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自断双臂,中国为何缺席了这场ChatGPT盛宴?

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发表于 2023-2-11 08:54:02 | 显示全部楼层 |阅读模式

自断双臂,中国为何缺席了这场ChatGPT盛宴?

红博士说

目录:

1.ChatGPT 编年史

2.我们如何错过GPT盛宴

3.GPT大语言模型能实现AGI吗

中国为何缺席了这场ChatGPT盛宴

中国为何缺席了这场ChatGPT盛宴


ChatGPT编年史

我们来梳理一个时间轴。ChatGPT是对话式UI + GPT–3.5系列模型,我们以最具代表性的论文、模型、API为主线,梳理到今天。

2020之前

2017年6月,Google发布Transformer论文。

2017年6月,7月,OpenAI发布人类喜好的强化学习算法、PPO算法,都是ChatGPT用到的算法。

2018年6月,OpenAI发布GPT-1.

2018年11月,Google发布BERT,此后NLP领域主要基于这个框架研究下游任务。

2019年2月,OpenAI发布GPT-2,OpenAI获得了自信,此后专注于GPT.

2020年

年初,Covid-19爆发。中国闭关。

1月,OpenAI发布语言模型的Scaling Law(概念:模型能力跟参数规模、数据规模强相关),OpenAI获得了在数据和参数规模上Scaling-up的信心。

5月,GPT-3论文发布。

6月,GPT-3 API发布。

9月,ChatGPT的关键原型算法相关论文发布。

12月,欧洲机构发布用于GPT-3复现的开源数据集。

2021年

7月,OpenAI发布Copilot原型算法。

8月,Codex API发布。

11月,GPT-3 API Public Release,不对中国开放。

中国闭关。

2022年

1月,GPT-3.5 API (text-davinci-002)发布,该模型经过Github代码的训练加持,推理能力显著提升(该假设的因果关系待学术界论证),经过Alignment技术的加持,Follow人类指令的能力显著提升,输出结果有用性和无害性显著提升。

3月,GPT-3.5论文发布,公开Alignment算法。

5月,OpenAI Codex已经被70个应用使用,包括微软收购的Github的Copilot.

8月,Stability AI开源StableDiffusion,文生图的算法的效果可用、速度可行、代码开源同时发生,引爆图片生成。一时间,在中国,AIGC似乎就是图片生成的代名词。

9月,Sequoia Capital发布Generative AI: A Creative New World博客。

中国研究人员和开发者,没有OpenAI的API权限。但图片生成却人人都可以尝试,于是互联网似乎只注意到了图片生成,对GPT大语言模型的关注度进一步下降。

经过接近一年的API接入和UI探索、近一年的思维链(Chain of Thought)等Prompt Engineering技术试错、模型加速等技术(如Flash Attention、Fixed-Point)带来的成本和延迟下降,GPT-3.5的模型潜力得到开发(变得Better、Faster and Cheaper), Copy.ai, Jasper等文本生成类公司的产品逐渐成熟。

11月,OpenAI发布GPT3.5 API的新模型(text-davinci-003).

12月1日,ChatGPT发布。Musk等名流开始谈论ChatGPT,引爆英文互联网。

12月初,中国互联网的自媒体逐渐开始讨论ChatGPT,主要以翻译twitter的方式。知乎上有学者开始反思。一周后,关注指数下降,两个月来只剩下AI自媒体把ChatGPT作为自己的主要关注内容。

中国闭关。

2023年

1月,微软宣布投资OpenAI数十亿美元,并将GPT加入全家桶。

2月,中国春节结束,微软和Google你方唱罢我登场,纳斯达克财报季,AI被反复提起。中国互联网是认识微软的,ChatGPT引爆中国互联网,关注指数飙升。

中国开放。

值得注意的是,中国因为疫情闭关的三年,正是OpenAI的GPT发展、壮大、产品化的三年。

我们如何错过GPT盛宴?

历史回顾完了,那么为什么我们(中国,尤其是AI社区)没有更早地意识到,OpenAI技术在应用层面的突破性?

意识到问题需要同时具备哪些条件:

能够看且懂OpenAI、DeepMind、Google等机构的论文(代表人群:研究员)

能够使用OpenAI的API探索论文里的模型 (代表人群:研究员里的尝鲜者)

对硅谷的敏感性,经常看大家在用OpenAI的API做什么产品 (代表人群:VC)

这三类人在中国,我们粗估一下,第一类,大概有1/100,000,第二类大概是第一类里的1/1,000,第三类大概是1/1,000,000. 三个条件,缺少一个,都无法意识到OpenAI发展到哪一步了。有哪个团队汇集了这三种人,并且他们有充分的碰撞?有哪个人是具备了这三种属性?雪上加霜的是,研究人员三年来被封在国内,没有出国参加过学术会议交流,甚至我猜很多人连线上会议都没有参加,很多东西我们从论文上是看不到的。

