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16日下午,百度正式发布生成式大语言慧烂模型“文心一言”。在多模态的GPT-4震撼出世的第二天推出标榜“中国版ChatGPT”的选手,这场“追风口”的发布会注定全网瞩目。不过,从会后社交媒体上的讨论来看,似乎表达“不及预期”的声音要更高一些。
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现场,百度CEO李彦宏用几个例子展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个场景中的能力。中文理解上,让碧迟文心一言对中国语言文化背景的处理或许比ChatGPT更胜一筹,多模态上,文心一言能够制作视频,配以解说文字。有参与内测的媒体反馈,文心一言的对话能力,也并没有比ChatGPT差很多。
为什么仍不免失望?有人说,是录制好的问答不显实际水准,有人觉得内测未对公众开放,不够真诚。但其实在发布会一开始,李彦宏就坦白得很直接,文心一言,不完美:
“但也不能说我们完全ready了,文心一言要对标ChatGPT,甚至是对标GPT-4,门槛是很高的,全球大厂还没有一个做出来的,百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”
事实上,虽然所有人都热衷于把文心一言和ChatGPT放在一起比较,但不少专家都曾指出过一个不争的事实:相较于ChatGPT,国内同类产品存在一定的代差落后。
对于“中国版ChatGPT”,我们期待的是什么?
审视ChatGPT的成功,它的价值不仅在产品,而更在于底下的基础模型,它仍在不断地更新演化之中。新发布的GPT-4就是模型演化增强的产物。
而ChatGPT的诞生,是世界顶尖科学家经年累月研发的结果,有十年磨一剑的功力,有坐冷板凳的决心,同时也离不开高起点的人才基础和高强度的资本投入。坦李
当我们说到打造“中国版ChatGPT”,我们期待的是一项发生在中国AI界的颠覆性进步。它的背后,是能跟国际比肩的高性能基座模型,是高端算力等“卡脖子”问题获得了攻克,再往大说,是更强大的人才队伍,更优的创新生态。而这些都无法在短短数月时间内发生。
技术进步不是一场百米冲刺
作为媒体的打工苦力们,如何面对GPT的挑战?

有点文化的小玄子
聊聊宇宙和哲学思考的大学教师
对于传统媒体行业来说,GPT的出现带来了一定的威胁。一些悲观的观点认为,GPT可能会取代人类的工作,以及锋咐租威胁到传统媒体的生存。毕竟,这种强大的技术能够生成高质量的文章,甚至能够模拟人类的写作风格,对于某些简单的报道来说,它可以取代人类记者的工作。
然而,我们也不必太过悲观,因为这个技术只是一个工具,它需要有人来使用和控制。作为网络媒体的打工人,我们可以从以下几个方面来应对GPT带来的威胁:
首先,我们需要保持创造力和专业性。尽管GPT可以生成文章,但是它缺乏人类的情感和理解力。相比之下,人类记者具有更好的洞察力和思考能力,能够更加深入银兆地挖掘新闻背后的故事和情感。因此,我们需要保持自己的创造力和专业性,将自己的人文关怀和专业知识与GPT结合,让我们的报道更加有深度和质量。
其次,我们需要拥抱技术并进行不断的学习。GPT是一种新兴的技术,我们需要了解它的优势和缺点,以及如何使用它来提高我们的工作效率。我们需要不断地学习和研究新技术,掌握最新的媒体趋势和技术应用,以此来提高我们的工作质量和效率。
我们需要保持开放和合作的心态。尽管GPT可能会给我们带来一定的威胁,但是我们也可以将其视为一个机会。我们可以与技术人员合作,利用GPT来提高我们的工作效率和创造力,同时也可以借助它来创造出更加创新和有趣的内容。
总的来说,GPT是一种很有潜力的技术,它有可能改变传统媒体的发展方式,但是我们也不必过分恐惧。只有通过保持创造力、不断学习和开放合作的心态,我们才能够应对GPT带来的威胁,让我们的媒体行业不断地向前发展。我们需要认识到,GPT只是人工智能技术的一个缩影,它是未来媒体发展的一个重要方向之一。我们应该始终保持警惕,不断地更新自己的技能和知识,以应对未来可能出现的挑战和机遇。
另外,GPT的出现也让我们重新思考传统媒体的发展方式。传统媒体通常采用线性的思维方式,文章的产生是从头到尾的,但是GPT的出现让我们看到了一种全新的方式——非线性的思维方式。这种方式的出现,意味着我们可以更加灵活地生成文章和内容,让媒体更加具有创新性和个性化。
因此,我们可以通过结合人工智能技术和人类智慧,开创出媒体发展的新局面。我们可以利用GPT等人工智能技术,来帮助我们生成文章和内容,提高我们的工作效率,同时也可以通过人类的洞察力和思考能力,来深挖新闻的背后故事,让媒体更加具有深度和质量。
在GPT的简蚂出现下,网络媒体的打工人需要不断地更新自己的思维方式和技能,不断地探索和创新,才能在这个新时代的媒体发展中,抓住机遇、迎接挑战。
ChatGPT有多火?2022年11月30日推出,到现在不过两个多月,用户量已经破亿,是史上最快破亿的互联网产品。
但是,由于不对中国用户开放,对ChatGPT的讨论还只是停留在科技圈、投资圈,目前电商圈对这个产品的讨论还停留在调侃阶段:看看ChatGPT给出的各种啼笑皆非、瞠目结舌又或者是答非所问的回答。
一方面是科技圈投资圈把ChatGPT说成神话,是个革命性的颠覆性的产品,甚至要让20多个工种失业;另一方面,圈外人看到ChatGPT给出的生硬回答,难免会觉得,“就这玩意要颠覆我?我怎么不相信呢!”
