2022 年底，ChatGPT 的橫空出世讓沉寂許久的 AI 產業重新煥發生機，圍繞生成式 AI 的熱烈討論直到今天仍在繼續。根據國外一家數據網站 Digitalinformationworld 公布的新數據：ChatGPT 背后母公司 OpenAI 的網站流量，在 3 月份飆升至每月獨立訪問量 10 億大關。或許可以說這是炒作帶來的熱度與流量，但不可否認的是：全球已經有越來越多人將生成式 AI 作為生產力工具，用來提升工作效率、尋找工作靈感，甚至直接讓它幫自己處理一部分日常事務。 而對于企業來說，生成式 AI 所展現出的吸引力無疑更是巨大的。它是否能與企業的業務場景相融合？能否使用生成式 AI 實現降本增效？等等一系列問題，為無數行業中的企業提出了全新的挑戰，同時也注入了新的希望與想象。 企業該如何正確認知生成式 AI？又該如何邁出 AI 與業務融合的重要一步？生成式 AI 的未來又有哪些值得關注的前景？為了解答這些問題，作者對成都美洽網絡科技有限公司（下稱“美洽”）的 AI 技術專家們進行了專訪，希望能夠通過美洽的經驗與觀點，為有著同樣困惑的企業或讀者帶來一定的啟發。 一、揭秘生成式 AI：大力出奇跡，但市場會選擇最優解 生成式 AI 有多種表現形式，ChatGPT 是其中一種特定實現，即：生成文本以響應對話設置中的用戶輸入，而這背后則是大語言模型在發揮著作用。美洽 AI 技術負責人 Russell 在采訪中簡單解釋了大語言模型的原理： “所謂‘大型語言模型’是基于深度學習的神經網絡，它包含大量模型參數。通過使用大量的網絡上的語料和其他資料進行無監督學習，該模型可以訓練出一種語言模型，根據不同的下游任務，語言模型可以進一步微調，以適應特定的應用場景，例如企業客戶或特定行業的語料。 預訓練模型如 ChatGPT 已經由 OpenAI 訓練好。我們可以將數據輸入該模型，進行微調，或者基于我們自己的語料進行基于向量檢索的操作，并結合上下文提示，以達到向模型注入特定知識的目的。” Russell 進一步補充道，與傳統人工智能模型不同的是，以前的模型可能只有幾千萬或上億的參數，而大語言模型通常擁有數十億甚至數百億的參數。這種增加的參數量使得模型更有能力吸納知識，通過使用大量語料進行訓練，模型可以學習到更多的知識。 “當然，這也意味著對數據的質量、數量要求更高，同時需要更強大的計算能力。”Russell 在采訪中表示：OpenAI 正是通過大力出奇跡的方式，通過使用大型模型、大規模數據和大量計算資源，才讓 ChatGPT 取得如此出色的效果。 一如 Russell 所說：大語言模型訓練需要大量的數據、算力。因此目前國內已經發布的一些大語言模型均來自百度、阿里、華為這樣資源相對豐富的大廠。隨之而來的，是一場圍繞大語言模型的競爭，正式打響了。 通過對市面上已有的大語言模型的全面調研，Russell認為：總體上看，國內廠商在大型模型方面的積累時間還不夠，包括訓練所需的語料也相對不足。但是，國內的大型模型在某些場景下可能會有所優勢，比如：對中文語料的應用與理解。而其中的差距，Russell 覺得可以歸因于起步較晚、訓練語料和時間的不足，以及預訓練和調優方面可能還存在一些技巧和技術壁壘。 美洽 AI 算法架構師 Larry 老師同意這一觀點。他在采訪中說：“有關大模型的競爭，不僅僅是技術上的競爭，技術并不是唯一關鍵。這場競爭更多是涉及到金錢和資源的角逐。在天然的互聯網環境中，人們不愿意將所有的雞蛋放在一個籃子里，因此需要在各個領域開展競爭。但最終，市場將選擇最適合發展的解決方案。” 二、大語言模型+智能客服=？ 今年 4 月，美洽宣布將生成式 AI 接入智能客服平臺。Russell 告訴筆者，做出這樣的決定是因為大語言模型的能力天然地適合客服場景。他解釋道：大語言模型可以進行多輪對話、翻譯、推理，還可以用于文案的生成和補充，而這都是智能客服產品所需的重要能力。 以美洽為例，接入大語言模型后的客服機器人，不僅可以進行與客戶的多輪對話，還可以實現更智能的語義識別，即：機器人可以輕松根據對話的上下文，并給出精準的回復；在客服端，它甚至可以在對話結束后，根據對話內容自動填寫對話小結等信息。 