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      微軟的iPhone時刻

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      20 格隆匯APP ? 2023-03-24 10:15:48  來源:格隆匯APP E7233G0

      作者|弗雷迪 來源|格隆匯APP(ID:hkguruclub)

      數(shù)據(jù)支持 | 勾股大數(shù)據(jù)(www.gogudata.com)

      在新一代GPT問世后,微軟旋即推出了Microsoft 365 Copilot,新的辦公軟件由GPT-4驅動,在減少大量用戶操作下,協(xié)助生成文檔、電子郵件、演示文稿和更多內容。

      處理效率之高,愈發(fā)讓人驚呼,生產力和人機交互的新一輪革命不再只是想象。

      新技術的顛覆效果,往往看它能否展現(xiàn)出更低成本、更高產出、更省時間的產品力。

      為GPT提供算力的CPU服從摩爾定律,即每隔18-24個月(更省時間),原來的晶圓上封裝的晶體管數(shù)量將會翻倍(更低成本),芯片的性能也會隨之翻倍(更高產出)。

      能夠實現(xiàn)以上三角的優(yōu)化解決方案,最終會推動飛輪旋轉,實現(xiàn)強大的規(guī)模效應。而Open AI與微軟的合作,似乎在朝著這個方向努力。

      01

      GPT-4讓我們離AGI又近了一步

      ChatGPT風靡全球之后,OpenAI的創(chuàng)始人Sam Altman曾表示,一個全新的摩爾定律即將出現(xiàn),宇宙中的智能數(shù)量每18個月翻一番。

      來源:推特

      AI的復雜性會隨著市場邊界的擴大而進一步加深,具有涌現(xiàn)出新特性的潛質。

      模型的底層邏輯是算力、數(shù)據(jù)、算法三位一體的結合,但復雜程度與數(shù)據(jù)規(guī)模相匹配。

      隨著參數(shù)量的增長,大模型的能力比起小模型要更加泛化。如果小模型的目標是做一個行業(yè)專家,那么大模型的定位則是要成為一個通才。

      AGI(通用人工智能)被設計的目的,是讓機器模仿并逐漸超越人類,實現(xiàn)與人類相近的能力,計算、推理、思考、創(chuàng)造,但是會更快、更高效。

      學會吸納更多的參數(shù),是大模型復雜度提升的基礎條件,數(shù)據(jù)就是AI 的血液。

      第一代GPT的訓練參數(shù)只有1.17億參數(shù),模型引入了Transformer架構,在處理文本的時候,學會利用上下文信息來預測下一個單詞。

      在處理不同的任務時,僅需要對預訓練形成的網(wǎng)絡結構進行微調,就能取得比傳統(tǒng)NLP模型更好的泛化效果,也加快了模型處理數(shù)據(jù)的效率。

      GPT2.0階段,模型學會了多任務處理。開發(fā)者再次測試了容量對于性能提升的幫助,不再需要標注,而是讓模型根據(jù)給定的指令去理解任務。

      這個階段的訓練表明,隨著模型容量和數(shù)據(jù)增大,不需要給模型提供樣例,它也能夠很好地理解并且完成任務。

      基于這層理解,到了GPT-3,開發(fā)者也就有了更大的底氣實現(xiàn)參數(shù)規(guī)模的躍遷,在海量語言模型參數(shù)集中,少數(shù)樣例設置下,GPT的準確性繼續(xù)得到提升。

      語言模型參數(shù)增加,GTP在NLP任務上表現(xiàn)提升

      來源:AI21 Labs

      到了第四代,模型之間的代際差異隨著任務復雜度的提高更加明顯,這是GPT-4能做到的事情:

      1

      來源:Open AI

      國內百度16日發(fā)布了對標chatGPT的產品“文心一言”,也已經(jīng)能夠支持多模態(tài)的轉換,文字可以直接在對話中生成圖片和視頻。

      隨著多模態(tài)的實現(xiàn),基于自然語言模型的GPT未來有希望率先向AGI靠攏:

