华为大咖说 | 企业应用AI大模型的“道、法、术” ——道:认知篇

news2024/11/24 6:24:40

本文作者:郑岩(华为云AI变革首席专家)全文约3313字,阅读约需8分钟,请仔细看看哦~

前阵子,我在公司内部发了一篇Sora的科普贴,本来只是个简单的技术总结,但让我意外的是,评论区非常热闹,而且完全是两个世界的声音,一半开始无限畅想,一半觉得吹过了。没想到,公司内部也有这么大的认知分歧。我想这可能就是一个合格的“技术革命”到来时,大家各抒己见,观点林立。

最近,我一直想做一个总结分享,梳理一下近期获得的一些新认知,以及在工作项目中对AI大模型应用的有趣发现,但是屡屡提笔又不知从何下手,这个话题确实太大了。于是就狠了狠心,干脆搞个系列连载好了,先从认知篇开始吧!

本期核心观点

  1. 上车:AGI是未来5~10年内,每个人都无法回避的技术革命,建议就近上车。
  2. 迭代:眼下的AI大模型应用都还只是过程稿,仍在快速迭代,切忌刻舟求剑。
  3. 预判:AI大模型的演进哪些是“不变项”?不要在AI大模型前进的车轮下“绣花”。
  4. 思考:AI大模型的底层逻辑是什么?紧跟第一性原理。
  5. 成长:AI应用的机会窗才刚刚开始,当下是最佳的成长周期,无论是组织还是个人。

PS.我虽然尽可能把得到多方佐证的信息和观点拿出来分享,但也不能保证完全准确,欢迎留言讨论,兼听则明。


01 上车:AGI是未来5~10年内,每个人都无法回避的技术革命,建议就近上车

在大变局面前,常见几种态度是 “看不见、看不懂、看不起、来不及”

“看不见”目前可能性不大,“来不及”也还言之过早,可能更多是中间两者,夹杂着一些焦虑或是抵触,其实这很正常,谁不是呢。

关于AGI定义很多,问题就因为这个词儿太通用,不够具体,我觉得就以“AI智商超过人,能干好聪明人能干的事儿”为佳。

我最近观看了好多国内外大佬的采访,基本上对于AI的智商超过人这事儿是没有分歧的,只是如何实现、多久实现有些争议,至少可以说明一点,这个事儿靠谱,没必要再怀疑其真实性。至于是3~5年,还是5~10年,我觉得已经不再重要。哪怕短期高估一点也无所谓,长期不能低估就对了。

以后会发生啥,没有人能说清楚。只是基于每个人的风险偏好不同,给出不同的处置方式。但是,这就是现实,滚滚而来,认清和接纳现实也是一种态度。

讲个真实的段子:前阵子,Hinton老爷子(加拿大计算机学家和心理学家)在演讲上,建议安排人在关键时刻负责“数据中心断电”,认为低级智能掌握高级智能在自然界从未有过。(大刘诚不欺我,这不就是《三体》里的“执剑人”?)

不管怎么样,最近5年,对我们最重要的,就是积极拥抱AI大模型,理解AI大模型,并在生命中应用AI大模型。

从去年开始,我对自己的职业发展做了重新定位,就是专攻AI大模型2B应用,我认为这是我未来十年唯一值得做的事儿。从读书开始,前前后后小20年的技术积累,在这一刻有了新的意义。

我甚至给我家五岁的孩子搞了个数字人,设定成五年后的她,希望能够在日常生活中给她一些帮助和指导。

所以,这里我建议“就近上车”,也就是说,不管你的生活、工作是什么样的,都应该积极设想,我该怎么在我的日常生活中加入AI大模型?能用哪些AI工具来辅助和加持?未来还有哪些场景AI可以帮助到我?

02 迭代:眼下的AI大模型应用都还只是过程稿,仍在快速迭代,切忌刻舟求剑

当下哪怕是ChatGPT,也都只是AGI的过程稿,这个很关键:

  • 一方面,这会影我们对未来的判断,拿着ChatGPT或是Mid-Journey当下的水平来对标未来、构思应用场景,可能有点刻舟求剑了。
  • 另一方面,容易跟风地学,别人做了个啥,咱也要做个啥,都得是对话框、都得输入、能聊天、能生成......

