10余家大厂争做ChatGPT，谁是有实力，谁在蹭热度？_老虎社区_美港股上老虎

10余家大厂争做ChatGPT，谁是有实力，谁在蹭热度？

Tech星球2023-02-12

最近，360创始人周鸿祎又点评了互联网圈：在ChatGPT领域美国领先了我们，中国公司和科研人员要奋起直追。ChatGPT确实让国内外互联网公司有点上火。2月8日，为了抵御ChatGPT带来的冲击，谷歌仓促推出人工智能聊天机器人(10.940,-0.04,-0.36%)Bard。国内这边，百度宣布在3月初推出“文心一言”，其他家互联网公司也争先恐后。截止2月10日，宣布有类ChatGPT技术储备、...

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滨浦八虎
·2023-02-13
为什么国内的总是比美国的差一点儿，想了几十年，追了几十年了，不管是滑雪还是Al，尖上的总是被人家捷足先登。不是我们的人不够聪明，而是枪打出头鸟的祖训该改一改了，当然这话马老师不肯再说第二遍，这才刚刚爬出坑。
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- 紫昭格格:
  学习了
  2023-02-13
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- kele126436:
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  2023-02-13
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- 混元无极:
  好吧
  2023-02-13
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芝加哥公牛队
·2023-02-13
下一个元宇宙，跟风就是吃屁...
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大飛農
·2023-02-12
东施效颦，贻笑大方！
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- 带泡沫的苹果:
  看着吧，又是后面继续捡漏，剽窃
  2023-02-12
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赖国春
·2023-02-12
在国内ChatGPT要用(写成中文)，这才是中国人的底线。
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爬山豆
·2023-02-12
最看好腾讯、阿里、百度。因为腾讯，阿里都是在各自领域青出于蓝胜于蓝，学习能力强！百度虽然现在技术储备最强，但是后劲和狠劲差一点儿。华为厉害的是硬件，软件基因差一点儿。腾讯原来做支付比阿里差，后来一个红包活动反杀阿里！还有那么多小程序在腾讯平台上，这些可以为腾讯提供源源不断的数据，这些才是做中国的chaGPT最重要的资源！
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hello大家好
·2023-02-12
基于神经元的才是智能机器人
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大羊为美
·2023-02-12
追个毛线，一个个都钻钱眼里去了，哪有头脑创新？一直跟随，一直掉队
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- 带泡沫的苹果:
  本来就都是剽窃别人的呀，都是捞钱的
  2023-02-12
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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。","kind":"news","is_publish_news":false,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[{"id":625359416,"gmtCreate":1676248345535,"gmtModify":1676248349303,"author":{"id":"3566783132096728","authorId":"3566783132096728","name":"滨浦八虎","avatar":"https://static.tigerbbs.com/bddd483a695fc16dec7a90cbc678aa24","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3566783132096728","authorIdStr":"3566783132096728"},"htmlText":"为什么国内的总是比美国的差一点儿，想了几十年，追了几十年了，不管是滑雪还是Al，尖上的总是被人家捷足先登。不是我们的人不够聪明，而是枪打出头鸟的祖训该改一改了，当然这话马老师不肯再说第二遍，这才刚刚爬出坑。","listText":"为什么国内的总是比美国的差一点儿，想了几十年，追了几十年了，不管是滑雪还是Al，尖上的总是被人家捷足先登。不是我们的人不够聪明，而是枪打出头鸟的祖训该改一改了，当然这话马老师不肯再说第二遍，这才刚刚爬出坑。","text":"为什么国内的总是比美国的差一点儿，想了几十年，追了几十年了，不管是滑雪还是Al，尖上的总是被人家捷足先登。不是我们的人不够聪明，而是枪打出头鸟的祖训该改一改了，当然这话马老师不肯再说第二遍，这才刚刚爬出坑。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":6,"commentSize":6,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/625359416","repostId":1162170218,"repostType":4,"repost":{"id":"1162170218","kind":"news","pubTimestamp":1676190965,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1162170218?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-12 16:36","market":"sh","language":"zh","title":"10余家大厂争做ChatGPT，谁是有实力，谁在蹭热度？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1162170218","media":"Tech星球","summary":"大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。","content":"<html><head></head><body>最近，360创始人周鸿祎又点评了互联网圈：在ChatGPT领域美国领先了我们，中国公司和科研人员要奋起直追。ChatGPT确实让国内外互联网公司有点上火。2月8日，为了抵御ChatGPT带来的冲击，谷歌仓促推出人工智能聊天机器人(10.940,-0.04,-0.36%)Bard。国内这边，百度宣布在3月初推出“文心一言”，其他家互联网公司也争先恐后。截止2月10日，宣布有类ChatGPT技术储备、准备发布和已经发布类ChatGPT产品服务的国内大厂有：阿里巴巴、腾讯、华为、字节跳动、京东、360、科大讯飞(47.910,1.51,3.25%)、快手、网易有道等，超过10余家互联网大厂进军火热的ChatGPT。风口之下，泥沙混杂。国内最早官宣进军ChatGPT的互联网企业，其实是二手奢侈品交易平台寺库，ChatGPT概念股让其股价应声上涨120%。很多网友吐槽，不是寺库主动发声，还想不起来寺库对消费者的欠款。此外，互联网垂类赛道企业也有参与者，好未来将在未来引入类ChatGPT技术，目前正着手筹备研发ChatGPT的教育项目。商汤也正在探索搭建通用型AIGC模型，该项目由商汤研究院牵头。中小科技公司在蹭热度，大公司也并非轻松掌控“ChatGPT”。诸如谷歌Bard发布时，演示视频中犯了一个事实性错误，首秀大“翻车”，致使谷歌股价大跌，目前市值已经跌去了1700亿美元。放眼国内互联网企业，谁更有科研实力做ChatGPT？谁在真刀真枪的投入研发，谁在追风口、蹭热点概念？扎堆入局ChatGPT竞赛在搜索和AI领域积累最深的百度，自然被市场寄予厚望。百度计划在今年3月推出与ChatGPT类似的人工智能聊天机器人服务，该项目名字确定为“文心一言”，英文名ERNIE Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e0daa170662f45ea545fe493b640d1d\" tg-width=\"550\" tg-height=\"673\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/039d0964d8a6724b2b53f5493b7fd881\" tg-width=\"550\" tg-height=\"550\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fee122729017f1a35992123485884e48\" tg-width=\"550\" tg-height=\"717\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。</body></html>","source":"techxq","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>10余家大厂争做ChatGPT，谁是有实力，谁在蹭热度？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ 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href=https://finance.sina.com.cn/tech/internet/2023-02-12/doc-imyfmpit6023637.shtml>Tech星球</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n最近，360创始人周鸿祎又点评了互联网圈：在ChatGPT领域美国领先了我们，中国公司和科研人员要奋起直追。ChatGPT确实让国内外互联网公司有点上火。2月8日，为了抵御ChatGPT带来的冲击，谷歌仓促推出人工智能聊天机器人(10.940,-0.04,-0.36%)Bard。国内这边，百度宣布在3月初推出“文心一言”，其他家互联网公司也争先恐后。截止2月10日，宣布有类ChatGPT技术储备、...