      OpenAI開放GPT 的初衷不僅在于找到最佳的落地應用,而且在復雜的人類信息流里得到反饋,擴大其能力的邊界。代際之間,GPT快速進步的能力超乎想象。

      基于AGI最終很可能會實現(xiàn)的設想,AI的安全也將逐漸上升為一個全人類的重要議題。

      OpenAI因此會在正式版本發(fā)布之前花費數(shù)月的時間進行風險評估,不過最終,無論進行多嚴格的審查,人類的未來始終該由全人類來共同決定。

      02

      微軟的iPhone時刻

      殺手級應用的誕生,對加速生產力變革具有重要的轉折作用。

      19世紀末的蒸汽機靠燒煤提供動力,但操作和燃料需要耗散大量人工和效率。后來西門子率先發(fā)明了電動機車,只消鋪一條電線,不過當時電費比煤費還要貴,需要頻繁充電。

      直到福特T型車橫空出世,流水線生產讓汽車制造成本大幅降低。隨之重量更輕、體積更小、操作更靈活的內燃機汽車開始走進千家萬戶,逐漸替代了蒸汽機和電動機。在這之后我們又有了飛機和火箭。

      AI的應用,讓人和計算機交互的方式產生了劇變。微軟CEO曾經(jīng)表示,Copilot的自然語言交互將是下一輪人機交互方式變革的雛形。

      從圖像界面的PC,到iPhone多點觸控的智能機,每一次人機交互方式的變革孕育著全新的下游應用生態(tài)。

      過去的AI就只是大模型,把幾十臺服務器放在一起訓練,沒有落到實地的應用。OpenAI與微軟的合作,實現(xiàn)了兩件事情。

      一是跑通了商業(yè)模式,GPT的訓練和日常運營背靠微軟Azure的算力支持,微軟云服務Azure的市場份額僅次于AWS,是谷歌的兩倍。

      巨額算力和AI大模型的結合,允許OpenAI進一步推出訂閱式服務,形成了MaaS(Model as a Service)。

      Open AI 有兩種訂閱模式,一種to B,給企業(yè)客戶和開發(fā)者提供ChatGPT API,一千個token輸入按0.002美元算,另一種to C,給普通用戶開放最新功能,每個月收20美元。

      用戶的快速增長攤平了訓練和推理所需的算力成本。GPT經(jīng)過用戶反饋的自主增強學習后,能力有了更快的提升,形成良好的正反饋機制,跟平臺粘性越強,獲客成本就越低是一個道理。

      1

      來源:ChatGPT

      二是在微軟的加持下,GPT和Bing、Gibhub以及Office等多個在線工具深度綁定。你有技術,我有產品,兩家在商業(yè)化上擁有完美的協(xié)同效應,率先完善了云計算+AI大模型+應用工具開發(fā)的生態(tài)。

      微軟和谷歌兩家巨頭對于推進AI應用有著截然不同的態(tài)度。

      交互界面的改變對兩家來說都如同革自己產品的命。不同之處在于,微軟的產品矩陣更快速地適應了進化。

      GPT-4推出不久后,微軟即正式為365應用服務提供GPT-4驅動Copilot,對于用戶而言就像一個辦公助手,附著在側邊欄。用戶可以調用它來生成文檔,根據(jù)文本創(chuàng)建PPT,或者分析Excel數(shù)據(jù)。

      1

      來源:Microsoft 365 Copilot

      有了GPT的賦能,對于微軟產品本身便是如虎添翼,這塊業(yè)務,“Productivity and Business Process”去年下半年的收入達到了330億美元。全面鋪開后,增長有著更大的想象空間。