我们继续深挖。第一类人群中,又分成NLP(自然语言处理)研究人员,其他AI研究人员(比如计算机视觉、语音识别、机器学习)。

中国NLP的研究群体里,基本上是把语言模型(尤其是BERT,而不是GPT)拿去应用在NLP的各种下游任务上,在学术界就是刷榜发论文,在工业界,就是拿去做客服机器人、写稿机器人、角色扮演机器人,研究方法也完全不同于GPT精髓——Scaling-up和Alignment。(几乎)没有人是把大语言模型(LLM)当做通用人工智能(AGI)的一种可能性来研究的。

其他AI研究人员,比如计算机视觉,大部分人还是专注在图像上,即使是用Transformer,也是解决图像的问题,比如用Transformer来做自动驾驶、图像生成等。即使是Tesla AutoPilot的AI主管Karpathy。Karpathy在2022年上半年从Tesla裸辞,以独立研究员的身份,投身于大语言模型。

Karpathy曾经说他过去十年痴迷于AI中取得最快进展的方向,并且曾经对语言模型非常感兴趣,但是却忽视了scaling up的力量,那就是简单的Objective(next word)+简单的结构(Transformer)+ 足够的参数+足够的数据(web text),一个语言模型可以涌现出在小规模状态下看不到的能力,他曾像其他人一样(他应该指早期的OpenAI),一度以为强化学习是AGI的路径,到头来却发现大语言模型是看起来最有希望的路径。在此之前,语言模型的研究人员,把精力过多地放在了具体任务上。

再说AI领域的另一个重要群体——计算机视觉(Computer Vision)群体。在2012年开始的深度学习浪潮里,计算机视觉一直是应用最广、商业化最成功的方向,吸引了太多AI研究员的精力,从图像分类、检测、分割到识别,从图像到视频,从高层视觉到底层视觉,我们在卷积神经网络上卷出了一个又一个新高度。一个YOLO目标检测框架,被迭代到原作者都放弃了,还有人给推到了v7版本。最具代表性的是计算机视觉的登月工程——自动驾驶,它需要成像、识别、合成、建图、规划等几乎所有的视觉AI技术加持,从CNN时代到Transformer时代,不断地拉更多的人下水,但直到今天,全自动驾驶的方案仍未收敛。马斯克定义的问题是对的,自动驾驶是一个real-world AI问题,但显然特斯拉的方案并没有为全自动驾驶准备好。

NLP圈的小家碧玉,CV圈的隔行隔山,疫情闭关三年,互联网信息不通。这些因素叠加起来,整个中文世界,形成了一个信息茧房。10年来,我们以为自己积攒的AI算法、数据、应用的优势,如今变成中美巨大的鸿沟。这个时候,我们甚至没有一个新闻调查,把这件事的来龙去脉,挖它个底朝天。

另一个问题是,我们的中文互联网不足以提供高质量的训练数据。什么是高质量的数据?比如维基百科、高质量的活跃论坛、专业新闻、学术论文、高质量代码、图书。

我们看看GPT–3的训练数据是什么。权重最大的数据集是OpenWebText(开源版本),数据是从Reddit论坛上收集的URL,再把内容抓取下来。Common Crawl是一个开放的互联网数据存档(英文占一半,中文大概5%)。其他一些代表性的数据包括Wikipedia维基百科,Books开放图书,Stack Exchange技术问答社区,Github 代码,ArXiv论文,RealNew新闻存档,PubMed医疗数据。可以看到,由中文互联网产生的数据,比例低到可以忽略。这也是困扰很多试图训练中文大模型的问题,但实际上,ChatGPT的用中文沟通的能力,已经远超那些专门的中文大语言模型了,背后原因是GPT隐式学到的翻译能力。

没有好的中文数据,我们就只能搭全球互联网的数据顺风车。上面这些优质数据的产生,需要开放的社区,我们似乎无解。

GPT大语言模型能实现AGI吗?

基于GPT的LLM,仅仅依赖语言,大概率无法实现AGI,而只是”通往AGI的高速公路的一个出口(Yann Lecun)“。但LLM足以把互联网基础设施搞个天翻地覆,它同时具备了Logic和Memory。Logic是推理能力,Memory是对高频知识的记忆,显然Memory可以分为片上和片外,片上有限,片外无限。下一步,我们只需要专注于把LLM的Logic推到极致,把大部分低频Memory offload到模型以外,配以搜索等查询技术,就可以实现对整个互联网前后端的重构。我们远远没有吃尽scaling-law的红利,限制我们的,只有集成电路的摩尔定律和制造能力、能源的价格、数据的获取。

集成电路方面,以Chiplet为代表的系统摩尔定律还不够,人们需要能够scaling-up的Foundry。

能源方面,太阳能和风能 + 能源存储能够解决很多问题,更加激动人心的是以Helion为代表的核聚变技术,则有机会把能源价格降低一个量级,然后更多。

数据方面,目前的GPT模型依赖互联网文本数据,这会用尽,没关系,现实世界的数据是无限的。

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