不僅為ChatGPT提供超強算力，聯(lián)想還稱將技術應用到PC等產(chǎn)品中

近日，圍繞火爆全網(wǎng)的ChatGPT話題，聯(lián)想集團CTO、高級副總裁芮勇博士接受了《中國計算機學會通訊》(CCCF)的專訪，并分享了對ChatGPT等大模型的看法。芮勇表示，聯(lián)想新IT架構將在AI新范式加速智能化變革的過程中繼續(xù)發(fā)揮重要作用。除了基礎架構之外，聯(lián)想還在考慮AIGC技術在產(chǎn)品和業(yè)務里的應用。

從大模型到AGI還有多遠？

ChatGPT是OpenAI GPT系列中為對話場景優(yōu)化的語言模型，屬于Foundation Models，即基礎模型，簡稱為“大模型”。芮勇將它的特點概括為“一大三多”：一大是指參數(shù)規(guī)模大，是千億參數(shù)級別的超大型人工智能模型；三多是指利用多來源、多模態(tài)、多任務的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模海量數(shù)據(jù)進行訓練。

(資料圖)

芮勇認為，大模型首先在內容理解領域大獲成功，例如BERT問世時刷新了11項自然語言理解任務的記錄，最近又在內容生成領域取得了矚目成就，也就是AIGC。

對于外界普遍關心的大模型是否催生了AI新范式，芮勇給出的答案是，簡單來講，AI范式的轉變，是從“針對特定任務，更新預訓練模型”(small models + fine-tuning)轉換到“根據(jù)上下文提示自動理解并執(zhí)行各類任務，無需更新模型參數(shù)或架構”(large models + in-context learning)。

ChatGPT的成功，讓業(yè)界看到了由大模型通往AGI (通用人工智能) 的曙光，不過，芮勇認為，大模型能走多遠，前景到底如何，是否能實現(xiàn)“多任務，多模態(tài)，多化身的大一統(tǒng)”，目前還頗有爭議。

他進一步解釋，近幾年大模型有了突破式進展，很多人持樂觀態(tài)度。從Gartner技術成熟度曲線可以看到，大模型目前處于“期望膨脹階段”(Peak of Inflated Expectations) 。人們對它的期望很高，但也應該看到，大模型尚未解決的問題還很多。比如谷歌版的ChatGPT，取名Bard，首次公開展示就出現(xiàn)回答結果不準確的問題，導致公司市值一天之內蒸發(fā)超1000億美元。此外，對話機器人生成句子里包含的信息無法溯源，甚至包含偏向性和冒犯性言論等等。可見，通往AGI的道路還很漫長。

聯(lián)想在大模型普及中發(fā)揮怎樣的作用？

大模型的興起，為進行智能化變革的企業(yè)帶來了很多新的機遇。芮勇以聯(lián)想為例進行了介紹。聯(lián)想借鑒大模型背后的基礎性算法，將小樣本學習應用到基于計算機視覺的產(chǎn)品缺陷檢測當中，提升了質檢系統(tǒng)對新產(chǎn)品和新產(chǎn)線的快速遷移能力；此外，聯(lián)想還將強化學習技術和人機協(xié)作的理念應用到供應鏈優(yōu)化當中，使得供應鏈在劇烈變化的環(huán)境中，不斷提升韌性。

對于聯(lián)想將在AI新范式和大模型普及中發(fā)揮怎樣的作用，芮勇表示，長遠來看，很有可能AI新范式(large models + in-context learning)與舊范式(small models + fine-tune)共存，或是相互結合，而不會單個范式一統(tǒng)天下。聯(lián)想將充分發(fā)揮“端-邊-云-網(wǎng)-智”新IT架構的優(yōu)勢，來支撐新舊范式的結合與轉換。聯(lián)想提出的新IT架構，既致力于推動自身的智能化變革，也著眼于賦能各行各業(yè)的智能化轉型。AI模型對運行環(huán)境需求越來越高，例如云-邊-端的高度協(xié)同，異構計算與負載均衡、設備之間的互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)安全與隱私保護、模型本身的伸縮性與擴展性等等。聯(lián)想在這些方面都有著深厚的技術積累，新IT架構在AI新范式加速智能化變革的過程中也會繼續(xù)發(fā)揮重要作用。

除了基礎架構之外，聯(lián)想還在考慮AIGC技術在產(chǎn)品和業(yè)務里的應用。比如，在智能設備中對跨模態(tài)的生成模型進行優(yōu)化和裁剪，使之能加載到手機或平板上實現(xiàn)個性化內容生成。在智能解決方案方面，我們考慮把AIGC用于新產(chǎn)品營銷與新客戶觸達。目前，大模型還沒有與知識有效結合，我們正在研究數(shù)據(jù)驅動與知識驅動相結合的方法，即Hybrid Learning來改進大模型的不足。另外，在大模型落地過程中，也需要徹底解決對環(huán)境變化或是新領域、新任務的自適應問題，即Adaptive Learning，這些都是聯(lián)想人工智能的探索方向。

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