財(cái)聯(lián)社2月9日訊（記者 付靜）兔年開市以來(lái)ChatGPT概念持續(xù)爆火，隨著交易所火速下發(fā)多份關(guān)注函、監(jiān)管函，昨日起A股相關(guān)概念股出現(xiàn)降溫跡象。三六零（601360.SZ）最新披露，“公司的類ChatGPT技術(shù)的各項(xiàng)指標(biāo)只能達(dá)到略強(qiáng)于GPT-2的水平，與當(dāng)前的ChatGPT相比尚有代差的落后?！北M管如此，三六零股價(jià)已創(chuàng)下去年4月以來(lái)的新高。

(相關(guān)資料圖)

三六零坦言，公司投資規(guī)模及技術(shù)水平與ChatGPT相比還有較大差距，實(shí)際上日前亦有業(yè)內(nèi)人士向記者表達(dá)類似觀點(diǎn)，GPT-3.5領(lǐng)先國(guó)內(nèi)大模型一個(gè)代差似乎已是業(yè)內(nèi)共識(shí)。談及海內(nèi)外玩家在生成式AI方面的差距，方融科技高級(jí)工程師、科技部國(guó)家科技專家周迪告訴財(cái)聯(lián)社記者，相比海外玩家，國(guó)內(nèi)在數(shù)據(jù)量、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容開源方面存在瓶頸。

技術(shù)代差落后

此前三六零在互動(dòng)平臺(tái)表示，計(jì)劃盡快推出類ChatGPT技術(shù)的demo版產(chǎn)品。

不過其昨日晚間公告，目前在類ChatGPT、文本生成圖像等技術(shù)在內(nèi)的AIGC技術(shù)方面形成的成果均僅作為內(nèi)部自用的生產(chǎn)力工具使用，何時(shí)推出基于類ChatGPT技術(shù)的demo版產(chǎn)品及其實(shí)際效果如何均存在重大不確定性。

值得注意的是，公司表示，自家布局ChatGPT類產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)在于數(shù)據(jù)和語(yǔ)料，在預(yù)訓(xùn)練大模型方面還存在短板。

近日各科技巨頭在介紹其類ChatGPT產(chǎn)品時(shí)均提及AI大模型——谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊稱自家的AI對(duì)話式機(jī)器人Bard由大模型LaMDA提供支持；百度官微顯示，其擁有產(chǎn)業(yè)級(jí)知識(shí)增強(qiáng)文心大模型ERNIE，文心一言位于模型層。

財(cái)聯(lián)社記者近日獲得的一份調(diào)研紀(jì)要顯示，ChatGPT是大數(shù)據(jù)大模型下的一種延續(xù)。

據(jù)悉，ChatGPT背后的支撐正是AI大模型，自2019年起AI大模型爆發(fā)，參數(shù)規(guī)模指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，ChatGPT基于OpenAI的第三代大模型GPT-3進(jìn)行升級(jí)，在GPT3.5上進(jìn)行微調(diào)而來(lái)，即當(dāng)前ChatGPT的版本為GPT 3.5。

中金研報(bào)顯示，“GPT-3.5對(duì)成本、組織力、工程壁壘、大算力和底層框架都提出極高要求，除顯性的成本外，場(chǎng)景、流量、數(shù)據(jù)壁壘和社會(huì)包容度所形成的隱性成本同樣不可小覷?！?/p>

仍面臨諸多瓶頸

財(cái)聯(lián)社記者注意到，國(guó)內(nèi)多家科技公司日前均宣布各自類ChatGPT研發(fā)進(jìn)度?；诖耍凇爸袊?guó)何時(shí)能有ChatGPT”的話題亦引發(fā)了諸多討論。

談及海內(nèi)外玩家在生成式AI方面的差距，周迪對(duì)財(cái)聯(lián)社記者表示，“ChatGPT已經(jīng)經(jīng)歷了巨量的數(shù)據(jù)量學(xué)習(xí)，其知名度的增長(zhǎng)會(huì)帶來(lái)更多數(shù)據(jù)量，其答案就越精準(zhǔn)，國(guó)內(nèi)在這方面的產(chǎn)品素質(zhì)訓(xùn)練還不夠；同時(shí)，在美國(guó)等英文為主的國(guó)家，其優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，比如說科學(xué)學(xué)術(shù)類論文是開源的，使得回答更具專業(yè)化、更有深度，而國(guó)內(nèi)相對(duì)不足?！?/p>

另?yè)?jù)阿里達(dá)摩院有關(guān)生成式AI的解讀，在產(chǎn)業(yè)化方面，降成本仍是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。只有像ChatGPT這樣的大模型訓(xùn)練成本和推理成本足夠低，才有可能規(guī)模化推廣。

記者了解到，訓(xùn)練成本方面，訓(xùn)練一次GPT-3所要消耗的成本高達(dá)近8400萬(wàn)元人民幣；標(biāo)注數(shù)據(jù)方面，在模型訓(xùn)練第一步，OpenAI雇傭標(biāo)注師對(duì)1.3萬(wàn)條數(shù)據(jù)進(jìn)行人工回答，在第二部分則需對(duì)模型給出的3.3萬(wàn)條答案進(jìn)行排序。此外據(jù)OpenAI統(tǒng)計(jì)，2012-2020年人工智能模型訓(xùn)練消耗的算力增長(zhǎng)了三十萬(wàn)倍，平均每3.4個(gè)月翻一番，超過了摩爾定律的每18個(gè)月翻番的增長(zhǎng)速率。

相比之下,一位A股上市公司人士顯得頗為樂觀,其告訴記者，“國(guó)內(nèi)在算力與數(shù)據(jù)量方面與美國(guó)上尚不存在差異，從自然語(yǔ)言理解角度來(lái)看，國(guó)內(nèi)的大模型包括參數(shù)等不亞于ChatGTP，算力與數(shù)據(jù)量方面與美國(guó)相比不存在差異，下一個(gè)要解決的問題依然是如何把人類的知識(shí)更好的接入?！?/p>

前述公司人士表示，在NLP方面，未來(lái)兩年國(guó)內(nèi)會(huì)有很大突破，“國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)一定都會(huì)沿著OpenAI的方向前進(jìn)，一起受益于ChatGTP已經(jīng)驗(yàn)證成功的范式前行?！绷硗庵艿细嬖V記者，“在國(guó)內(nèi)，類ChatGPT在商業(yè)領(lǐng)域中，或?qū)⒙氏仍趖o B領(lǐng)域獲得突破性應(yīng)用?！?/p>

（編輯：曹婧晨）

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