此外,值得关注的是,这并不意味着当前的AI过程稿“微不足道”,实际上其已经开始颠覆一些具体场景,比如Sora与短视频,Suno与音乐,MJ与插画,微软Copliot(New Bing)与搜索,Devin与编程,ChatGPT与很多很多琐事,等等,就在当下以肉眼可见的程度占据一席之地。(我自己也是AI工具的高频用户,也确实变懒了,今天数了下,手机装了不下十款各式AI软件,最近常用的是ChatGPT、文心一言、微软Copilot、Kimi Chat。)

03 预判:AI大模型的演进方向预判,不要在AI大模型前进的车轮下“绣花”

AI大模型演进非常快,说是“日新月异”一点也不夸张。但这对于我们这些用AI大模型的人来说,除了一惊一乍地看热闹,可能更重要的是从变化中,找到其中的不变性。

因此需要对AI大模型的演进方向,有个大致的预判,这样可以避免我们在大模型前进的车轮下“绣花”。不然好不容易搞点小突破、小创新,绣了个花,基模型一升级,就啥也不是了。

我有几个基本的逻辑判断 ——“五更”:

  • 更快
  • 更准
  • 更长(上下文)
  • 更便宜
  • 更多模态

这一切从GPT、Claude、Gemini等TOP选手的演进上就看得出来。

04 思考:AI大模型的底层逻辑是什么?第一性原理是什么?

这里我不敢说自己完全理解,我只能把我听到、学到的分享出来:

1、scaling law,大力出奇迹: 我想这基本上就是搞AGI的公司唯一信奉的真理了,简单说就是“大力出奇迹”,scale发生在几个方面——数据、算力、参数,在算力恒定的情况下,目前最优先增加的是数据。就在这周,Databricks开源的DBRX模型,参数比Grok小3倍,数据量出奇的大,效果超过GPT3.5。(Scaling Law是指模型的性能与计算量、模型参数量和数据大小三者之间存在的关系。具体来说,当不受其他因素制约时,模型的性能与这三者呈现幂律关系。这意味着,增加计算量、模型参数量或数据大小都可能会提升模型的性能,但是提升的效果会随着这些因素的增加而递减。)

2、Next Token Prediction,生成式: 当然这里不仅是生成文字和图像token,还是生成视频patch。这里用illya(OpenAI 首席科学家)的话说,就是如果大模型能很好地预测下一个字,就意味着能对世界建模。说人话,就是如果我能猜到你打算说啥,我肯定也就很了解你。目前大模型因为学到了很多通用知识,所以对我们这个世界确实有一定的了解。(Next Token Prediction(NTP)是一种文本补全能力,或者说是文字接龙。它是自然语言处理(NLP)中的一个概念,具体指的是给定一段文本的前几个词(或称为tokens),预测并生成下一个词或tokens的过程。)

3、数据第一、算力第二:这句话我忘记具体出处,但是这句话一直在被证明。虽然AGI的路还不清晰,但是怎么搞出GPT3.5甚至GPT4这样的模型,我感觉顶级玩家之间已经没有太多护城河了。不然不可能一个个地都开始揭榜了。当然算力背后,除了卡,还有能源,所以微软的核能超算中心是极有可能的。

4、人才密度:与传统IT产品的外包方式不同,这波AI大模型初创公司主打的就是团队人才密度。如下是Sora的团队画像:小于10人、95后主导、北美计算机名校、AI Native。如果打算搞搞AI大模型、要组建团队,用好招新的机会,非常重要,最近几年的应届生质量也是非常高的。反观我们自己,这些技术老兵,就更要紧跟技术发展了,好在事物很新,有一些后发优势。

5、未来:一个更好的架构、一个自学习的AI:现在无论GPT背后的Transformer也好,Sora背后的DiT也罢,都没办法很好地把整个世界的各种模态统一起来,这可能需要一个更好的架构。然后就是一个不需要人类数据,通过跟世界互动就可以学习的AI,这样AI就不会局限于人类训练的数据量限制。

当然,除了这些,还有很多我没搞明白的,也有很多工程上的问题,但是我认为底层逻辑大致如此。我自己的认知迭代方式是,把每一个新事件套在这些逻辑上,如果能套进去,说明还没有超出认知,如果不能,那就再重新认识、迭代。

