財(cái)聯(lián)社 6 月 1 日訊（記者 徐賜豪）ChatGPT 問(wèn)世后，各大公司爭(zhēng)相開(kāi)發(fā)大模型，但作為老牌科技公司的戴爾似乎沒(méi)有太多動(dòng)靜。

(資料圖)

本期《元宇宙之約》對(duì)話(huà)了戴爾科技集團(tuán)中國(guó)研究院首席科學(xué)家李三平。據(jù)李三平透露，戴爾對(duì)自己的定位是核心基礎(chǔ)架構(gòu)公司，通用大模型不是戴爾的首選，而是打造支撐數(shù)據(jù)密集、計(jì)算密集型人工智能應(yīng)用的高性能算力平臺(tái)，同時(shí)基于企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)庫(kù)打造面向業(yè)務(wù)的語(yǔ)言模型。

現(xiàn)在越來(lái)越多公司創(chuàng)建大模型，李三平認(rèn)為能否成功的關(guān)鍵是 " 是否擁有構(gòu)造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的能力 "。

大模型越來(lái)越強(qiáng)大后能否從技術(shù)的角度來(lái)規(guī)范管理大模型？李三平表示，技術(shù)算法上可以用強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓大模型與人類(lèi)對(duì)齊。

通用大模型不是戴爾的首選

目前還沒(méi)有看到戴爾發(fā)布自己的大模型，據(jù)您了解戴爾在大模型上持什么態(tài)度？

李三平：戴爾對(duì)自己的定位就是核心基礎(chǔ)架構(gòu)公司。其實(shí)，我們有做大語(yǔ)言模型方面的研發(fā)工作：一是提供計(jì)算平臺(tái)來(lái)支撐大語(yǔ)言模型；二是戴爾會(huì)把機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能技術(shù)用在自己的產(chǎn)品、服務(wù)和內(nèi)部工作流程當(dāng)中，比如用于優(yōu)化產(chǎn)品性能或者優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)。

戴爾有像其他科技公司一樣開(kāi)發(fā)通用大模型的計(jì)劃嗎？

李三平：現(xiàn)在大家都關(guān)注的通用大模型肯定不是戴爾的首選，像我們正在做的還是結(jié)合企業(yè)內(nèi)部自己的知識(shí)庫(kù)打造面向自己業(yè)務(wù)的語(yǔ)言模型。

ChatGPT 的成功，對(duì)您會(huì)有什么啟發(fā)？

李三平：概率這種數(shù)學(xué)工具其實(shí)是對(duì)物理世界的一種近似表達(dá)或者近似建模。因?yàn)槲覀儾豢赡塬@得對(duì)整個(gè)物理世界的完整信息，所以基于我們所獲得的局部信息來(lái)進(jìn)行一種近似建模。

現(xiàn)在語(yǔ)言模型利用這樣的一些數(shù)學(xué)方法也能在自然語(yǔ)言理解上表現(xiàn)超出普通人的能力。說(shuō)明概率建模能力超出了我們之前對(duì)它的理解。

也就是說(shuō)，通過(guò)單純計(jì)算的方式我們也有能力表達(dá)對(duì)物理世界的理解。所以說(shuō)語(yǔ)言模型就是一種智能發(fā)展形式。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集是構(gòu)建好大模型的基礎(chǔ)

有人將互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)以及 ChatGPT 視作三次技術(shù)浪潮，怎么判斷大模型是真正的技術(shù)浪潮而不是偽浪潮？

李三平：現(xiàn)在還不太好判斷大模型是真的浪潮還是假的浪潮，畢竟它是一個(gè)新興技術(shù)，初期大家肯定是對(duì)它期許特別高，媒體或者市場(chǎng)肯定會(huì)有過(guò)度炒作。我們其實(shí)要關(guān)心的是，這一輪泡沫之后，這個(gè)技術(shù)還剩下多少，是不是還在繼續(xù)扎扎實(shí)實(shí)的前進(jìn)，還是說(shuō)消失了。所以，我們需要時(shí)間來(lái)判斷真?zhèn)巍?/p>

其實(shí)就像之前的互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)，也是經(jīng)過(guò)了若干年的發(fā)展，逐漸成熟到大家接受的技術(shù)突破。甚至人們慢慢的就會(huì)認(rèn)為，這是理所當(dāng)然的，不再把它們認(rèn)為是一種新興技術(shù)。這個(gè)時(shí)候也意味著，這個(gè)技術(shù)已經(jīng)完全成熟進(jìn)入到了我們的工作和生活中。

現(xiàn)在對(duì)大語(yǔ)言模型來(lái)說(shuō)，它也需要這樣一個(gè)發(fā)展過(guò)程。

ChatGPT 引發(fā)了新一輪的科技互聯(lián)網(wǎng)競(jìng)賽，哪些是真正的在做事，哪些是炒作呢？

李三平：從技術(shù)方向來(lái)說(shuō)，目前大模型大家都在探索當(dāng)中。說(shuō)難聽(tīng)一點(diǎn)，大部分技術(shù)探索最后探索著也就沒(méi)了。因?yàn)槟莻€(gè)方向可能并不具備什么實(shí)際的意義或者這個(gè)問(wèn)題本身并沒(méi)有那么大的價(jià)值。

