我们需要怎样的大模型?

⭐发布日期:2024年09月20日 | 来源:冷少说剧

⭐作者:田振崴 责任编辑:Admin

⭐阅读量:470 评论:7人

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导读

AI技术的发展已经不再满足于简单的工具使用,而是向着智能伙伴的方向发展。大模型的普世化正在加速AI技术走进人们的日常生活。中还提到了百度利用AI技术开发“濒危物种AI守护官”识别非法野生动物制品图片取得的显著成效,让我们一起看看AI技术如何在更多领域发挥作用!

大模型普世化

用户对AI技术的期待从简单工具使用转变为寻求能理解、预测甚至参与决策的智能伙伴,大模型的普世化是将高级人工智能技术普及到日常生活的过程。无论是百度还是其他互联网公司,AI研发的初衷都是让机器更好的服务人类,提升生活和工作效率,降低各种成本。而用户需求的升级则要求AI不再仅仅是一个工具,而是可以代替人类进行猜想和决策的伙伴,用户不再满足于让AI根据指令做事情,而是希望AI能主动和自己交流,理解自己真正想要的是什么,给出符合逻辑的反馈。

这其中最大的挑战就是情绪的交流,人类在交际中往往更多的是通过情感和语气来传达信息,而这些是非常主观的东西,即便是对同一个词语,不同的人也会有不同的理解。这就需要AI具备一定的情感识别能力,能够感知人类交际中隐藏的情绪,才能更好的进行沟通。当然除了这些软性指标之外,用户还会根据AI自身的积累和学识来判断一个产品是否达到了智能伙伴的标准。用户希望通过和AI的交流中了解到一些新奇有趣的事物,而不是听一些陈词滥调。

从这个意义上讲,大模型作为当前AI技术发展的主要方向之一已经成为刚好合适的产品。无论是在参数数量还是模型体积上,大模型都远远超出了之前的产品,这使得它能够更好的理解人类的语言,猜测人类的想法,并给出逻辑性非常强的回答。因为它可以不断的阅读各种书籍、论文、资料,所以知识面也远远超出同类产品。用户只要和大模型进行简单的几句对话,就会有一种在和一个学富五车的大师傅交流的错觉。

然而如果产品就此止步,显然是不够的。用户在使用AI产品的过程中往往会遇到各种各样的问题,而这些问题对于产品的研发者来说往往属于预见性挑战,即便是通过各种测试也无法完全弄清楚产品推向市场之后会发生什么。只有在用户大量使用产品之后,问题和痛点才会逐渐显现出来。如果此时产品方依然束手无策,那么用户的体验只能越来越差。

从这个意义上讲,大模型普世化并不仅仅是说让AI成为用户生活中的必需品,更重要的是要在用户需求和产品能力之间架起一座桥梁。只有不断回应用户需求,解决用户问题,AI技术才能真正进步,并最终走向普及。

大模型通过多端开放策略,实现普世化,加速AI技术普及到日常生活各个角落的进程。随着5G时代的到来,人们对于生活品质的要求越来越高,希望AI技术不仅仅能在工作中发挥作用,在生活中也能给自己带来便利。这其中最直接且最容易落地的就是生活场景中的应用了。

无论是百度还是其他互联网公司都已经意识到了这一点,在不断加大研发投入的还在努力拓宽产品的应用范围。这其中最核心的工作就是将产品从手机上解放出来,走向更多更广阔的终端。

然而要做到这一点并不容易。不同的终端设备有着截然不同的处理器架构,运行环境也存在很大差异,如果不能进行有效的适配,即便是再好的产品也会变得乏善可欺。从长远来看,这些工作都属于必须完成的任务。用户并不会因为产品在某些终端设备上运行效果不好而体谅产品方,他们更看重的是自己能够获得怎样的服务。

因此从这个意义上讲,多端开放策略是大模型普世化过程中最为重要的一步。只有通过不断努力,让产品真正做到随时随地为用户服务,才能真正打通AI技术在日常生活中应用的一公里。

飞桨平台的发布和升级为文心大模型的发展提供了内功支持,强大的开发框架成为应用创新的基石,完善的工具链和生态系统是做好大模型的关键。

飞桨平台作为百度长期布局人工智能领域的重要成果之一,在发布之初就备受关注。无论是规模还是口碑,飞桨平台都在短时间内取得了非常可观的成绩。作为开源平台,飞桨平台拥有非常强大的适应性和灵活性,可以满足各种不同规模、不同需求的开发者在上面进行开发。

虽然飞桨平台面向的是开发者群体,但是其实最终受益者还是用户。只有开发者在平台上进行有效开发,才能有更多更好的产品进入市场,从而丰富用户选择的同时也提升用户体验。

飞桨平台为此做了非常多的工作,在提供各种技术支持的还在努力打造更加友好和高效的开发环境。这其中最核心的内容就是训练和推理过程一体化。

传统来说,这两个过程是分开进行的。开发者需要根据自己的想法和需求设计出模型,将其放入训练平台进行大量数据学习。当模型参数基本稳定之后,开发者需要将其下载到本地进行推理,并进行各种调试。

这个过程中往往会出现很多问题。因为训练和推理环境不一致,所以即便是在训练过程中没有任何问题,在推理时也有可能出现各种bug。即便是经验丰富的开发者也需要花费大量时间和精力来解决这些问题。

