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云知声关于AGI大模型的灵魂三问:期待通往AGI的全新启程

云知声关于AGI大模型的灵魂三问:期待通往AGI的全新启程
2023-06-29 11:40:18 来源:今报在线

随着科技的飞速发展,人工智能技术已经站在了一个历史性的拐点。AI技术范式正在转变为“基础模型-应用反馈学习”,从过去的“预训练模型-特定任务精调”逐渐演进。这种转变势必引领出更多应用潜力,推动各行各业探索AI新范式,其中包括通用大模型演进以及利用创新模型解决医疗、工业、办公等场景中的问题。得益于新产品的快速融入,各个领域正不断塑造全新的业态和场景,为整个社会带来巨大的商业价值。那么打造大模型上如何判断各种模型的好坏呢?大量数据的企业会有很强的竞争优势吗?宣布打造大模型的云知声有什么竞争优势?对于这灵魂三问,云知声也做出了回答。

灵魂提问1:如果转变为Maas的模式,如何判断各种模型的好坏呢?

无论哪种模型,最终都要从结果来评判的,ChatGPT比较好的一点就在于它其实在隐藏了中间的理解问题,用户不需要关心模型中间的“意图理解”环节,也不需要显式做句法分析、语义理解等动作,只要看看ChatGPT最终给用户的反馈质量如何就可以。就像图灵测试一样,只要人类无法判断是真人还是机器在回应,就是足够智能。如果单独处理“语义理解”任务,过去像BERT这种模型,要比GPT模型做得更好,因为它使用了双向注意力机制,但BERT架构没法直接形成直观的高质量回复,所以让非技术用户感知到。

灵魂提问2:如果以数据为中心的话,掌握大量数据的企业会有很强的竞争优势吗?

云知声:不论是过去的传统算法,还是现在的机器学习算法,数据都已经变得非常重要,很多公司本质上也已经变成了数据公司。只要有很多的数据沉淀下来,模型就可以变得足够聪明,只不过此前使用传统统计学习方法去挖掘这种能力,而现在使用深度学习和大模型的方法去挖掘,精度和能力也就越来越强。

灵魂提问3:云知声以语音识别技术起家的相关技术积累对于行业大模型有何帮助

云知声不仅仅停留在声音领域,声音只是它的一个切入点,云知声更希望有一个云端大脑,有强大的认知能力,能够通过声音的交互去解决问题。

早在2012年时,云知声开始布局“三驾马车”,到2016年AlphaGo开始兴起的时候,就已经开始布局底层的大规模计算能力,也就是Atlas超算平台。在此之上,云知声还拓展了知识图谱和认知技术体系,从而形成一个全栈的技术体系。现在拓展到的大模型对我们来说只是一个算法框架的升级。类似过去用BERT主要是解决判别式问题的,那现在就把它切换成GPT的生成式框架,而BERT实际上是Transformer的编码器部分,GPT则是Transformer的解码器部分,算法改变对云知声没有本质的挑战,它已经具备训练大模型的基础架构。除了算法和算力支撑,在行业问题认知和数据积累方面,也让云知声充满信心。包括物联网和医疗领域,云知声理解这些行业业务的核心问题,也有相关的数据积累,非常有信心能把大模型做好。

作为国内顶尖的语音人工智能独角兽企业,云知声在过去十年里成功构建了一套以语音、语言和知识图谱为核心,覆盖感知、认知与生成的全栈AI技术体系。目前,云知声正积极向多模态人工智能方向迈进。站在这个新起点上,云知声已将ChatGPT技术升级视为公司实现AGI能力构建的关键环节,并把优先解决智慧物联和智慧医疗领域应用问题作为其核心任务。在未来的道路上,云知声将继续深耕AI技术创新,为各行各业带来前所未有的价值,推动人工智能产业进一步发展。

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责任编辑:kj005

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