Al大模型领域的进展·
2024-03-18 15:33:59
描述
Al大模型领域的进展·随着Al大模型领域的快速发展,新型号已经出现,可以稳定地超过上一代模型。·一些新模型在强推理内容上可能优于前代模型,整体水平接近前代模型。二、发展多模态大模型·一家公司的新型多模态大模型支
[本文共字,阅读完需要分钟]

Al大模型领域的进展

·随着Al大模型领域的快速发展,新型号已经出现,可以稳定地超过上一代模型。

·一些新模型在强推理内容上可能优于前代模型,整体水平接近前代模型。

二、发展多模态大模型

·一家公司的新型多模态大模型支持多模态能力,类似于前代模型和另一家公司的GM1.0模型。

·该公司在多模态大模型方面的进展并不理想,影响了其在业务拓展方面的表现,特别是多模态应用方面的表现。

三、1.5模型的应用与性能

·1.5模型可以在语言场景中解锁生产力,适用于生成文档和代码。

·在大多数生产力场景中使用是足够的,但在极限测试中仍不如前代模型或class3。

四、Al模型在日常办公场景中的应用

·真正的1.5模型可以记录足够长的知识窗口期,有助于写文档,做出准确的判断,实现recall没有问题。

·在推理速度方面,Plus3模型还没有得到优化,但其综合实力仍优于Cloud模型。

开源模型的贡献和闭源模型的挑战

·一家公司的开源模型有助于加速推理和修改大模型的发音。

·对于想要使用这些模型的开发者来说,闭源模型需要自己尝试复制。

Q&A

Q1:OPPO 春节期间Al和皮卡发布的纹身视频模型有哪些技术优势?

A1:这些纹身视频算法采用传统的贝斯模型,可以在空间上生成低成本的关键帧。OPPOAL的方法是将视频分块处理,每个块包含空间和时间信息,以提高信息的完整性。

Q2:国内大型模型什么时候能赶上GPT水平?国内大型模型制造商的评价和排名如何?

A2:中国公司在计算能力方面存在挑战,但如果解决计算能力问题,制作相当于GPT的模型并不难。在中国的大型模型制造商中,志远被认为是第一梯队。百度在合规性方面表现良好,而大唐、阿里通等公司在使用量和关注度方面表现良好。

Q3:GPT4.5发布时间是什么时候?

A3:GPT4.基于GPT4的改进,5可在一个月内发布,主要涉及工程问题。

Q4:CCTV5将提供哪些替代功能?

A4:GPT5旨在成为一个本地的多模式模型,但它仍然面临着模型推理能力下降等挑战。可能的解决方案包括增加训练数据和使用Moe架构。

Q5:Al ID处理的应用场景和发展路径是什么?

A5:A点很难开发。解决方案可能包括为大客户定制模型,提高特定任务的推理能力,或通过API定义指令集实现准确的函数调用。

Q6:垂直行业模型的发展和发展前景如何?

A6:垂直场景将是商业应用的主流。大型企业可以在私有云上托管模型,专业企业和中大型企业可以使用专业模型。例如,OPPO和其他公司已经实现了自己的GPT模型的个人培训。

Q7:GPT-在海外可能取得突破的应用场景是什么?电子商务助理和机票预订功能差的原因是什么?

A7:GPT-5将解决多模态问题,未来的发展将取决于多个模块在一个模型中的互动。电子商务助理和机票预订功能的主要障碍是产品与Al算法开发者之间的不良对齐,以及模型在推理和信息查询方面的高要求。

Q8:实现国内应用场景突破的瓶颈在哪里?

A8:国内外普遍面临的挑战是缺乏强大的底层模型。一旦有了可靠的底层模型,应用场景的构建就会更加顺畅。

Q9:在电子商务领域,哪些数据积累对模型应用场景有价值?

A9:在电子商务领域,虚拟客户服务的应用场景和电子商务交易相关数据的积累对于模型的应用是有价值的。

Q10:即将到来的第一版英伟达芯片对Al行业有什么影响?

A10:英伟达的新芯片可能会加快供应速度,增加云服务提供商的GPU供应,从而降低计算能力成本。例如,拉马模型的推理速度提高了10倍以上。这将逐渐普及大型模型能力,大大降低推理成本。

Q11:如何演变大型商业模式和竞争格局?

A11:目前,大型模型的定价主要是为了覆盖计算能耗成本,制造商并没有过分强调利润。未来的竞争模式尚不清楚,但Cloud服务价格高,质量优于谷歌,而openai服务不够稳定。大型模型的长期价值将取决于其在应用场景中的性能。

Q12:自研芯片趋势背后的原因是什么?

A12:自主研发芯片趋势的背后原因是计算能力的短缺,特别是在C端大规模应用大型语言模型时。自主研发芯片有助于实现独立性,避免依赖英伟达,定制优化,提高效率。

Q13:B端用户使用Al服务的体验如何?

A13:目前cosplay的使用体验并不理想,主要是因为不支持长contextttet windows,但预计未来1至2个月将有所改善。为了防止数据泄露,大多数企业不会使用公共Al服务,更倾向于私有化部署。

Q14:Al手机和大型产品能满足消费者的需求吗?

A14:在处理模型参数时,公司面临的挑战是如何在保证参数精度的同时压缩模型尺寸。比如一个参数700亿的模型,如果每个参数是16位,大小约是140GB。在手机等设备上运行此类模型需要大大降低参数精度,从而影响模型的推理精度和质量。目前,为了实现更实用的应用场景,公司正在探索使用更小的模型和保持更高精度的方法。但在手机场景中,人工智能的能力可能被高估,目前只能在某些场景中进行优化。纪要私享圈