但 Russell 坦言，智能客服與大語言模型結合也存在著多方面的難點。大語言模型是使用大量通用語料進行訓練的，因此對于通識方面的知識相對較強。但對于具體的企業應用，特別是 B2B 場景提供能力時，由于每個企業的知識都是不同的，如果僅使用原始的大語言模型能力，可能無法滿足企業自身的需求。 此外，由于訪問量過大，第三方廠商提供的大語言模型 API 也偶爾存在著訪問速度的問題，這也是一個亟待解決的難點。難點雖然存在，但這并不影響 Russell 對大語言模型，甚至生成式 AI 與智能客服相結合的前景充滿信心。 Russell說，目前美洽只接入了大語言模型在文本方面的能力，但事實上，真正的生成式 AI 是支持多模態的，不僅是文本，圖片、語音甚至視頻都是支持的。他表示，未來希望讓智能客服能夠處理更多種形式的用戶提問和輸入，讓企業與客戶之間的交互更加豐富多樣。 此外，他認為還需要依靠大型模型的能力進行更新和迭代，以豐富現有回答的內容。同時，也要結合大型模型的能力來適應更多場景和客戶需求。 Russell 表示：“目前，ChatGPT 已經給我們帶來了令人驚喜的成果，但我們仍處于初級階段。我們可以期待更多、更好、更強大的模型，為我們的智能客服提供更強大的能力，并能夠回饋給我們的客戶更多價值。” 三、擁抱變化：科幻電影正在變成現實 在采訪的最后，美洽的兩位技術專家各自展望了對大語言模型、生成式 AI，甚至人工智能產業未來發展的期待。 對 Russell 來說，他認為大語言模型能夠提升生產力，雖然不一定會立即取代人類，但可以極大地提高效率；同時，它可以使傳統軟件和人機交互界面更易于使用。以前的人機交互界面主要基于圖形化界面，而現在則可以通過自然語言與機器進行交互。舉例來說，以前的電視遙控器可能只能實現基本的頻道切換，但現在大語言模型可以帶來更強大的功能體驗，比如：運用 AI 能力在 Apple 剛剛發布的 Vision Pro 上開發全新交互方式的應用程序。 Larry 老師則從自己的使用經驗展開來談了談自己的觀點。他表示，現階段大多數人將大語言模型視為一個百科全書，但當他親自體驗時，感受到的是整個搜索領域正在被顛覆。 “過去，我們習慣在搜索框中進行搜索，比如 Google、百度等各種搜索引擎。但現在，我們的交互方式發生了變化，不再是冰冷的搜索框，而是可以與我們對話的方式。科幻電影中出現的許多東西很快就會變為現實。” 他又補充了一個自己的例子：“比如我自己學英文。我的英文水平還不夠好，在學習英文時，我需要使用各種各樣的應用程序進行翻譯和查單詞，了解不同國家的文化等等。而現在有了 AI 的加持，通過使用 AI 聊天機器人，我可以直接與 AI 進行練習。因此，AI 還可以在教育領域，特別是語言教育方面，帶來巨大的改變。我們需要擁抱這種變化。 以前，我們可能需要去學習各種不同領域的知識或技能，努力將其融入到我們的日常生活和工作中。但現在，借助 AI 聊天機器人，例如使用 AI 聊天機器人進行菜譜查詢，它可以為你提供更多的信息，甚至還能提供一些關于菜肴的科普知識。 如果不想要海量的搜索結果，這將是 AI 聊天機器人的下一個發展階段，即在特定領域進行深入，它們會不斷深入挖掘特定領域，并涌現出更多的垂直領域應用，例如：醫療，電商，藝術創作，心理咨詢等等。” 結束語 在與美洽的兩位技術專家交流的過程中，我們不僅感受到了他們身為技術人，面對新興技術時的興奮與憧憬，更感受到了他們身處智能客服領域，對生成式 AI、大語言模型等技術應用的嚴謹與專業。 AI 的發展帶來的不僅僅是顛覆，對于置身科技浪潮中的我們，更應該思考如何正確面對這樣的變化。正如 Larry 老師所說，科幻電影正在變成現實，我們需要擁抱這種變化。對于美洽來說是如此，對于我們每一個人來說，更是如此。 鄭重聲明：此文內容為本網站轉載企業宣傳資訊，目的在于傳播更多信息，與本站立場無關。僅供讀者參考，并請自行核實相關內容。
|
