五月的花海：群雄鏖战ChatGPT
我们是五月的花海，用青春拥抱未来。
这个五月，是AI的花海，竞相绽放，姹紫嫣红。
ChatGPT等AI产品出来的时候，友说：
人类天生就有梦想、创造和创新的天性。但今天，我们将太多时间花在枯燥无味的工作上。这些任务会消耗我们的时间、创造力和精力。要重新连接我们工作的灵魂，我们不仅需要更好的方法来做同样的事情，我们需要一种全新的工作方式。
首当其冲的是画师行业，一部分惶恐的画师掀起了对AI的抵制，甚至抛出了“尸块”论。遗憾的是，AI夜以继日不眠不休的进化，如今的AI绘画，已经完全有能力取代中低端画师。
其次对图文、视频创作者的降维打击，也在持续进行中。ChatGPT背后依赖的大模型，是人类3000年来几乎所有图文知识的总和，AI将其融会贯通，再结合lora微调模型，替代创作者量产图文和视频，也只是时间问题，这个时间可能只需要以月计算。
与其惊恐，不如拥抱它。
先说国外，ChatGPT4.0发布后，Claude很快发布，星空君简单试用了下，发现不亚于ChatGPT。
至少相当于GPT3.5，距离4.0有一定的差距，但好处是免费啊！还不用梯子（仅注册的时候需要一下梯子，使用不需要）！
真的没有任何关系吗？事实上，Claude和ChatGPT息息相关。
创造Claude的公司是Anthropic。
2020年底，OpenAI前研究副总裁DarioAmodei带着10名员工加入了“硅谷叛徒”俱乐部，拿着1.24亿美元投资创办了一个全新的人工智能公司Anthropic。
Anthropic的创始团队成员，大多为OpenAI的早期及核心员工，深度参与过OpenAI的多项课题，比如GPT-3、神经网络里的多模态神经元、引入人类偏好的强化学习等。
Anthropic的背后，是谷歌的身影，谷歌通过注资获得了10%左右的股权。
除了商业化的AI杀得天昏地暗，开源版的MiniGPT-4也发布了。
名字是不是很山寨？但技术并不山寨。
MiniGPT-4背后团队来自KAUST（沙特阿卜杜拉国王科技大学），是几位博士开发的。和ChatGPT相比，MiniGPT-4走了取巧的路线。
团队把图像编码器与开源语言模型Vicuna（羊驼）整合起来，并且冻结了两者的大部分参数，只需要训练很少一部分。
训练分为两个阶段。
传统预训练阶段，在4张A100上使用500万图文对，10个小时内就可以完成，此时训练出来的Vicuna已能够理解图像，但生成能力有限。
然后在第二个调优阶段再用一些小的高质量数据集进行训练。这时候的计算效率很高，单卡A100只需要7分钟。
如果你研究大模型，会发现有几个驼系列，它们都是来自于Meta 的开源 LLaMA（大羊驼）。
而骆驼科就三种... ...
比如Alpaca（羊驼）、Alpaca-Lora、Luotuo（骆驼）等，其中Luotuo是中国商汤几位大佬（但不代表商汤）做的开源版本。
终于说到中国的产品了，除了Luotuo外，清华大学团队的ChatGLM和复旦大学的Moss都提供了开源版本。
而ChatGLM的商用版本已经推出了第一个商业版应用：哈勃。
名字高大上吧？星空君认真去官网看了下，这是和上上签合作的AI审合同插件，属于相对简单的应用，但大大提升了工作效率。
星空君做过几年法务，除了没事背法条审合同搞内控外，还负责集团企业的合同管理系统，对合同线上管理的痛点了如指掌。AI解决了合同审核人员很难精准定位合同关键审批要件的难题，可以说大大解放了生产力。
但这个应用相对初级，应该后续会有更高阶的应用。对ChatGLM的未来，充满期待。
大厂们也没闲着，几乎有名有姓的大厂都推出或者正在推出自己的大模型。
最早面向C端用户放开的，是百度的文心一言，阿里的通义千问紧随其后。
有些人痛心疾首的认为中国的审查制度导致无法诞生ChatGPT，不知道这些人是不是装外宾，毕竟，你没有办法在国外的自媒体平台上讲摘棉花和吃西瓜以及107种性别，约束几个关键词多大点事... ...
这些所谓的ZZZQ难度要比中国的大得多。
中国各大厂的大模型和ChatGPT等相比，并没有代差，并且还在具体的应用领域有领先优势。
星空君最感兴趣的有两个，一个是腾讯的混元大模型，一个是科大讯飞的星火大模型。
为什么？
看好混元，是因为最优秀的中文语料库在微信公众号，这是其他大厂无法比拟的优势；
看好星火，是因为科大讯飞的语音识别全球最佳，即便是ChatGPT，也不支持语音识别，更别说讯飞都能听懂各地方言... ...
这个应用非常具有想象力。
大模型作为中介，人可以用真正的自然语言和机器交互。
类似的应用，谷歌曾放出来一个视频，人用语音指挥机器人去选零食和饮料。
这意味着，当AI和机器人技术足够发达，我们压根不用担心重度老龄化！
甚至连老人护理都可以AI化，也不用担心虐待老人。