây dựng các tiêu chuẩn liên quan như yếu tố dữ liệu, quản trị dữ liệu, dữ liệu đào tạo, ghi nhãn dữ liệu và dữ liệu tổng hợp xung quanh dữ liệu đào tạo chất lượng cao của Trung Quốc và dữ liệu đào tạo đa phương thức và hỗ trợ trao đổi dữ liệu để tăng các danh mục mới và lĩnh vực mới liên quan đến Mô hình của họ.

Không thể nói hết những thách thức gặp phải trong quá trình phát triển AI tổng quát và cơn bão AI toàn cầu do ChatGPT gây ra không kết thúc với ChatGPT. Sau khi thế giới trí tuệ nhân tạo mới được mở ra, mô hình lớn và AI sáng tạo trong giai đoạn sơ khai cũng bộc lộ nhiều vấn đề và đặt ra hàng loạt thách thức, nhưng đồng thời cũng mang đến cơ hội khám phá và đổi mới cho mọi tầng lớp xã hội.

Ngành công nghiệp chạy đua hướng tới AI tổng quát, điều này hoàn toàn không phải là điều xấu đối với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hay thậm chí là con người.