我们对中国大模型的期待应该是什么?
对中国大模型厂商而言,市场期待的,也恰是这些真正可落地的应用和实践。这些实践可以在社交,在电商,在低代码,在供应链,也更可以在一个个中国产业数字化转型的新洼地。
在微软GPT-4遇到诸多问题的最近,谷歌终于向外界展示出了其强劲的实力。
就在昨天,一年一度的Google I/O开发者大会在美国加州山景城的海滨露天剧场拉开帷幕。与往年不同的是,今年的大会主题是近期火爆全球的「AI大模型」,因此格外热闹。
在会上,最重磅的消息是,谷歌推出了最新语言模型——PaLM 2,并作为本次发布会中大部分AI功能的基础模型。
尽管从AI模型整个领域来看,PaLM 2并未取得突破性进展,只是在多语言、推理和翻译功能有所改进,诸如数据隐私和AI“幻觉”等问题依旧存在,但就部分性能而言,PaLM 2已经超过GPT-4。
从各项参数来看,谷歌的大模型已经覆盖到了自身的产品应用,这些产品应用包括文档等办公产品,也更包括和底层云计算的打通,同时还有“个性化AI”概念的提出,这些动作无不在向外界传递出一个信号:谷歌大模型已经可以全面落地,不论在C端还是B端,不论是轻量级部署,还是本地部署。
在过去的一两个月中,中国市场风起云涌,TO B市场的变化更是一日千里。在大模型这条道路上,出现了各种形形色色的模型的定义,不论是大模型、产业模式,还是小模型等等,都以一种全新的概念姿态出现。但细看其具体的应用,其中的很多功能接近同质化,尤其是在TO B领域的应用上,同时更不乏基于开源进行开发的“套娃”模型。
于此之中,落地场景和产品也更是寥寥无几。
差距是客观存在的,不论是对标微软的Open-AI,还是谷歌的PaLM 2,中国的大模型目前仍需要更大程度的在底层能力上的补齐,而透过谷歌的这次发布会,未来中国大模型的路该朝向何方?或许会有一些答案。
Google I/O大会之所以备受关注的一个焦点在于,其基于自身的大模型,谷歌做到了将固有的全部产品接近重塑的程度,这种重塑不单纯是产品逻辑上的重塑,更是能真实落地、真实使用的重构。
比如面向C端的办公文档,比如与Adobe结合的图片设计,比如文生图、图生文、文生音乐等等,相较于Open-AI的发布,谷歌的大模型表达更加具象和入微,也更贴近人们生活的场景。
而在B端业务上,更是如此。
不论是其在低代码/无代码上的进一步迈步,还是基于谷歌云三大模型的梳理和拆解,再或者是在机器人智能的结合下进行智能交互、智能指令的新企业模式,都展示出谷歌可以将AI大模型真正应用到企业生产和TO B场景中。这种应用不是单纯的AI算法,而是真正基于大模型的特定业务表达。
从这些视角来看,这也更是中国大模型应该去践行的。
在过去的多年时间里,中国在移动互联网方面处于领先地位,这种领先体现在互联网的广泛使用、智能手机的极高普及率,这些领先最终沉淀出的就是真实有价值的数据,而这也是如今百度腾讯阿里京东以及其它企业做大模型的基础。
但在数据训练之上,基于软件层面和基于开发层面的真实场景的表达,如今却甚为少见。
或者说,单纯的比较参数量级仅代表的是大模型本身的能力,而并不是其能赋能产业的能力,谷歌和微软的成功应用也在昭示这一点:大模型应该和真正的场景结合,基于此才能释放更大的想象力和价值。
不论是谷歌,还是微软,在其大模型发布后,都能看到的是其矩阵内的产品的迅速跟进,对中国大模型企业而言,也更应该强化大模型的应用层,在具备微信、淘宝等一众全球移动互联网时代最有明星价值的产品的土壤上,在这个制造业发达,供应链众多,数字化转型迫切的环境里,中国本土的大模型具备的价值将更大,其能搅动的市场变化也会更为剧烈。
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