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文 | 响铃说
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作者 | 曾响铃
文 | 响铃说
几秒钟写出了一篇欢迎词
小说人物乱入现实快速创作不重样的故事
鼠标一点一封英文工作沟通邮件撰写完成
准确解出数学应用题还给出解题步骤
甚至还能理解人类情感认识同一个词语在不同场合下的含义……
在一片掌声中不久前的科大讯飞“星火”认知大模型发布会以现场实机的方式第一次向业界展示了中国的大模型能力所能达到的程度。
科大讯飞董事长刘庆峰称在文本生成和数学能力一定程度代表通用认知大模型的智慧水平上星火认知大模型已经国内显著领先且相比ChatGPT也具有一定优势在语言理解和知识问答方面也达到接近ChatGPT水平处于国内领先水平。 大模型的能力无疑是令人惊叹的。OpenAI的CEO奥特曼曾经说数据量大了模型大了就突然就出现了令人惊喜的结果他也不知道为什么。
刘庆峰在接受采访时表示星火对一些问题的回复“不知道它怎么懂的”。
这一类现象正在接近人工智能领域期待已久的“智慧涌现”Emergent Intelligence。
如刘庆峰所言统一的深度神经网络大模型在输入多元多模态的数据后可以就所有非特定领域“触类旁通”而不需要专门以特定的问题去训练。
智慧涌现从根本上告别了预设认知的“知识图谱”AI模式在走向真正的认知智能。
在国内大模型遍地开花的大背景下“智慧涌现”将成为共同的愿景。
而谁才能最先做到“智慧涌现”
越来越多现实表明作为一种技术创新大模型也需要和其他技术创新一样实现从技术能力到生态伙伴到产业应用的打通。
如刘庆峰所言是要找准“最解决社会刚需而又有市场规模能够自我造血的点”不断反哺技术创新提升最终要实现“良性循环”。
只有良性循环才能不断强化和提升实现智慧涌现。
反过来拆解当下大模型实现良性循环的几个要求智慧涌现的实现也就自然而然了。
能力有链条才能真正“智慧”
“星火”发布了七大能力文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态。
这是通用人工智能的七大维度很多厂商也基本上都跟随chatGPT进行了布局。
但科大讯飞对它们的各自认识却并不相同。
在“星火”发布会上刘庆峰表示5月份星火还要进行一次迭代增加更多的插件机制。
“有理解能力就可以做很多插件机制。”
在刘庆峰看来“自然语言理解水平到位才能最后让大模型真的作为一个工具能够把各种插件充分的调阅起来”。
也即在科大讯飞的布局中语言理解能力不仅仅是在发布会现场让观众发出惊呼更重要的是它的强化能够让大模型整体的能力“接驳”到不同的场景中去API能够理解复杂的指令、给出切中需求的结果。
所以语言理解能力对友商的领先也被刘庆峰视作“独特优势”。
与此类似的还有科大讯飞宣布“星火”6月份将有一次重大升级其中数学理解要强化。 这背后是科大讯飞认为“数学能力是代表大模型聪明程度”“数学理解在智慧涌现中能够帮助到其他能力”因此在评价对国内竞品有代差级优势后还不满意还必须针对性强化。
此外知识问答能力也在发布会现场被刘庆峰透露要具体到垂直场景中例如可以在医疗领域发挥价值。
可见科大讯飞虽然发布了7大能力但内在不同的能力却有自己的定位形成了链条有针对性的优化调整。
对大模型而言只有这样才能做到真正“智慧”并让教育、办公、汽车等大多数场景和个体感受到“智慧”。
当然完成七大能力的构建尤其是针对性的能力提升并非只有一个宏观认识就足够了还离不开长期的技术储备。
早在2011年科大讯飞就获准成立语音及语言信息处理国家工程实验室2017年科大讯飞又成立认知智能国家重点实验室一系列技术创新和进步不断积累。
例如2015年语音转写首次超过人类速记员、2017年通过国家执业医师资格考试、2019年SQuAD机器阅读理解全球首次超过人类平均水平、2022年OpenBookQA 科学知识推理单模型超过人类平均水平等等。
这些成为“星火”七大能力的基础是科大讯飞2022年年底启动“1N”1个通用认知智能大模型、N个领域落地认知大模型专项攻关的前提也是“星火”能够在语言理解等特定能力上有独特优势的保障。
离场景更近才能快速“涌现”
GPT-4发布后并没有公布其参数量这被视为走向商业化的准备。
毕竟截止4月微软向OpenAI已投入130亿美元2023年OpenAI预期还要实现数亿美元的营收来开启“回报”的进程。
不论什么大模型最终都必须走向商用、服务企业创造专业价值才能实现发展运营的良性循环——自我造血是最大的良性循环。
实际上“智慧涌现”也并不仅仅指的是AI能力的触类旁通更重要的还有各个场景下AI应用所产生的惊人效果。
要实现这种“涌现”就必须加速AI能力向产业的落地。
包月、按量收费、VIP一对一……不管是什么样的商业模式大模型背后的厂商所拥有的场景积累决定了“涌现”的速度和深度。这是大厂的“基因优势”可以直接结合过去一直在进行智能化场景业务来推动chatBOT能力落地。
