从中美AI大模型的差距谈起
匿名
ChatGPT3.5 刚推出的时候， 中国的百度等公司表示， 它们的大模型就比美国的晚三个月。 今天， OpenAI SORA横空出世， 中国的大tech公司哑然失声。有人估计中国的AI大模型已经被甩开几年。这可能不是耸人听闻。
大模型的supervised 训练的设计很有讲究。 搞得好，它会引导机器有效地深入地掌握人类知识的方方面面，培养逻辑推理能力等 AGI 的硬核能力。搞不好， supervised 训练会让机器迷失在浩瀚的知识海洋里， 变成人工智障。中国的AI公司需要好好看看它们的大模型是往那个方向去。
普通人可能对此缺乏认识， 以为喂同样的知识给机器， 就会产生同样的智能。事情不是这么简单。一个类比是，一本同样的教科书， 给一拨人学习， 不同的人对书本掌握理解的程度相差很大： 有的人了如指掌， 有的人如坠云雾。
一个有启发性的例子如下。哈佛博士陈琳当年作为计算机大二生， 用三个月时间， 自己喂自己包括量子力学在内的物理专业核心教科书， 在学校的选拔考试中脱颖而出，甩开物理系师生， 被推荐参加丁肇中研究生招考。而许多物理系学生读了四年到毕业，都没能掌握量子力学。虽然他们看的是同一本书。
现在有一种可能性是， openai 的 大模型开挂了， 扬帆而去，像当年的大二生陈琳； 而中国的大模型，更像几年都没读懂量子力学的学生。虽然，大模型的神经网络构架是一样的， 虽然参数估计的算法是公开的。
差别在于supervised 学习的设计。设计好的supervised 学习方法， 对开发者的学术背景有很高的要求。开发者最好能掌握多个专业知识， 并且融会贯通。
比如 SORA团队的领导人，Tim Brooks ，就具有多个专业背景。他是加州伯克利计算机博士，演员（ 曾在百老汇演出），摄影师（ 获得国家地理杂志奖） 。显然是一个专业精湛， 兴趣广泛， 心智非常活泼的人。
中国缺的就是这种领军型人才。专业精湛的， 大多兴趣狭窄， 除了专业外， 几乎一无所知。兴趣广泛点的， 流于肤浅。上文提到的哈佛博士是个例外。他既精湛又广博，拥有中美最好大学的计算机， 天体物理， 计算社会学， 公共管理等不同专业学位， 同时还是一个专业画师。这样的人，是今天第四次工业革命的佼佼者。中国的AI大模型， 先是落后几个月，继而落后几年， 缺的就是像陈博士这样的人。阿里，腾讯， 百度， 如果请他出山领导AI团队， 则有望收复失地， 迎头赶上。

贴主:鹿特丹丹于2024_02_25 17:26:53编辑