188家国产大模型:挑战与机遇,未来杀手级AI应用究竟该长什么样子?

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未来的杀手级AI应用究竟该长什么样子?这篇文章里,作者梳理了国内外LLMs基础大模型的特征,并于最后发表了自己关于杀手级AI应用的看法和见解,一起来看一下。

摘要:

本文详细列表展示国外18家,国内188家大模型。

其次根据LineLian的AI产品经验分析18家和188家的各自产品5个特点集。

顺道用跟人独家观点看百度李厂长在刚刚深圳2023西丽湖论坛上发表的大模型言论。

最后结合本人AI工作经验斗胆预测杀手级AI应用的画像。

01

国外LineLian能统计到的大模型家数是:18家。

18家国外大模型

LLMs基础大模型的特点主要体现在以下五个方面:

1)参数量:美国LLMs基础大模型的参数量普遍较大,通常在数十亿到数万亿之间。例如,OpenAI的GPT-4参数量为1.8万亿参数,Google AI的PaLM包含5400亿参数,Meta AI 全面开放1750 亿参数大模型。参数量越大,大模型的表达能力越强,能够处理更复杂的任务。

2)算力训练:LLMs基础大模型需要大量的算力。通常,训练一个参数量为100亿的LLMs基础大模型,需要数百万核时的计算时间。美国的科技巨头拥有强大的算力资源,能够为LLMs基础大模型的训练提供充足的保障。

3)能力:LLMs基础大模型具有多种能力,包括:

  • 文本生成:能够生成逼真的文本,包括诗歌、代码、脚本、音乐作品等。
  • 语言翻译:能够将一种语言翻译成另一种语言。
  • 问题回答:能够回答开放式的问题,包括事实问题和开放式问题。
  • 摘要生成:能够生成文本的摘要。

美国LLMs基础大模型在这些能力方面都取得了显著的进展。

4)用户数据:LLMs基础大模型的训练需要大量的数据。美国的科技巨头拥有大量的用户数据,能够为LLMs基础大模型的训练提供丰富的语料库。

5)企业文化:美国的科技巨头具有重视创新和开源的企业文化。这使得美国LLMs基础大模型能够快速发展,并为全球的人工智能研究和应用做出了重要贡献。

总体而言,美国LLMs基础大模型具有领先的技术水平和丰富的应用场景。随着技术的不断发展,美国LLMs基础大模型将在未来的人工智能应用中发挥更加重要的作用。

02

国内目前统计到的大模型家数是:188家。

188家国产大模型

中国LLMs基础大模型的特点主要体现在以下五个方面:

1)参数量:中国LLMs基础大模型的参数量近年来呈快速增长趋势。目前,中国已经出现了参数量超过1000亿的LLMs基础大模型,例如百度的“文心一言”参数量为2600亿,华为云的“盘古”参数量为1750亿。

2)算力:中国在算力方面具有较大的瓶颈。中国拥有全球规模较大的超级计算机,能够为LLMs基础大模型的训练提供强大的算力保障。

3)能力:中国LLMs基础大模型在文本生成、语言翻译、问题回答等方面取得了显著的进展。例如百度、阿里、讯飞、月之暗面等在文本生成方面,能够生成逼真的诗歌、代码、脚本、音乐作品等;在语言翻译方面,能够将一种语言翻译成另一种语言,并保持原文的语义和风格;在问题回答方面,能够回答开放式的问题,包括事实问题和开放式问题。

4)用户数据:中国拥有庞大的用户群体,为LLMs基础大模型的训练提供了丰富的数据资源。例如,百度、阿里等合计拥有超过10亿的用户,这些用户产生的数据可以为LLMs基础大模型的训练提供支持。

5)企业文化:中国企业具有重视实用和创新的企业文化。这使得中国LLMs基础大模型能够快速发展,并在实际应用中取得了显著的成果。例如,百度飞桨的“悟道1.5”已经在新闻生成、智能客服等领域得到了应用。

总体而言,中国LLMs基础大模型具有快速发展的势头,在参数量、算力、能力、用户数据等方面都取得了显著的进展。随着技术的不断发展,中国LLMs基础大模型将在未来的人工智能应用中发挥更加重要的作用。

03

深圳西丽湖论坛上,百度创始人李彦宏提出了一系列关于中国AI发展和大模型应用的重要观点。

  • 大模型过多,原生应用过少:李彦宏指出,虽然中国有很多大模型,但相对而言,原生应用却相对不足。他认为这是一个值得深思的问题。
  • 企业AIGC大模型产品案例:百度的文心大模型是一例,其不断升级的版本在理解、生成、逻辑和记忆等方面都有显著提升,为原生应用提供支持。
  • AI时代标志:李彦宏认为,AI时代的标志是大量的AI原生应用的涌现,而不是大量大模型的出现。他对于“AI时代”的定义颇具趣味性。
  • 需求驱动AI产业:提到AI产业是需求驱动的,他强调应该从需求侧和应用层入手,鼓励企业调用大模型开发人工智能原生应用,通过市场推动产业发展。
  • 企业AIGC大模型产品案例:百度对旗下产品线进行AI原生化重构,例如,百度文库的付费率得到了明显提升,显示了AI对业务关键指标的促进作用。
  • 大模型和AI原生应用关系:李彦宏认为大模型是各类原生应用的基础底座,类似于操作系统。他强调大模型和生成式人工智能所带来的机遇可与工业革命媲美。
  • 开发者依赖大模型的未来:指出大模型最终可能成为开发者依赖的基础,其产业化模式应结合基础大模型的通用能力和行业领域的专有能力。
  • 企业AIGC大模型产品案例:百度的文心4.0版本是其迄今为止最强大的大模型,在理解、生成、逻辑和记忆等四大能力上有明显提升。
  • 拥抱AI时代需要领导者驱动:强调拥抱AI时代需要公司领导者的引领,因为只有CEO才会关心新技术对业务关键指标的影响。
  • AI应用生态繁荣带动经济发展:高度重视AI应用生态的繁荣,认为这将直接促成经济的繁荣。

这些观点为我们理解中国AI产业的发展方向和关键趋势提供了有益的参考。

但是这些观点没有提及我们大模型精度问题,大模型应用能力支撑问题、大模型智能度问题。

04

未来杀手级AI应用究竟该长什么样子?

第一:速度来的时候不会打一声超乎,而是会超乎寻常的快。

超人工智能(ASI)到来的时候一定具备快的特征,人类智能积累是指数级的而ASI智能是阶层级的。

第二:强人工智能的智能水平不会局限在跟人对比上。

第三:高度智能化:杀手级应用将具备更高的智能水平,能够自主学习和适应环境,具备更强的自主决策能力。

第四:高度自适应:杀手级应用将具备更高的自适应能力,能够根据环境和任务的变化进行自我调整和优化。

第五:高度可靠性:杀手级应用将具备更高的可靠性和稳定性,能够在复杂的环境中保持稳定的运行状态。

第六:高度安全性:杀手级应用将具备更高的安全性和隐私保护能力,能够有效地保护用户的隐私和数据安全。

第七:高度可扩展性:杀手级应用将具备更高的可扩展性和灵活性,能够适应不同的应用场景和需求。

目前能够想到的有望晋级为ASI的产品公司有OpenAI、AI Pin等。

专栏作家

连诗路AI产品,公众号:连诗路AI产品。人人都是产品经理专栏作家,《产品进化论:AI+时代产品经理的思维方法》一书作者,前阿里产品专家,希望与创业者多多交流。

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