4月10日下午，在商湯科技的技術(shù)交流日活動上，商湯揭開了一批自研AI應用產(chǎn)品的神秘面紗。其中，商湯“日日新SenseNova”大模型體系備受市場關(guān)注。

【資料圖】

隨著ChatGPT熱潮在全球范圍內(nèi)一浪高過一浪，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)科技大廠也紛紛官宣自己的大模型產(chǎn)品。本次商湯科技發(fā)布了功能全面的生成式AI大模型產(chǎn)品，充分展示出公司的雄心。而伴隨GPT的廣為人知，通用人工智能(AGI)時代正在徐徐到來。

商湯版ChatGPT亮相

4月10日下午，在商湯科技的技術(shù)交流日活動上，商湯科技董事長兼首席執(zhí)行官徐立宣布推出商湯自研的大模型“日日新SenseNova”，并基于這一模型推出了一系列生成式AI應用，從文本聊天到AI繪畫，功能可謂相當全面。

具體來看，在基于SenseNova的模型上，商湯推出了秒畫、如影、瓊宇、格物四大平臺，分別對應自然語言聊天、文本生成圖片、AI數(shù)字人以及空間3D大模型生成。

被視為對標ChatGPT的產(chǎn)品，商湯最新自研的中文語言大模型應用平臺“商量SenseChat”備受關(guān)注。據(jù)介紹，這款模型是一款千億級參數(shù)的自然語言處理模型，參數(shù)規(guī)模達到1800億，若僅按此參數(shù)規(guī)模來看，SenseChat的參數(shù)量已超越GPT-3.5參數(shù)量。

據(jù)介紹，“商量SenseChat”最大的特點在于訓練過程中，充分考慮中文語境，因此能夠更好地理解和處理中文文本。多位券商分析師以及市場人士向記者反饋，商湯此次推出的大模型“超出市場預期”。

不同于許多廠商發(fā)布的產(chǎn)品偏概念，此次商湯發(fā)布的大模型產(chǎn)品均給出了相應的商業(yè)應用場景。比如“商量SenseChat”展現(xiàn)了出色的多輪對話和超長文本的理解能力。語言大模型支持包括編程助手、健康咨詢助手、PDF文件閱讀助手等在內(nèi)的創(chuàng)新應用。

作為一家從底層技術(shù)起家的AI平臺公司，商湯科技此次發(fā)布“商量SenseChat”可謂是“秀肌肉”。為完成這類大模型訓練，商湯搭建了豪華的訓練平臺。據(jù)悉，商湯歷時五年，建設了AI大裝置，大裝置上總共有27000塊的GPU芯片卡，可以輸出5000P的總算力，是亞洲目前最大的智能計算平臺之一。

“GPT4發(fā)布之后，業(yè)內(nèi)預言未來AI行業(yè)會出現(xiàn)馬太效應，強者恒強。”一位從事人工智能研發(fā)的資深工程師告訴記者，算力指標之于數(shù)字時代，將類似于鋼產(chǎn)量之于工業(yè)時代。

在本次活動上，商湯科技負責人提出了新的“二八定律”，并預言“低代碼”人工智能時代即將到來。他表示，未來80%的基礎(chǔ)代碼將由人工智能自動生成，僅有20%需要人工手動調(diào)試。

“未來將是屬于prompt(提示指令)的時代，傳統(tǒng)代碼語言都會被淘汰。”一位資深程序員非常認同商湯對于“低代碼”時代的預言，他對記者表示，隨著人工智能在基礎(chǔ)領(lǐng)域的性能越來越強，未來程序員的核心工作將是通過prompt調(diào)試人工智能，而非手動撰寫基礎(chǔ)代碼。

商湯方面表示，“日日新SenseNova”將為政企客戶提供了多種靈活的API接口和服務，供合作伙伴在后續(xù)接入。

通用人工智能時代或正在到來

隨著商湯發(fā)布自研大模型，通用人工智能成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點。

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家王曉剛表示：“通用人工智能催生了新的研究范式，即基于一個強大的多模態(tài)基模型，通過強化學習和人類反饋不斷解鎖基模型新的能力，從而更高效地解決海量的開放式任務。通用人工智能將實現(xiàn)從‘數(shù)據(jù)飛輪’到‘智慧飛輪’的演進，最終邁向人機共智。”

記者注意到，通用人工智能也是商湯科技2022年年報中的關(guān)鍵詞。商湯科技在年報中寫道：2022年，通用人工智能領(lǐng)域在大算力與大模型的驅(qū)動下取得了顯著進展。商湯始終以前瞻性的眼光，專注于超大模型的研發(fā)，并積極投資建設人工智能高性能計算基礎(chǔ)設施。

一般而言，業(yè)內(nèi)普遍預測人工智能發(fā)展分為三個階段，即弱人工智能(ANI，Artificial Narrow Intelligence)、通用人工智能(AGI，Artificial General Intelligence)和超人工智能(ASI，Artificial Super Intelligence)。此前震動圍棋界的AlphaGO尚屬于弱人工智能，其最顯著的特征便是這些系統(tǒng)在特定領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但無法跨領(lǐng)域進行推理和學習。通用人工智能則是指能夠像人類一樣理解、學習和適應各種任務和環(huán)境的人工智能系統(tǒng)。這意味著，通用人工智能可以在廣泛的任務中表現(xiàn)出色，并具備類似于人類的思維能力。

隨著科技的不斷進步，人工智能已經(jīng)在諸多領(lǐng)域取得了突破性成果。然而，相較于目前的弱人工智能，通用人工智能無疑是一個更具挑戰(zhàn)性的目標。“推理其實是判斷人工智能水平的一個關(guān)鍵指標。”前述資深工程師告訴記者，在大數(shù)據(jù)的訓練下，傳統(tǒng)模型很多的決策更類似于“相似概率”。

ChatGPT的出現(xiàn)，讓關(guān)于人類身處弱人工智能時代的定論被動搖。尤其是在模型訓練中，隨著參數(shù)增加，模型出現(xiàn)了智能的“涌現(xiàn)”和泛化現(xiàn)象，讓人們開始意識到，通用人工智能時代或許已經(jīng)緩緩降臨。此前被譽為GPT之父的山姆·阿爾特曼曾坦言，自己也不清楚為何在某個節(jié)點，GPT會突然出現(xiàn)類似推理的能力。

當然，眼下通用人工智能的發(fā)展仍處于初級階段，許多研究者和機構(gòu)正在努力解決其面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，如算法創(chuàng)新、知識表示和抽象思維等。一些頂尖科研機構(gòu)如OpenAI、DeepMind和微軟等，已投入大量資源研究通用人工智能技術(shù)。這些研究為實現(xiàn)通用人工智能提供了重要基礎(chǔ)，也推動了人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新。

“以數(shù)據(jù)來說，目前的AI系統(tǒng)大多依賴于大量標注數(shù)據(jù)進行學習，這在很大程度上限制了其泛化能力。”對于通用人工智能面臨的挑戰(zhàn)，前述工程師告訴記者，要實現(xiàn)通用人工智能，就要發(fā)展新的學習方法，使AI能夠像人類一樣從少量數(shù)據(jù)中學習和推理。

此外，目前業(yè)內(nèi)普遍認為，當前的AI系統(tǒng)很難理解和處理抽象概念，這在很大程度上阻礙了其在復雜任務中的表現(xiàn)。因此，未來的通用人工智能系統(tǒng)需要具備更強大的知識表示和抽象思維能力。

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