\n\n<a href=\"https://finance.sina.com.cn/tech/internet/2023-02-12/doc-imyfmpit6023637.shtml\">Web 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language 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并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e0daa170662f45ea545fe493b640d1d\" tg-width=\"550\" tg-height=\"673\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/039d0964d8a6724b2b53f5493b7fd881\" tg-width=\"550\" tg-height=\"550\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fee122729017f1a35992123485884e48\" tg-width=\"550\" tg-height=\"717\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。</body></html>","source":"techxq","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":625329336,"gmtCreate":1676208042225,"gmtModify":1676208044089,"author":{"id":"3498933614824687","authorId":"3498933614824687","name":"大飛農","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d1dc4c657177d2a5c64d4ec7c4653ef8","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3498933614824687","authorIdStr":"3498933614824687"},"htmlText":"东施效颦，贻笑大方！","listText":"东施效颦，贻笑大方！","text":"东施效颦，贻笑大方！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/625329336","repostId":1162170218,"repostType":4,"repost":{"id":"1162170218","kind":"news","pubTimestamp":1676190965,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1162170218?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-12 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CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fee122729017f1a35992123485884e48\" tg-width=\"550\" tg-height=\"717\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。</body></html>","source":"techxq","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e0daa170662f45ea545fe493b640d1d\" tg-width=\"550\" tg-height=\"673\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/039d0964d8a6724b2b53f5493b7fd881\" tg-width=\"550\" tg-height=\"550\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fee122729017f1a35992123485884e48\" tg-width=\"550\" tg-height=\"717\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。</body></html>","source":"techxq","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e0daa170662f45ea545fe493b640d1d\" tg-width=\"550\" tg-height=\"673\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/039d0964d8a6724b2b53f5493b7fd881\" tg-width=\"550\" tg-height=\"550\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":625365294,"gmtCreate":1676198989118,"gmtModify":1676201645958,"author":{"id":"3581901657884606","authorId":"3581901657884606","name":"hello大家好","avatar":"https://static.tigerbbs.com/736ba16dc0159894c7ce413f16221a2f","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3581901657884606","authorIdStr":"3581901657884606"},"htmlText":"基于神经元的才是智能机器人","listText":"基于神经元的才是智能机器人","text":"基于神经元的才是智能机器人","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/625365294","repostId":1162170218,"repostType":2,"repost":{"id":"1162170218","kind":"news","pubTimestamp":1676190965,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1162170218?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-12 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Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fee122729017f1a35992123485884e48\" tg-width=\"550\" tg-height=\"717\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。</body></html>","source":"techxq","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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href=https://finance.sina.com.cn/tech/internet/2023-02-12/doc-imyfmpit6023637.shtml>Tech星球</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n最近，360创始人周鸿祎又点评了互联网圈：在ChatGPT领域美国领先了我们，中国公司和科研人员要奋起直追。ChatGPT确实让国内外互联网公司有点上火。2月8日，为了抵御ChatGPT带来的冲击，谷歌仓促推出人工智能聊天机器人(10.940,-0.04,-0.36%)Bard。国内这边，百度宣布在3月初推出“文心一言”，其他家互联网公司也争先恐后。截止2月10日，宣布有类ChatGPT技术储备、...\n\n<a href=\"https://finance.sina.com.cn/tech/internet/2023-02-12/doc-imyfmpit6023637.shtml\">Web 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":625362547,"gmtCreate":1676196438489,"gmtModify":1676196441144,"author":{"id":"3513069899408645","authorId":"3513069899408645","name":"大羊为美","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","vip":1,"crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3513069899408645","authorIdStr":"3513069899408645"},"htmlText":"追个毛线，一个个都钻钱眼里去了，哪有头脑创新？一直跟随，一直掉队","listText":"追个毛线，一个个都钻钱眼里去了，哪有头脑创新？一直跟随，一直掉队","text":"追个毛线，一个个都钻钱眼里去了，哪有头脑创新？一直跟随，一直掉队","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/625362547","repostId":1162170218,"repostType":2,"repost":{"id":"1162170218","kind":"news","pubTimestamp":1676190965,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1162170218?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-12 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Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fee122729017f1a35992123485884e48\" tg-width=\"550\" tg-height=\"717\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。</body></html>","source":"techxq","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 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