打开AGI之门的钥匙：大型语言模型LLM的应用
OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman 在近日麻省理工学院「想象力行动」活动上讨论了大语言模型的发展趋势和安全问题。Sam Altman认为,OpenAI正接近LLM规模的极限,其未来成长将会放缓。(“I think we’re at the end of the era where it’s gonna be these giant models, and we’ll make them better in other ways. ” )
Sam Altman所提及的LLM(Language Model for the World)是Google在2019年推出的一种巨型自然语言处理模型。这个模型拥有数万亿的参数,在多项自然语言处理任务上取得了卓越的表现。LLM的出现意味着人工智能领域的又一次重大突破,也引发了人们对于AI未来的更高期待。
尽管OpenAI的CEO Sam Altman认为,未来OpenAI的成长将会放缓,但这并不意味着AI技术的发展会停滞不前。
生成式AI正在加速渗透在人们的日常生活中,当人们谈论“生成式AI”(Generative AI)时,人们总是倾向将其涉及的各个领域混为一谈。实际上,不同市场有着各自独特的底层AI模型架构、算力和规模化需求,其质量标准以及应用领域也不尽相同。
如在图像应用领域,生成式AI当前的重要进展中,最为突出的是图像生成和图像编辑。生成式模型可以从噪声向量中生成高质量的逼真图像,这对于计算机图形学、游戏制作、数字艺术等领域具有重要意义。未来,生成式AI在图像应用领域仍具有巨大的发展潜力,不仅能够进一步提高图像生成和编辑的质量和效率,使其更加逼真和自然,还可以与其他技术相结合,如强化学习和语言模型,从而实现更加复杂的图像生成和编辑任务。
尽管图像生成在未来可能带来巨大的社会变革,但在短期内,其影响力可能远远小于文本和语言生成的影响。目前,大多数B2B应用程序都以语言为核心(文本,以及一定程度的语音),在消费者层面,其应用类型也是多种形式的结合(例如Twitter、Facebook、TikTok、YouTube的社交媒体,以及亚马逊、Airbnb等电商平台)。
虽然图像生成领域的市场机会巨大,但与潜在语言生成应用公司的市值和收入相比是相形见绌的。从经济角度来看,大语言模型LLM在非常近的未来可能比图像生成重要几个数量级。
近年来,LLM模型规模持续快速增长,目前效果最好的LLM模型参数规模往往超过千亿(100B)。大语言模型涉及包括搜索、B2B互动、销售、数据交互、聊天应用、及法律、会计、医学等众多白领工作领域。
未来LLM模型技术的发展趋势会更加侧重于规模增大,拥有强大自主学习能力的LLM模型将更加去受欢迎。通过增加预训练数据的多样性以覆盖更多领域,LLM能够自主地从领域数据中通过预训练过程学习知识。随着模型规模的不断增大,很多问题随之得到解决。
具有远见的公司远不止OpenAI一家,许多大型科技公司纷纷开启了大语言模型LLM的研发之路,很多创业公司也逐步涉足大模型领域。因此,大语言模型正如雨后春笋般涌现。
开发超大规模的LLM模型对技术团队的工程实现能力要求极高,OpenAI在此领域投入了多年的努力。同样,在LLM模型领域深耕多年的科技公司JUNLALA也在不断地探索和拓展 LLM模型的极限和边界,这家位于硅谷的AI公司,拥有超50名精通技术的专家和员工,专注于打造前沿的人工智能算法产品。
JUNLALA坚定地将LLM模型看做是通往AGI的必由之路,正如ChatGPT在关键技术的突破方面离不开LLM模型规模的增长,继续推进大语言模型LLM规模仍具有重要的研究价值。
随着AI技术的不断进步,我们可以看到越来越多的应用场景得开发,AI的实际应用范围也在不断拓展。在未来,AI技术将为人们带来更多的便利和创新,同时也需要应对诸如数据安全、伦理问题等挑战。JUNLALA在这方面同样发挥着重要作用,JUNLALA技术团队将改善用户体验作为首选,不断优化和完善产品,实现AI技术的可持续发展。