微软的iPhone时刻

发布时间：2023-03-23 13:33:01 所属栏目：动态来源：

导读：在新一代GPT问世后，微软旋即推出了Microsoft 365 Copilot，新的办公软件由GPT-4驱动，在减少大量用户操作下，协助生成文档、电子邮件、演示文稿和更多内容。

处理效率之高，愈发让人惊呼，生产力和人机交互的新一

在新一代GPT问世后，微软旋即推出了Microsoft 365 Copilot，新的办公软件由GPT-4驱动，在减少大量用户操作下，协助生成文档、电子邮件、演示文稿和更多内容。

处理效率之高，愈发让人惊呼，生产力和人机交互的新一轮革命不再只是想象。

新技术的颠覆效果，往往看它能否展现出更低成本、更高产出、更省时间的产品力。

为GPT提供算力的CPU服从摩尔定律，即每隔18-24个月（更省时间），原来的晶圆上封装的晶体管数量将会翻倍（更低成本），芯片的性能也会随之翻倍（更高产出）。

能够实现以上三角的优化解决方案，最终会推动飞轮旋转，实现强大的规模效应。而Open AI与微软的合作，似乎在朝着这个方向努力。

AI的复杂性会随着市场边界的扩大而进一步加深，具有涌现出新特性的潜质。

模型的底层逻辑是算力、数据、算法三位一体的结合，但复杂程度与数据规模相匹配。

随着参数量的增长，大模型的能力比起小模型要更加泛化。如果小模型的目标是做一个行业专家，那么大模型的定位则是要成为一个通才。

AGI（通用人工智能）被设计的目的，是让机器模仿并逐渐超越人类，实现与人类相近的能力，计算、推理、思考、创造，但是会更快、更高效。

第一代GPT的训练参数只有1.17亿参数，模型引入了Transformer架构，在处理文本的时候，学会利用上下文信息来预测下一个单词。

在处理不同的任务时，仅需要对预训练形成的网络结构进行微调，就能取得比传统NLP模型更好的泛化效果，也加快了模型处理数据的效率。

GPT2.0阶段，模型学会了多任务处理。开发者再次大胆的测试了容量对于自然语言处理性能提升的实质性的帮助，不再需要不同维度的标注，而是让虚拟模型根据自然语言处理给定的指令去理解任务。

这个阶段的训练表明，随着模型知识库的容量和可用数据增大，不需要给模型技术人员提供非常多的样例，它也能够令人信服地很好地随时随地地理解并且完成任务。

基于这层理解，到了GPT-3，开发者也就有了更大的底气实现参数规模的跃迁，在海量语言模型参数集中，少数样例设置下，GPT的准确性继续得到提升。

国内百度16日发布了对标chatGPT的产品“文心一言”，也已经能够成功地支持多模态的无损压缩转换，多模文字可以直接在多模对话中无缝集成地生成图片和可视化的视频。

OpenAI开放GPT 的初衷不仅在于找到最佳的落地应用，而且在复杂的人类信息流里得到反馈，扩大其能力的边界。代际之间，GPT快速进步的能力超乎想象。

基于AGI最终很可能会实现的设想，AI的安全也将逐渐上升为一个全人类的重要议题。

OpenAI因此会在正式版本发布之前花费数月的时间进行风险评估，不过最终，无论进行多严格的审查，人类的未来始终应该由全人类来共同决定。

（编辑：汽车网）

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