ChatGPT背后的大规模预训练模型GPT-3.5能力强大，领先国内大模型一个代差

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2023-10-03 02:44:45

ChatGPT背后的大规模预训练模型GPT-3.5能力强大，领先国内大模型一个代差

ChatGPT背后的大规模预训练模型GPT-3.5能力强大，领先国内大模型一个代差。国内大模型百花齐放，如果要追赶并生产出类ChatGPT产品，首先要有能跟国际比肩的高性能基座模型，并在基座模型上优化。与此同时要有长期投入的环境，解决高端GPU算力“卡脖子”问题。

ChatGPT还存在不可避免的缺陷：常识缺失。究其原因，OpenAI在训练ChatGPT时，每一次进步都是算法+数据巧妙设计的结果，但这些训练过程都没有考虑常识知识的加入。ChatGPT的火爆，已经引起了国内AI界的热烈讨论。

“全能网友”ChatGPT火出圈，国际科技巨头布局AI聊天机器人，国内大小企业能否迎头赶上？差距在哪？成立于2019年的人工智能企业北京智谱华章科技有限公司（下称“智谱AI”）CEO张鹏2月7日对澎湃科技（www.thepaper.cn）表示，ChatGPT背后的大规模预训练模型GPT-3.5能力强大，领先国内大模型一个代差。

国内大模型百花齐放，如果要追赶并生产出类ChatGPT产品，首先要有能跟国际比肩的高性能基座模型，例如类GPT-3模型。在基座模型上优化，包括加入代码的训练增强逻辑性，做监督性的训练、强化学习的训练和用户反馈的数据监督训练，或许能得到与ChatGPT背后的模型相媲美的大模型。

西安中科创星科技孵化器有限公司（下称“中科创星”）创始合伙人米磊认为，国内差距主要在于资金长期投入和投入环境上，“OpenAI（ChatGPT的创建者）从2015年开始研发至今，背后是坚持不懈的长期巨额资金投入，不管是热还是冷，都坚持不断创新。最后十年磨一剑，坐冷板凳把ChatGPT做出来了。”与此同时，当前国内面临的高端GPU算力“卡脖子”问题仍然待解。

通用人工智能是指具有一般人类智慧，可以执行人类能够执行的任何智力任务的机器智能。ChatGPT的出现能否说明人类已经接近通用人工智能？张鹏认为，它离真正的通用人工智能甚至认知智能仍有距离。通过大规模预训练模型技术，ChatGPT实现了部分认知推理能力和内容生成能力。但它仍然欠缺认知中严谨的知识和逻辑，欠缺生成结果的可解释性。究其原因，OpenAI在训练ChatGPT的时候历经从最基础的1750万基座模型GPT-3到加入代码的Code-Davinci-002再到加入了指令微调的InstructGPT，最后到最近加入强化学习的Text-Davinci-003和ChatGPT，每一次进步都是算法+数据巧妙设计的结果，但这些训练过程都没有考虑常识知识的加入。因此对于认知大模型，张鹏表示，或许可以通过加入记忆模块和自我反思机制，实现进一步突破。

ChatGPT曾在诱导下写出毁灭全人类的计划书，因此需要考虑监管问题。目前ChatGPT还存在不可避免的缺陷，暂时不太可能完全替代某一个职业，但随着用户量的急剧增加，给ChatGPT的反馈信息越来越多，模型迭代训练后，张鹏表示，未来或可替代简单重复、技术含量不大的工作。“总体上，目前技术已经跑在前头了，安全、法律、道德等层面对它的约束和应对还是要跟上。”

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