云知声入局ChatGPT：通往对岸的方法并不只有一条！

muweilia

　　ChatGPT出来后在人工智能以及其他各个行业掀起了狂风骤雨般的影响，也掀起了各个互联网巨头以及人工智能入局ChatGPT的局面。对于入局ChatGPT，云知声表示ChatGPT提供了通往AGI的新范式，但它背后的算法和模型并不是新的发明创造，通往GPT大模型的路径是通的，而到达对岸的方法并不只有一条。

　　ChatGPT是最令人振奋的技术突破

　　此前10年，深度学习带来了一波人工智能的增长，但并未改变AI的范式。直到ChatGPT走红之后，外界惊叹ChatGPT的表现，但对于人工智能业界而言，这意味着技术范式的转变，更意味着通向AGI的大门可能正在开启。

　　早在2006年，深度学习就已经出现，虽然比传统的统计学习展现出了更大威力，但并未跳出旧的AI范式——预先定义任务目标，采集该任务的大量数据并进行人工标注，通过模型训练达到最优效果，切换不同任务目标时，往往需要重新采集数据和训练，无法实现不同任务间的高效迁移——被称为“窄AI”或“弱AI”，本质上是某种“高级自动化”。

　　2017年，谷歌提出了Transformer模型，谷歌、OpenAI等开始尝试它的各种实现（包括GPT、BERT、T5等），通过大规模无监督预训练基础模型，实现多种任务的快速迁移，都取得了相当优异的成果，将语言理解问题真正纳入深度学习框架之中。到了2022年11月，ChatGPT推出。它作为一个人工智能语言大模型，拥有自然语言理解、上下文学习、常识推理和高质量应答等特点，效果惊艳四座！

　　AI老兵投身新一轮技术变革浪潮，能否勇立潮头？

　　面对ChatGPT的惊艳表现，入行25年的AI老兵和资深团队创立公司11年后发现，自己正置身当下最火热的跑道上，而这群AI老兵要投身新一轮变革浪潮的热情依然澎湃。

　　从2012年开始做深度学习，到后来搭建AI全栈能力，再到大模型角力，这已是云知声的第三次重大技术体系升级。而过去十一年对人工智能的理解和布局，在此刻都变成了现成的武器和财富。如果把这波热潮里的参与者视作一个集合，云知声有底气成为走到下一轮的“分子”之一。

　　据悉，ChatGPT推出后，云知声已开始训练模型，开启了新的“数据动力学范式”。云知声认为：需要从数据规模、质量和模型调教下手，才能真正解决问题，“大力”只是“必要不充分条件”。按照公司的规划，技术升级将分两步推进：先在六七百亿参数提升优质数据规模，再扩大到千亿级参数提升大模型效果。

　　在落地行业上，物联和医疗是云知声优先落地的两个行业，此前企业在这两个领域投入和积累最多。但两个行业的侧重点并不一样。物联行业本质上是提升交互能力，当大模型技术升级以后，人机对话就不会“聊死了”，不过，这些是通用场景，拓展应用场景“广度”。

　　无论如何，新的浪潮来临时，如今早已成为AI独角兽的云知声再次站到了一个新的风口。就像一场球赛进行到中场，一个站在球门附近的人，“突然”接到了球，后面云知声能够临门一脚“成功破门”，值得拭目以待！