05 成长:AI应用的机会窗才刚刚开始,当下是最佳的成长周期,不求短期建功立业

我认为AI大模型带来的应用侧改变,一切才刚刚开始,甚至还不能说已经到来。理由很简单,因为基建还没稳定(无论是大模型,还是底层算力资源)。

所以我认为,当下是非常好的时机,来赋能用户、组建团队、培养人才、赋能业务、开始做知识管理和治理、开始积累AI大模型应用的经验和教训,持续迭代,一个场景成熟了就推广一个能力,不能指望短期内能建功立业。

《道德经》有云:“道可道,非常道”。关于AI的本质认知,其实还远未到清晰的程度,但是人认识世界不就是这样嘛,人们到现在也没有完全理解大脑是怎么玩儿的。

这轮AI大模型之所以称之为颠覆性创新,是因为桌子掀得太快。每个人在这轮变化中,都是迷茫和无助的,唯有刷新认知、重新定位,方能在5~10年后留下更多选择权。以上皆为个人观点,与君共勉~~

更多精彩内容可点击下方阅读原文了解

阅读原文

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1686072.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

pyqt5与yolov5进行视频检测(一)——登录操作

项目效果展示 一、登录界面 二、主界面 目前在更新中。。。 一、设计 二、登录代码 注意:下面会导入主界面的包,图片资源自己设计一下,密码保存时没设计加密,需要自行设计 main_window主界面下文会设计from main_window impor…

新《体外诊断试剂分类目录》已发布,企业应该如何应对?

除了新版《体外诊断试剂分类目录》的变化外(见:体外诊断试剂分类目录的变与不变),最值得关心的是:- 2024版《体外诊断试剂分类目录》发布以后,过渡期多久?- 当前分类目录背景下如何管理?- 对在研、已取证、…

编程学习 (C规划) 6 {24_4_14} 六 ( 函数 )

1.函数的概念 C语言中函数就是一个子程序,C语言中的函数就是一个完成某项特定任务的一小段代码,有特殊的写法哥调用方法。 C语言中一般会见到两种函数 (1)库函数 (2)自定义函数 2.库函数 其实就是C语…

【MATLAB】基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型

有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~ 1 基本定义 基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型是一种结合了多种时间序列分析和机器学习技术的综合模型。下面我将分别介绍这三个组成部分的基本原理,并解释它们是如何结合起来进行回归预测的。 变分模态分解&a…

VMware Workstation 虚拟机安装 ubuntu 24.04 server 详细教程 服务器安装图形化界面

1 阿里云下载 ubuntu-releases安装包下载_开源镜像站-阿里云 2 打开vmware,新建虚拟机 3 选择下载的镜像,开始安装 3 光驱这里修改下 4 重新启动,安装图形化界面 #更新软件包列表 sudo apt-get update #安装Ubuntu图形桌面 sudo apt install ubuntu-desktop 5 安…

Helm安装kafka3.7.0无持久化(KRaft 模式集群)

文章目录 2.1 Chart包方式安装kafka集群 5.开始安装2.2 命令行方式安装kafka集群 搭建 Kafka-UI三、kafka集群测试3.1 方式一3.2 方式二 四、kafka集群扩容4.1 方式一4.2 方式二 五、kafka集群删除 参考文档 [Helm实践---安装kafka集群 - 知乎 (zhihu.com)](https://zhuanlan.…

《黑龙江日报》是什么级别的报刊?

《黑龙江日报》是什么级别的报刊? 《黑龙江日报》是省级党报。它是黑龙江省重要的主流媒体之一,在传达党的方针政策、反映社会动态、推动地方发展等方面发挥着重要作用。具有较高的权威性和影响力,为黑龙江省的新闻传播和信息交流做出了重要…

云动态摘要 2024-05-24

给您带来云厂商的最新动态,最新产品资讯和最新优惠更新。 最新优惠与活动 [免费试用]大模型知识引擎体验招募 腾讯云 2024-05-21 大模型知识引擎产品全新上线,为回馈新老客户,50万token免费送,开通服务即领取! 云服…

清空了电脑回收站,之前的文件还能否恢复?

