2023年爆火的大模型,对我们来说意味着什么?
百度创始人、董事长兼CEO李彦宏认为,“大模型即将改变世界。”
5月26日,李彦宏参加了在北京举办的2023中关村论坛,发表了题为《大模型改变世界》的演讲。李彦宏认为,大模型成功地压缩了人类对于整个世界的认知,让我们看到了实现通用人工智能的路径。
他表示,“当下,我们正处在全新起点,这是一个以大模型为核心的人工智能新时代,大模型改变了人工智能,大模型即将改变世界。”
李彦宏预测,10年后,全世界有50%的工作会是提示词工程。对于这一变化,李彦宏认为“提出问题比解决问题更重要。我们的教育要教孩子提出问题,而不仅仅是解决问题。”
每一次工业革命,都有一个颠覆性的技术创新,每一次工业革命都极大地推动社会生产力的发展。事实上,在今年大模型爆火之前,主流的说法已经认为人工智能将引领第四次工业革命。
而大模型使得人工智能可以更好地模拟和应对复杂的现实问题,为新的颠覆性的技术创新提供了基础,它将推动各个行业的变革。
大模型如何改变世界?
人工智能改变世界,大模型改变人工智能。业界普遍认为,经过十几年发展,当前人工智能已发展到大模型时代。
大模型时代的到来,离不开大算力、大模型、大数据的相关突破。大算力提供了高效的计算能力,支持大模型的训练和推理;大模型能够更好地拟合和表示大数据,提供更准确的智能能力;大数据则为人工智能系统提供了丰富的训练和学习材料。
三者相互关联、相互促进,人工智能系统展现出出乎意料的智能行为和能力的现象,这种现象被称为“智能涌现”。
李彦宏解释称,“过去的人工智能是,我想让机器学会什么技能,就教它什么技能。教过的有可能会,没教过的就不会。大模型出现智能涌现之后,以前没教过的技能,它也会了。”
如今,写文章、写代码、做翻译已经是“基操”,大模型为AI工具带来了全新的想象力。不久前,百度的文心大模型“补全”了《富春山居图》,让历史画作重现当代,且能让风格与现存真迹达到一致。
李彦宏称,人工智能发展方向从“辨别式”走向“生成式”。关于“辨别式”与“生成式”,李彦宏举了个例子:搜索引擎就是典型的辨别式;用AI进行文学创作,写报告、绘制海报等等,这些都是生成式。
回望过去三次工业革命,世界的改变本质上是对产业的改变,进而带来人的改变。那么人工智能将对我们每个人产生怎样的影响?
首先,大模型重新定义了人机交互。通过自然语言处理和生成模型等技术,大模型使得人们可以更自然、无缝地与机器进行交流和互动。而被重新定义的人机交互带来一场“提示词”革命。
“我做过一个预测,10年后,全世界有50%的工作会是提示词工程。提出问题比解决问题更重要。我们的教育要教孩子提出问题,而不仅仅是解决问题。”
李彦宏认为,未来的应用,是通过自然语言的提示词来调动原生AI 应用实现的。这意味着,“未来你的薪酬水平,将取决于你的提示词写得好不好,而不是取决于你的代码写得好不好。”
而通过“提示词”来大显身手的生成式AI,会让工作效率大幅度提升。
根据方舟投资公司(Ark Invest)发布的《Big Ideas 2023》年度投研报告,到2030年,人工智能预计将使知识工作者的生产力提高4倍以上。报告还提到,如果100%的企业采用人工智能,人工智能可以在总体上花费31万亿美元,带来约200万亿美元的劳动生产率。
不过,人工智能一直在进步,也一直带给一些人们“机器会不会取代人?”的担忧。
如李彦宏所说,大模型会重新定义营销和客服。有了大模型,即使你有70亿个客户,每一个客户也都可以有一个专属的7×24小时的、什么都知道的助理去服务他。但于营销和客服而言,谁拥有最佳的跟客户沟通的方式,谁就会拥有这个客户,而这个道理在大模型出现之前就成立,人工智能是为了提高人的效率,而不是为了取而代之。
李彦宏认为,“把机器变成人,不应该是努力的方向。机器很多方面会比人强,但机器变不成人,也没必要变成人。机器会越来越聪明,能够干的事越来越多,效率会越来越高,我们需要与机器共生,而不是二元对立。”
历史发展有其一定的规律,过去三次工业革命,每一次都会让一部分工作消失,但每一次也创造出了更多的新工作岗位。
大模型时代来了,每一个产品都值得重做一遍
大模型正在改变世界,而对于投身人工智能行业的公司来说,背后的商业机会也正在发生变化。业界有一种说法,大模型时代来了,每一个产品都值得重做一遍。但谁真正重新做了一遍呢?
李彦宏表示,“百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司,不是整合,不是接入,是重做,重构!”
李彦宏如此说,底气何在?
一方面,应当是源于百度在技术上的长期投入和积累。自2013年开始布局至今,10年间百度在人工智能上的投入超千亿。
另一方面,则是来自百度的“独特优势”。
李彦宏认为,大模型改变人工智能的背后,IT技术栈也发生了非常根本的变化。过去,无论是PC还是移动时代,IT技术栈都是三层,芯片层、操作系统层、应用层。
人工智能时代,IT技术栈变成了四层:底层仍然是芯片层,但主流芯片从CPU变成了GPU;芯片上面叫做框架层,就是深度学习框架;框架上面是模型层,ChatGPT、文心一言都是属于模型层;最上面是应用层。
芯片层方面,百度布局有昆仑芯,已经量产几万片,昆仑芯第三代,预计2024年初量产;深度学习框架方面,百度的飞桨与Meta的PyTorch、谷歌的TensorFlow齐名,百度的飞桨,在中国的市场份额排第一;模型层百度拥有文心一言,此外还有交通大模型、能源大模型等行业大模型。
百度是目前全球为数不多做到四层全栈布局的人工智能公司,全栈布局的优势是,能够实现层层反馈,端到端优化,在实际应用中,可以大幅提升效率。
李彦宏举例称,通过智能调整红绿灯的时间,可以让城市交通效率提升15%到30%。“五一长假之前最后一个工作日,北京大堵车,从二环堵到六环一片红,唯一绿的是亦庄,因为亦庄300多个路口全部部署了百度AI信控系统。”
第三则是自主可控。文心一言大模型做到了数据可控、框架可控、模型可控,能够体现在国际竞争当中高水平的科技自立自强。
李彦宏也对文心一言寄予厚望,“它可以赋能千行百业,助力中国经济开创下一个黄金30年。”
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
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第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
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- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
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学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。