      未來人們轉向AI聊天界面來搜索信息,必然會給搜索引擎的廣告業(yè)務帶來巨大沖擊。而谷歌的廣告收入占了營收的80%左右,其中占大頭的還是搜索廣告。

      谷歌還沒有想好怎么革自己的命,一直如履薄冰,在應用上還沒有拿出完美的方案,把iPhone時刻拱手讓給了微軟。

      03

      應用層涌現(xiàn),小模型也大有可為

      芯片和算力相當于鋰礦和電池,其稀缺性決定了這是少數(shù)企業(yè)有條件參與的游戲。

      要匹配相應規(guī)模的算力用于AI訓練并非易事,因此ChatGPT概念一火,便立刻帶動有關芯片、算力的股票板塊。

      英偉達的A100/H100是目前最強大的數(shù)據(jù)中心專用GPU。1萬顆A100芯片被認為是AI模型的算力門檻。據(jù)國盛證券估算,按照ChatGPT1月份1300萬的訪問量水平,對應的芯片需求就多達3萬多顆A100。

      此外,ChatGPT單月運營需要算力約4874.4PFlop/s-day。擁有亞洲最大超算中心的商湯科技,總算力超過每秒4910Petaflops,也就是說要訓練GPT幾乎得用上全部算力。

      在國內,只有云廠商具備算力和AI模型的基礎條件。在這個性能快速提升的領域,先發(fā)優(yōu)勢可能會給后邊的企業(yè)帶來不可逾越的鴻溝。

      AI大模型對于云計算行業(yè)將發(fā)揮game changer的作用,按李彥宏的話說,以前更關注的是基礎算力,而現(xiàn)在需要考慮的則是芯片、模型、框架協(xié)同做得好不好。

      可以預見的是,AI大模型未來會自然滲透到各個辦公、內容創(chuàng)作場景,新的應用正在涌現(xiàn),正如石油、煤炭賦能了工業(yè)生產、交通運輸?shù)阮I域。

      對于不想錯過這一波技術紅利的企業(yè)來說,站在巨人的肩膀上,成功概率也許更大一些。

      相比垂類行業(yè)的小模型,大模型具有廣泛的遷移學習能力,就像人類把騎自行車的能力遷移到學騎摩托車一樣,比如在金融領域習得的知識可以遷移到稅務會計等其他經(jīng)濟場景里。

      但在大小模型聯(lián)動的學習方式里,小模型可以通過知識蒸餾從大模型中學習,并可以在許多下游任務中達到與大模型相似的性能,就像老師帶著學生。

      同時,AI模型+文本&對話&圖像&視頻&代碼等多模態(tài)的實現(xiàn),讓AGI有在影視娛樂、游戲、電商零售、廣告營銷等商業(yè)場景具有成為專家的能力,能夠大幅降低內容創(chuàng)作的門檻,帶來生產力和成本的優(yōu)化。

      因為API的開放,大模型根植于更多已經(jīng)成熟的商業(yè)模式,場景和用戶規(guī)模正在大幅擴展。許多已經(jīng)積累了大量用戶的應用結合api對產品形態(tài)進行了升級,包括移動端App以及瀏覽器插件,被分流到各類應用的用戶一旦成為AI使用者,其規(guī)模必將是指數(shù)級的增長。

      04

      尾聲

      許多看過《2001太空漫游》的人應該都對電影開頭那個史詩級的蒙太奇影響深刻:

      開頭兩分鐘的鏡頭展示了人類祖先的生活面貌,猿人第一次了解到骨頭如何作為工具使用,開啟了智性。當白色的獸骨扔到空中時,瞬間切成了遨游在太空里的孤寂的宇宙飛船。

      (來源:《2001太空漫游》)

      這一幕匹配剪輯僅用幾秒鐘的時間,就完成了人類進步的跨越。幾秒鐘的時間,對于宇宙來說無甚區(qū)別,但對于人類則是長達幾十萬年的進化。

      在占比不到1%的技術文明浪潮中,人類的知識和財富呈現(xiàn)爆炸性增長,這是由技術驅動創(chuàng)新帶來的結果。

      過去幾十年,關于智能的定義一直在不斷的被修正,在這一輪技術革命中,AGI不會缺席。(全文完)

      編者按:本文轉載自微信公眾號:格隆匯APP(ID:hkguruclub),作者:弗雷迪 

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      標簽: 微軟 人工智能

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