电脑已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。我们在电脑上处理文档、保存图片、下载视频等,而电脑中的回收站则成为我们处理不再需要文件的一个便捷工具,当我们想要删除某些文档的话,它并不是立即从硬盘上消失,而是被系统移动到了…

SwanLab入门深度学习:BERT IMDB文本情感分类

基于BERT模型的IMDB电影评论情感分类,是NLP经典的Hello World任务之一。 这篇文章我将带大家使用SwanLab、transformers、datasets三个开源工具,完成从数据集准备、代码编写、可视化训练的全过程。 观察了一下,中文互联网上似乎很少有能直接…

光敏聚酰亚胺(PSPI)行业技术壁垒较高 本土企业已具备相关产品量产能力

光敏聚酰亚胺(PSPI)行业技术壁垒较高 本土企业已具备相关产品量产能力 光敏聚酰亚胺(PSPI)又称光敏PI、光刻胶用聚酰亚胺,指将光敏基团引入聚酰亚胺分子链中制成的高性能有机材料。PSPI拥有极佳耐热性、化学稳定性、热…

新书推荐:6.1 if语句

计算机语言和人类语言类似,人类语言是为了解决人与人之间交流的问题,而计算机语言是为了解决程序员与计算机之间交流的问题。程序员编写的程序就是计算机的控制指令,控制计算机的运行。借助于编译工具,可以将各种不同的编程语言的…

Jenkins工具系列 —— 通过钉钉API 发送消息

文章目录 钉钉环境搭建使用钉钉API接口 发送消息机器人安全设置使用自定义关键词机器人安全设置使用加签方式 资料下载 钉钉环境搭建 在jenkins安装钉钉插件以及小机器人,这部分内容可参考:插件 钉钉发送消息 使用钉钉API接口 发送消息 机器人安全设置…

Day02:LeedCode977. 有序数组的平方 209.长度最小的子数组 59.螺旋矩阵II

详解:Day2:LeedCode977. 有序数组的平方 209.长度最小的子数组 59.螺旋矩阵II-CSDN博客 977. 有序数组的平方 给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums,返回 每个数字的平方 组成的新数组,要求也按 非递减顺序 排序。 示例 1: 输入&#…

Docker Compose快速入门

本教程旨在通过指导您开发基本Python web应用程序来介绍Docker Compose的基本概念。 使用Flask框架,该应用程序在Redis中提供了一个命中计数器,提供了如何在web开发场景中应用Docker Compose的实际示例。 即使您不熟悉Python,这里演示的概念也…

Window Linux 权限提升

#基础点: 0、为什么我们要学习权限提升转移技术: 简单来说就是达到目的过程中需要用到它 心里要想着我是谁 我在哪 我要去哪里 1、具体有哪些权限需要我们了解掌握的: 后台权限,数据库权限,Web权限,用户权…

React 中Redux结合React-Redux使用类组件版本(一)

一、Redux是什么? 1.Redux是一个专门用于状态管理的js库 2.它可以用在React、Angular、Vue的项目中,但基本与React配合使用。 3.作用:集中式管理React应用中多个组件共享的状态。 二、Redux 工作流程 三、Redux的三个核心概念 1.action 动…

线上研讨会 | 探索非标自动化产线行业的数转智改之路

报名链接: 2024 达索系统工业大发展在线研讨会 (tbh5.com)

azure gpt 技术教程教学 | 在Azure OpenAI 上部署GPT-4o

Azure OpenAI GPT-4o是OpenAI推出的最新旗舰级人工智能模型。GPT-4o模型设计为能够实时对音频、视觉和文本进行推理,这是迈向更自然人机交互的重要一步。该模型的一大特点是能够处理多种类型的数据输入和输出,包括文本、音频和图像,实现了跨模…

521源码-在线客服-CRMChat网页版客服系统 UNIAPP 全方位在线客服系统源码与管理体系平台

CRMChat客服系统:基于Swoole4Tp6RedisVueMysql构建的高效沟通桥梁 CRMChat是一款独立且高性能的在线客服系统,它结合了Swoole4、Tp6、Redis、Vue以及Mysql等先进技术栈,为用户提供了卓越的在线沟通体验。该系统不仅支持在Pc端、移动端、小程…