典型的还有“星火”发布的同时科大讯飞就在现场同时发布了教育、办公、汽车、数字员工四大行业应用。
从目前的市场状况看大模型的场景“涌现”厂商能够在三个方面展现过去业务积累的价值。
1、离产品最近
很多过去就带有智能化能力的硬件和服务可以直接接入大模型来实现能力的升维。
例如“星火”接入科大讯飞AI学习机让该产品实现中英文作文类人批改另外讯飞智能办公本产品也直接受益于大模型可以实现会议纪要的高效、精准、扼要整理以及语音转写文稿的规整化。
目前讯飞智能录音笔、讯飞智能麦克风等办公产品也在接入“星火”。
2、离产业最近
To B的智能化转型服务原本就是AI的主战场现在可以直接引入大模型。
“星火”接入智能座舱与科大讯飞为数千个车型提供智能语音交互服务有直接关系现在这种交互变得更自由、更拟人化。此外“大模型数字员工”在企业招聘、营销售后等方面能为企业提供更拟人甚至超越人的工作能力。
正如科大讯飞计划在医疗、城市、政法、工业等行业引入大模型To B市场上已有的智能化服务都有接入大模型的可能性。
3、离生态最近
将已有的资源接入大模型大厂们还需要更多伙伴的协同。
刘庆峰在接受采访时表示“一定要靠生态共荣来做”他透露有首批来自36个行业的3000余家企业开发者将接入星火大模型。发布会上科大讯飞还启动了“2023 科大讯飞AI星火营生态计划”。
这背后也离不开科大讯飞已有的、来自千行百业的400多万开发者生态。
大模型的落地不是只有把技术接入产品、服务卖给客户没有生态运营能力也很难“循环”起来。
力量成建制才能持续进步
有链条定位的能力离场景更近“良性循环”就能够滚起来。
而这种滚动能够不断持续下去还需要厂商本身在战略、战术、团队等方面建制化力量。
这不仅是对加入大模型竞逐的创业团队提出的严峻要求也对大厂管理运营能力提出了要求。
草台班子或者没法力出一孔推出新业务的大厂做不到良性循环的持续。
刘庆峰的信心很大一部分也来自这样的成建制力量。
在战略定位上科大讯飞承载着认知智能唯一的全国重点实验室“星火”的出色表现某种程度上也是国家层面的幸事。
在战术上科大讯飞没有闷头做技术和产品而是以认知智能全国重点实验室会同中科院人工智能产学研创新联盟、长三角人工智能产业链联盟等业界权威力量面向整个行业推出了通用认知智能大模型评测体系。
通过七个方面481个维度的分解通用人工智能能力的评价有了一个相对更客观的评价标准。
一方面在大量跟风入局的大背景下技术的好坏不再凭借厂商各自的品牌宣传。
科大讯飞就试图用这套体系来客观讲述其大模型各项能力的水平。
例如在英文的邮件、广告文案、招牌广告、新闻通告等事项上5分制下ChatGPT为4.48分而“星火”达到了4.29分领先国内同行与ChatGPT十分接近。
这就使得市面上那种单一问题评价的方式不管是官方的还是测试者的体验报告被摒弃体系化的方式更令人信服。
一些行业乱象或也将被肃清。
另一方面评测标准反过来也是指导标准能够帮助更多入局的厂商更好地优化自己的技术和服务。
正如刘庆峰在采访中所言“一方面对自己的研究做到什么程度是一个指导指导我应该怎么做得更好每一个阶段的版本进步在哪有哪些缺点另外一个也是用它来真的来看根据不同的应用应该关注哪些能力。”
评测体系的出现一定程度上表现出全球大模型激烈竞争下国内行业领头羊所承担的行业职责。
在团队上科大讯飞“星火”核心团队目前有200人大部分都是85后90后的年轻团队每个领域分了8个子项目每个课题的领军人物都在这个领域中做了8~10年。
而200人之外刘庆峰介绍还有支持团队1000余人以及更外圈10万人的兼职数据标记团队。
这个整齐有序的团队体系建设是“星火”各项能力能够不断进步、攻克大模型相关难题的保障。
战略、战术、团队一整套建制化力量下来科大讯飞还将在6月9号、8月15号和10月24号发布迭代版本。
对更多想要入局或者已经入局大模型的玩家而言科大讯飞的案例表明对技术有认知、对场景有沉淀还能做好操盘才能实现持续的“良性循环”。
光有技术与热血在大模型这里不足以实现“智慧涌现”。
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#响铃说 Focusing on企业数字化与产业智能化升级这是关注一切与创业、产业和商业相关的降本增效新技术、新模式、新生态 NO.339深度解读
【完】
曾响铃
1钛媒体、品途、人人都是产品经理等多家创投、科技网站年度十大作者
2 虎啸奖评委
3 作家【移动互联网 新常态下的商业机会】等畅销书作者
4 《中国经营报》《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家报刊、杂志特约评论员
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6 “脑艺人”脑力手艺人概念提出者现演变为“自媒体”成为一个行业
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