國(guó)內(nèi)現(xiàn)在很多的科技公司宣稱(chēng)要做大模型，但根本閉口不談實(shí)實(shí)在在的細(xì)節(jié)問(wèn)題，而只說(shuō)我把大模型做到多好，確實(shí)有炒作嫌疑。

數(shù)據(jù)的數(shù)量現(xiàn)在不是一個(gè)特別難的問(wèn)題，因?yàn)樵诨ヂ?lián)網(wǎng)環(huán)境下，我們能搜集到非常多語(yǔ)料，而且也有很多機(jī)構(gòu)一直主動(dòng)構(gòu)建各種各樣的語(yǔ)料庫(kù)。但數(shù)據(jù)質(zhì)量始終是一個(gè)難題。

我們?nèi)绾瓮ㄟ^(guò)技術(shù)方法獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，這是最根本的基礎(chǔ)。如果沒(méi)有這個(gè)就不可能做出高性能的大語(yǔ)言模型。

數(shù)據(jù)質(zhì)量這個(gè)事情可能創(chuàng)新的東西不會(huì)太多，更多的是工程性的投入，你要是沒(méi)有足夠時(shí)間和人力投入，確實(shí)很難去解決。

與人類(lèi)對(duì)齊訓(xùn)練讓大模型符合人的預(yù)期

ChatGPT 出現(xiàn)后，很多知名企業(yè)家、人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家都說(shuō)這是一場(chǎng)變革，您覺(jué)得它的出現(xiàn)對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)意味著什么？

李三平：大家都普遍認(rèn)同的一個(gè)觀點(diǎn)是，ChatGPT 它屬于一種人機(jī)交互方式的變革，或者說(shuō)人與技術(shù)交互方式的變革。

直接影響改變的是人類(lèi)獲取信息的方式，給我們提供了能夠快速獲取跨領(lǐng)域知識(shí)的能力。那么我們個(gè)體能走多快、能走多遠(yuǎn)，還是取決于自己的學(xué)習(xí)能力。

我覺(jué)得從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，ChatGPT 肯定會(huì)鼓勵(lì)整個(gè)社區(qū)繼續(xù)沿著大模型的路徑，就是利用大規(guī)模算法、基于海量的多元化數(shù)據(jù)，然后通過(guò)機(jī)器自我學(xué)習(xí)的方式從數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息，從而產(chǎn)生更大的智能涌現(xiàn)。

未來(lái)的話(huà)存在更多不確定性。但是我們?nèi)绻刂@種大模型路徑繼續(xù)往前走，模型的性能越來(lái)越強(qiáng)隨即而來(lái)的就是對(duì)人工智能的監(jiān)管。因?yàn)榇竽Ｐ偷哪芰?huì)引起很多擔(dān)憂(yōu)，說(shuō)明這種技術(shù)本身確實(shí)有實(shí)力去造出更強(qiáng)大的東西，有可能被用來(lái)做好事情，也有可能被用來(lái)做不好的事情。

這種擔(dān)憂(yōu)我們是否能從技術(shù)角度去規(guī)范它，讓 GPT 或者聊天機(jī)器人能符合人類(lèi)的預(yù)期，避免失控？

李三平：大語(yǔ)言模型對(duì)語(yǔ)言的理解能力甚至可以超越人類(lèi)，那么我們?cè)趺茨茏屗硎龅拇鸢阜先祟?lèi)的一些價(jià)值觀，其實(shí)從技術(shù)的角度有一個(gè)專(zhuān)有名詞——與人類(lèi)對(duì)齊，就是說(shuō)去對(duì)齊人類(lèi)的價(jià)值觀。

大語(yǔ)言模型有時(shí)候會(huì)生成一些人類(lèi)根本不會(huì)使用的表達(dá)方式，并不符合我們的一個(gè)期望。其實(shí)，OpenAI 花了非常多人力和時(shí)間在做和人類(lèi)對(duì)齊、和人類(lèi)的期望對(duì)齊的事情。

技術(shù)算法上的解決方法就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，讓模型去主動(dòng)構(gòu)建很多人類(lèi)期望的表達(dá)方式。比如設(shè)置一些問(wèn)題，讓人類(lèi)回答，也讓模型回答，最后人類(lèi)來(lái)評(píng)分，讓大模型去強(qiáng)化學(xué)習(xí)那些評(píng)分高的答案，去學(xué)習(xí)人類(lèi)的表達(dá)標(biāo)準(zhǔn)。可能語(yǔ)言模型仍然會(huì)產(chǎn)生很多答案，我們可以用強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)濾掉那些不符合人類(lèi)期望的答案。