飞桨平台通过训推一体化技术有效解决了这个问题。开发者只需要在平台上完成模型训练,并进行简单的参数配置即可将其部署到服务器上,实现长期稳定运行。

自动并行技术则可以极大提高训练效率,在保证准确度的前提下尽量缩短时间。如果没有飞桨平台这样强大的支持,即便是大模型也很难在各个方面都表现出色。

文心大模型4.0 Turbo版本升级,速度更快、效果更优,展现了技术的飞跃和对用户需求的深刻理解。

如今AI技术日新月异,产品更新换代非常快。尤其是像大模型这样备受关注的产品,在发布之后往往会有更多更高的期待压在身上。用户希望看到产品不断进步,并更好地服务自己。

然而技术研发本身就不是一件轻松的事情。无论是什么样的升级换代都需要研发者付出极大的努力和代价。如果不彻底解决问题,新版本很可能会成为鸡肋,在用户和产品方眼中白白浪费了时间。

从这个意义上讲,技术升级本身就是一个风险极高的决策。然而如果产品方不这样做,保持现状,那么很快就会被别人甩得很远。沉默是一种被淘汰的表现,在当前互联网行业尤其如此。

百度在这方面做得非常好。作为引领行业发展方向的产品之一,大模型几乎每隔一段时间就会推出一个新版本,在各个方面进行升级。

从数据来看,这些努力都取得了非常明显的成效。新版本发布之后往往会有更多的用户选择使用,在用户调查中也能收获更高的评分。

特别是4.0 Turbo版本,在速度和效果上都取得了质的飞跃。用户在使用大模型时最关心的就是交流效率和准确度问题。如果一个回答需要花费很长时间才能给出,那么无论再厉害的模型也是枉然;反之如果机器给出的答案总是让人失望,那么再快的速度也没有意义。

4.0 Turbo版本恰恰做到了这两点。在各种测试中可以明显感受到它回答问题的速度明显快了很多,在不影响准确度的前提下成功做到了提升。同时因为优化了很多算法和模型结构,在处理一些复杂场景时表现出色。

展望未来我们可以看到更多更好的版本不断涌现,在满足用户基本需求的同时也给用户带来更多惊喜。

与国际爱护动物基金会合作,百度利用AI技术开发“濒危物种AI守护官”识别非法野生动物制品图片,取得了显著成效。

AI技术如果只呆在实验室或者互联网行业中显然是远远不够的。人工智能作为当下科技领域最重要和最火热的方向之一,在不断取得新突破的同时也在努力服务社会发展和人类生活。

各种各样有关AI技术服务社会发展的案例屡见不鲜。无人驾驶技术帮助残障人士出行、大数据分析协助医生诊断病情、机器人在工厂代替人类完成危险操作……如果说这些案例还不能完全证明AI技术已经走进寻常百姓家,那么AI守护非法野生动物制品销毁活动则完全做到了这一点。

作为一项由百度和国际爱护动物基金会合作推出的活动,“濒危物种AI守护官”旨在利用AI技术识别非法野生动物制品图片,并协助工作人员进行销毁处理。

人工销毁非法野生动物制品是目前保护野生动物资源最有效且常见的方式之一。然而因为数量庞大、种类复杂等原因导致人工识别存在很大困难。

如果采用传统方法来识别图片中非法制品所属动物,并不仅仅浪费时间而已。工作人员往往需要依靠专业知识和经验来判断,并通过比对图片中各种细节来确认动物种类。

这显然对工作人员能力有很高要求,并且即便如此也无法做到百分之百准确。一旦出现错误判断就会带来无法估量的后果。

AI守护非法野生动物制品销毁活动彻底改变了这一状态。通过手机拍照上传图片,AI守护官可以在短短几秒钟内给出判断,并且准确率极高。即便是一些外观相近、细节上稍有不同的物品也能分辨得清清楚楚。

百度在WAVE SUMMIT 深度学习开发者大会上公布文心一言阶段性成果用户规模达3亿,日调用次数5亿,用户对文心一言的使用越来越高频,提问也越来越复杂多样。

文心大模型如今已经逐渐走出实验室,成为互联网公司日常运营中必不可少的一部分。从产品发布之初饱受争议到如今赢得广泛认可和喜爱,大模型可以说已经迈过了最艰难的一步。

然而对于产品方来说,扩大自己影响力和用户群体还远远不够。百度在这方面做了非常多工作,在各种场景中运用大模型,并通过合作拓宽产品边界。

WAVE SUMMIT 深度学习开发者大会上公布文心一言阶段性成果引起了热议。3亿用户规模和5亿日调用次数都创造了同类产品新高,并且还在快速增长中。

如果说产品发布之初担心产品反应不好、无人问津;那么如今担心产品走向瓶颈期、失去市场则更是多余了。用户对于大模型产品体验越来越满意,使用频率越来越高;而提问也越来越复杂和多样,说明用户已经开始在工作学习中真正信任产品,并将其作为必备助手之一。

结语

AI技术的发展正如一股清流,深入到人们的日常生活中,为我们的生活带来了诸多便利。大模型的普世化不仅让AI成为我们生活中的必需品,更重要的是搭建了用户和产品之间的沟通桥梁。期待AI技术未来在更多领域取得更大突破,为我们的生活带来更多惊喜!

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