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大模型炒了一年,为什么没有特别火的应用?
最近几天360创始人周鸿祎称,去年感觉大模型是原子弹,今年感觉是茶叶蛋。
什么意思?我想大概就是说大模型谁都能玩了,现在国内的大模型没有一千,也有几百个了,大模型没什么稀奇的了。但是另一方面也反映了大家都是为了大模型而大模型,但是大模型没能解决什么实际问题,或者说解决的问题太小,有点让人失望了。
邓宁-克鲁格效应
我认为这种感觉是很正常的,也符合事物的一般发展规律,一个新事物出现的时候,大家都抱着很大的期望,期待它去解决各种各样的问题,但是毕竟是新东西,和整个世界的磨合、整合还不够,还需要各种去适配,所以新鲜劲儿过去之后,很多问题还是没解决,大家就感觉失望了。然后这个新事物还要默默的发展一段时间,才有机会重回梦想之巅。
这种情况有一个名词:邓宁-克鲁格效应(Dunning-Kruger Effect),也简称达克效应(D-K Effect),可以用下边这条曲线来理解它。达克效应本来说的是人的认知过程,但也经常被用来表示事物的发展过程。
AI大模型的下一步
AI大模型下一步会怎么发展?我认为首先还是要紧盯OpenAI,作为大模型的引爆者和引领者,OpenAI的发展方向至关重要。
去年底OpenAI推出了GPTs,也就是大模型的应用商店,为什么干这件事?我认为是因为AGI发展遇阻,技术和资金都有点跟不上,这一点可以从最近OpenAI投资AI芯片、大规模融资,以及OpenAI CEO奥特曼让大家耐心等待AGI等等事件中略窥一二。为了提振信心,探寻更多机会,OpenAI不得不搞出这个应用商店,借助外部的更多力量来促进AI的发展。
另外预计OpenAI今年就会发布GPT-5,大模型的能力进一步增强。据预测,GPT-5将是一个原生的多模态大模型,不仅能处理文本和图像,还能处理音视频内容,GPT-5甚至将会具备自主的AI模型开发能力,这将使其能够生成各种多模态的AI模型,从而学习和完成新的任务,这将大大扩展GPT-5的应用能力,有力推动通用机器人的发展,给人很多的想象空间。
GPT-5是更好吃的茶叶蛋,还是更厉害的氢弹?让我们拭目以待!
大模型和世界的磨合
另外上边我提到大模型需要和世界进行磨合,怎么磨合?
我认为第一步就是将AI能力融入到企业的产品或者服务中去。我们现在可以看到很多工具都集成了AI大模型,比如钉钉魔法棒、WPS AI助手、Photoshop AI绘画功能等等,现在也有了一些AI商用产品,比如AI客服、AI培训、AI教育等等方面,还有很多看起来不起眼的AI写作、AI绘画、AI编程等等,他们都在慢慢的渗透到各行各业,这些已经在潜移默化的发生,慢慢的改变工作方式,提升效率。
虽然还没看到可以持续爆火的应用,也许只是磨合的不够,是黎明前的黑暗。
对于大家特别期待的AI原生应用,或许可以小小的期待下GPT-5。
不过我认为不管是AI+应用还是AI原生应用,最重要的是要解决确定性的问题,解决可能产生的错误或不准确的预测结果,否则大家只能把它当做一个玩具,或者只用在某些比较小的场景,无法做到各行各业遍地开花,也就无法推动整个世界的变革与发展。
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四、AI大模型商业化落地方案
阶段1:AI大模型时代的基础理解
- 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
- 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
- 内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3:AI大模型应用架构实践
- 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
- 内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4:AI大模型私有化部署
- 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
- 内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划:
- 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
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