AGI的目標是實現人類般的通用智能，這意味著AI可以像人類一樣理解任意通用任務，并以人類的智力水平執行完成。基本上，除了自我意識的生成，AGI就是人類對人工智能的終極夢想了。在AGI曙光照進現實之際，云知聲化身為那位站在新風口、乘風破浪的先鋒，一路勇往直前，不斷探索創新，投身于大模型的研發與應用，打通大模型新范式。
人工智能的進化演進 無論是近一年來火爆的AI繪畫，還是當紅的ChatGPT，AI研究應用的終極目標，都是向著AGI通用人工智能的大一統目標在邁進。從最初人工智能誕生到如今，人工智能的進化演進可以簡單地分為三個階段：規則引擎、機器學習和深度學習。 在規則引擎階段，AI系統基于既定的規則來模擬人類思維過程。這種方法通常應用于專業領域，如醫療診斷、安全控制等。 在機器學習階段，AI系統開始通過訓練數據來學習和改進自己。這種方法需要大量的標注數據和特征工程，而且對于新問題需要重新設計算法。 在深度學習階段，AI系統通過多層神經網絡來獲取更高級別的抽象特征，從而實現更加精確的預測和分類。這種方法不僅可以解決傳統機器學習中的一些難題，還能夠進行端到端的學習和優化。深度學習確實為人工智能的發展帶來了很大的推動力，但它并沒有改變AI的范式。深度學習依然是一種基于規則和數據的統計學習方法，其目的是通過從數據中提取特征和模式來提高機器的性能。而ChatGPT的出現，則代表著自然語言處理技術的突破。ChatGPT不僅可以模擬人類對話，還可以根據輸入的上下文生成連貫的回答，這標志著人工智能開始向更加智能化、可理解性更強的方向發展。 云知聲打通大模型新范式 在ChatGPT推出后，云知聲已開始訓練模型，開啟了新的“數據動力學范式”。云知聲認為：大模型需要從數據規模、質量和模型調教下手，才能真正解決問題，“大力”只是“必要不充分條件”。按照公司的規劃，技術升級將分兩步推進：先在六七百億參數提升優質數據規模，再擴大到千億級參數提升大模型效果。 之所以要分兩步走，這與技術實現和商業落地相關。按照業內的實踐，在優質數據規模足夠大情況下，模型越大效果越好，但訓練成本也越高。從六七百億參數起步，是因為從業內成果分析看，只有參數規模達到五六百億以上，模型才可能出現“智能涌現”。今年不只是要做好大模型，還要考慮產業實際應用的成本和部署等因素。云知聲認為，大模型訓練成功后，以目前的算力成本，可能需要把大模型參數量通過蒸餾技術壓縮10倍才能滿足實時性和規模化應用要求，這要視具體應用場景而定。云知聲在做BERT模型時，就積累了豐富的經驗，通過模型蒸餾提速近百倍，而實際性能損失很小。 在落地行業上，物聯和醫療是兩個優先的行業，此前他們在這兩個領域投入和積累最多。但兩個行業的側重點并不一樣。物聯行業本質上是提升交互能力，當大模型技術升級以后，人機對話就不會“聊死了”，不過，這些是通用場景，拓展應用場景“廣度”。 在科技浪潮中，云知聲這個擁有十一年創業歷程的企業，如同站在風口上的一位選手。正當新時代的籃球比賽進入緊張的中場時刻，一個站在球門附近的球員突然接到了一記精準傳球。云知聲作為人工智能獨角獸企業，迅速作出反應穩定地接住了傳球，并以無與倫比的速度向前推進。
本站僅提供存儲服務，所有內容均由用戶發布，如發現有害或侵權內容，請
點擊舉報。
