星环科技创始人孙元浩：ChatGPT访问量下滑因没有解决实际问题
中新经纬7月7日电 (常涛)“刚开始用ChatGPT时，大家很震惊，觉得机器人不仅能理解人类语言还可以对话，甚至看不出是真人还是假人。但大家用过后很快发现，ChatGPT没有帮助解决实际问题，所以热情很快降下来了。”谈及如何看待ChatGPT访问量下滑，星环科技创始人、CEO孙元浩6日在2023世界人工智能大会(下称大会)期间接受中新经纬采访时说。
据分析公司Similarweb的数据，2022年11月发布后火爆全球的ChatGPT在2023年6月出现了首次网站流量和独立用户访问量的月度下滑。6月，ChatGPT全球桌面和移动设备流量较5月下降9.7%，其网站的独立用户访问量下降5.78%。6月的访客花在该网站上的时间也减少了8.5%。
“接下来应用要快速跟上才行。”孙元浩认为。
星环科技是一家大数据基础软件供应商，在本届大会上展出了大模型应用开发全周期的技术和产品，其中包括星环分布式向量数据库Hippo。
在大模型赛道变热后，向量数据库也逐渐升温。近日，腾讯云发布了AI原生向量数据库Tencent Cloud VectorDB，能够被广泛应用于大模型的训练、推理和知识库补充等场景。如何理解向量数据库对大模型的作用和意义？
孙元浩表示，向量数据库有效地解决了大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题，让大模型更高效率地存储和读取知识库，降低训练和推理成本，激发更多的AI应用场景。“向量数据库增强了大模型‘长期记忆’的能力，还有就是解决了业界担心的大模型隐私泄露的问题，大模型是在安全机制下访问向量数据库中的数据。”孙元浩说。
本届大会上，星环科技发布了金融领域大模型“无涯”和大数据分析大模型“求索”。孙元浩表示，大模型的生产有三个步骤，第一个步骤是预训练，第二个步骤可以理解为微调，第三个步骤是强化，不断加入人的反馈，使它产生的结果更加符合人们的预期。
“目前中国国内做大模型的企业主要是做第二、第三步，但这些大模型离行业应用还非常远，以金融行业为例，通用大模型没有经过训练的话根本无法理解金融的术语、公式等，也无法理解更为复杂的投资决策。”孙元浩表示，做行业大模型，就是要将通用大模型这个“实习生”培养成“专家”，每个行业都有很多专家，所以未来会有成千上万个行业大模型出来。
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