其实,大家又不是第一次听科技圈“听风就是雨”动辄颠覆革命的报道,上一次说AI要让人类下岗还是2016年,阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石,并且随之而来的三年AI投资热门期,直到后来直播赛道崛起,AI之风才逐渐平静,没想到疫情刚刚过去,又一波AI热来袭。
这一波AI热潮在国内有着良好的土壤,《流浪地球2》和《三体》两个科幻影视作品的大热,让不少人热衷讨论未来科技;在国际上,去年底硅谷巨头谷歌、亚马逊、微软、Mate等开启了互联网史上最大槐并派规模的裁员,裁员就是因为看衰未来,如今,微软投资的openAI开发的ChatGPT,在web3.0和铅贺元宇宙熄火之后,成了硅谷寒冬里的一把火,而且是仅剩的火苗。
国内跟风的百度,在推出类似ChatGPT的计划之后,股价一度暴涨17%,阿里、腾讯、网易有道等先后透露正在内测类似产品,即将推出。
但是,ChatGPT到底能干什么?为什么大家对它的评价差异巨大?它真的会让很多人失业吗?
第一个,为什么ChatGPT的回答很扯淡?
跟很多人一样,当初我试用几次ChatGPT之后,觉得这回答的都是什么玩意?还有人说它会写诗,可是写出来的诗完全没有可读性。
但是,我们可能忽略了一个问题,ChatGPT不是一个成品,而是一个半成品,虽然它经过七八年时间,在3000亿单词的语料基础上,训练出了1700多亿个模型,但是,它仍然是一个半成品,一方面需要蔽笑openAI继续开发,另一方面,也需要使用者不断训练它,它就跟刚会走的小狗一样,要经过主人训练,才会更懂你。
ChatGPT作为一个聊天机器人,并不是一开始就很懂你,何况,大家目前使用的ChatGPT并不是直接的机器人,而是经过了国内的中介,中介把你的问题给到国外的ChatGPT,得到回答之后再转给你,这中间最大的问题就是,ChatGPT对回答者并没有精准的区分,只是中介一个或者多个ID在和机器人对话。
真正使用好ChatGPT是需要一对一的磨合,才能不断得到高端AI对你的服务升级,否则,永远尝不到AI的“甜”。
不过就算经常使用ChatGPT,也还是很难解决大家的实际问题,需要根据使用场景二次开发,微软就把ChatGPT与自己的搜索引擎Bing结合起来做了New Bing,这样一来,就比单独的搜索引擎更好用,能够得到更智能的答案,还能减少搜索引擎的广告问题(想想百度的广告,你就知道这个产品的好处了)。
第二个,ChatGPT不是什么吊炸天的技术。
在ChatGPT之前,对话机器人早就普遍存在,比如微软小冰,还有各种智能音箱,甚至大家网上购物找客服时,得到的第一个回答,一定是机器人,机器人无法回答,人工客服再介入。
ChatGPT比他们先进的地方在于大语言模型,也就是学习了互联网上的各种资料,建立各种模型,但是,以前的聊天机器人侧重于文字语音理解,然后通过设计无数的固定对话来响应,所以,以前的聊天机器人是解决固定的某些问题,比如退换货啊,促销政策,天气情况,操作指令等,不是开放性的自己组织语言。
ChatGPT是让大家看到了一个可以自己理解、自己思考、自己组织语言、自己调整应答语气和策略的机器人,这是很厉害的。
不过,ChatGPT并非独一份,国际上至少有近十个公司在做这种模型产品,国内互联网巨头要开发相应的产品,也已经有了基础。有媒体报道说,国内跟ChatGPT的差距也就一年多而已,国内巨头们对AI的重视,从未放松过。
只不过,做大语言模型的训练,成本太高,训练一次需要上千万美元。关于训练模式,大家可以参考秦朔老师写的介绍:
ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体,经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用,因为它提供了有用的信息戚或或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文,都可以问,它不是Siri这种机器人,他是一种生产力的工具,要把它当作真实的人来悄饥对话,可以让它改进,支持上下文多轮对话,放心大胆的问,高运伍每次回答的字数有应该有限制,可以使用“继续问”等来追问,它会继续写。
AI届已经进入新的范式,学会提问题会越来越重要
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