周鴻祎:把大模型拉下神壇
來源:睿見Economy
2023年亞布力論壇夏季高峰會于8月24日-27日在深圳召開。360集團創始人、董事長周鴻祎出席并演講。
(資料圖片僅供參考)
周鴻掉在演講中談到,OpenAI之路不一定完全適合企業的發展,如果企業真的用OpenAI的ChatGPT,會發現它有很多問題。
第一,它是萬金油,無所不知,但是真的問它行業深入的問題就開始繞圈子回答,說明它缺乏行業深刻的理解。
第二,OpenAI也好,網上通用的大大模型也好都是拿通用的數據集進行訓練,它對你的企業更了解嗎?它做一些通用的辦公、寫作可能還可以,但是只要跟企業業務一結合深了,發現它并不了解你的企業。
不僅如此,還有數據泄露問題,“你為了提出很多要求,把你企業的很多數據傳給它,但是這些數據可能就會導致企業數據的泄露”。
第三,成本問題,ChatGPT4號稱訓練一次的成本高達2千萬美金,最近開始訓練ChatGPT5了,要訓練一個萬億的模型,就是一個天文數字,這樣的話人工智能離所有的產業界和企業界就非常遠。
他表示,人工智能是一場工業革命,但工業革命不會自然發生,就像電腦什么時候產生了工業革命?電腦剛發明的時候沒有工業革命?因為少數精英團隊才在用,個人電腦被發明之后,電腦走下神壇,每個企業都買得起電腦了,這個革命才產生。
所以,周鴻祎提出,中國還有另外一條路,美國今天也在往這條路上發展,就是把大模型拉下神壇,換句話說,能不能把大模型做小。
在他看來,行業化、企業化、專業化、垂直化,大模型很了不起,但是企業里邊實際上是招了很多大學畢業生,在不同的垂直領域進行培養,有的人懂財務,有的人懂營銷,大家是團隊作戰。
所以,周鴻祎表示,非常反對一個觀點,說大模型是操作系統,這樣隱含的產業發展,全世界大模型只會最多三套,可能就兩套,就被壟斷了。
“我覺得大模型更像電腦的發展,以后每個企業根據自己的應用場景,可能都有若干套大模型。”他說。
所以,周鴻祎表示其中有幾個關鍵點:
第一,把大模型做垂直、做專之后,它對企業更了解,它在公有大模型的基礎之上再加入我們企業內部的很多知識的訓練,
第二,現在大模型,包括國內還有開源的能力,對企業來說就夠用了,現在企業就可以探索結合自己的場景。
第三,大模型做小了之后,大模型不一定在云端,可以在終端,可以在邊緣。
全世界現在也出現這個趨勢,就是怎么把大模型做小,做小了之后,因為它只解決垂直領域的問題,它的參數不一定要萬億,不一定要千億,事實上今天很多開源的軟件給的是百億的模型,百億跟ChatGPT不能比,但是在企業內部夠用的時候,它就能把這個成本從原來的千萬美金降到部署成本是千萬人民幣甚至百萬人民幣的級別,這個目標就真正達到了,就把大模型拉下神壇,在座的諸位可能都有若干自己的大模型,這條方法在現階段可能是在等待我們中國自己的算力突破之前,你可以認為是一個游擊戰。
“所以,只需要少數的公司用大規模的投入把基礎模型訓練出來,提供給很多企業,企業用小規模的算力就能夠進行微調,然后用小規模的算力進行部署,來進行推理和計算,在現階段這樣一算,可能目前的A100、A800再加上國產華為的910B,可以在一定階段滿足我們國家的需求。”他說。
周鴻祎認為,我們在原始創新上有點落后,這需要時間去追趕,但是我們人口眾多,企業眾多,場景眾多,比如深圳就有幾十萬家企業,如果都訓練出來自己的小規模的大模型,大模型無處不在,這里會產生很多產業創新的機會。
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