文章主题:ChatGPT, 人工智能, 大语言模型, 数据标注

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ChatGPT的火爆程度已经引起了广泛的关注,甚至小学生也能够轻松掌握这一热量极高的热点话题。《狂飙》这部电视剧在国内引发了激烈的讨论和关注,人们对剧中的角色进行了各种评价和讨论。然而,我们不能忽视的是,人工智能所带来的影响,这是我们必须面对并积极应对的问题。全球知名大佬,如比尔·盖茨和埃隆·马斯克等,他们对人工智能的态度都非常重视,并且已经行动起来。在我国,我们也积极响应人工智能时代的号召,纷纷投入研发自己的GPT产品。最近,360集团的创始人周鸿祎在他的内部信中提到了《三六零人工智能总动员》计划。他呼吁公司的每一位员工、每一个产品和业务都要全面拥抱人工智能,适应人机协作,开始产品的重塑。这一行动表明了我国对人工智能的重视和决心,也预示着未来人工智能将在我国的发展和使用中扮演越来越重要的角色。

《ChatGPT:人工智能的崛起与未来挑战》

ChatGPT的问世似乎在一夜之间,让人工智能的普及仿佛在一瞬间引发了一场地震。然而,与所带来的人工智能所带来的机遇相比,其潜在的风险和挑战则更为引人注目。正如刘慈欣在《三体》中所描绘的那般,人们对人工智能的接受程度似乎已经分裂成了三个主要派别:降临派、拯救派和幸存派。从网络舆论以及人们的实际行动来看,大多数人倾向于认为,无论是企业还是国家,如果不能适应人工智能时代的到来,那么很可能会在新时代的曙光降临之前就被淘汰。

周鸿祎表示,我国发展大型语言模型的核心要素包括数据的获取与清理、人工知识的训练以及实际应用场景。其中,ChatGPT作为一款基于人工智能的生成式大语言模型,具备语言理解、文本生成和对话生成的多元功能。它的神奇之处在于,不仅能够理解你的言语,还能依据既有数据生成新的组合数据。此外,它还拥有推理和判断的能力,这与人类的基本思维方式多么相似。

ChatGPT的最新版本已升级至4.0阶段,它的功能有了显著提升。现在,它不仅能够处理图片,还能借此建立网页、编写代码,逻辑推理和考试题目都不在话下。相比之下,它的前辈3.0代已经可以轻松完成编大纲、撰写文案、编程、创作剧本、起草法律文件、设计面试题目,甚至撰写论文等任务。在各类考试项目中,GPT-4.0的表现超过了GPT-3.5。实验数据显示,它在解决奥林匹克数学和物理题目方面的能力也超越了GPT-3.5。当阅读大量海外专业论文时,GPT-4.0在总结、概括和理解重点内容上的表现也有所提升。因此,我们可以明显感受到,GPT-4.0在智商方面相较于GPT-3.5有显著进步,其逻辑推理的细腻和深度也更为突出。甚至马斯克在推特上也发文明确表示,人类应暂停对人工智能的研究,因为人类尚未准备好迎接人工智能时代。

《ChatGPT:人工智能的崛起与未来挑战》

ChatGPT之所以拥有众多卓越的功能,其背后的关键在于人工智能的三大基本元素:数据、算法以及算力。这些要素相互协作,共同推动了ChatGPT的发展与进步。

在我们日常交流中,常常提到数据,包括视频、语音、文本和图片等形式。这些原始数据如果不经过适当的处理,将很难被机器所识别。在这个比喻中,人工智能就像是一台发动机,而数据则是它的燃料。而算法,则是相当于发动机的型号或配置,即数据模型的复杂程度。当算法得到更多的数据供应时,其运行速度也会相应提升。因此,我们可以理解为,算法的性能提升,就像发动机的功率增强,需要不断地输入数据来支持其高效运行。

以ChatGPT为例,为训练ChatGPT,OpenAI雇佣了大量

数据标注

在实现高质量的数据标注过程中,甚至调动了大量的博士级专业人士参与其中。数据标注就像是为算法模型持续输送燃料,同时消耗大量的数据。ChatGPT在拥有大量数据的基础上,采用“手动标注数据 强化学习”的方式,不断优化预训练的语言模型。如果没有人工标注来筛选掉一些不适当的内容,那么它可能会输出错误的信息。我们接触到的都是已经完成的成品。面对如此海量的数据,我们难以想象。所有的流程都是为了使LLM模型能够更好地理解人类给出的指令,让LLM模型学会如何根据收到的提示输入指令,从而提高回答的准确性。

ChatGPT作为人工智能领域的杰出代表,无疑是最具代表性的成果之一。它不仅汇集了大量的AI技术,更是其中的佼佼者,引领着AI技术的最新发展潮流。其卓越的性能和持续的优势,使得ChatGPT成为了人工智能领域的标志,并将继续推动时代的进步。

人们一直希望机器能达到或超过人类的能力,为了让机器读懂人类的世界,数据标注是不可或缺的重要环节,它所承担的责任意义就是训练AI。

《ChatGPT:人工智能的崛起与未来挑战》

数据标注的工作流程包括数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检等,就像流水线一样环环相扣,在此过程中需要用到大量的人力,在很多人的认知当中:数据标注=低端劳动力,因为早期的标注确实受制于甲方的预算,只能在人力成本低的地方运营,可现在随着人工智能算法的升级,很多简单的标注内容已经可以通过AI解决,标注的技术要求在逐步提高,数据标注也在从劳动密集型行业转为技术密集型,智慧医疗、智能制造、自动驾驶这些行业一定会迫使原来标注行业从订单分包转换为数据前端技术支持。

数据标注员又被称为《人工智能训练师》有人说数据标注是在训练AI取代自己的岗位,其实数据标注是计算机感知世界的起点,机器再怎么训练它的算法,也很难完全替代人,因为很多东西非常主观、隐晦,机器很难通过算法识别出来,需要人力去做相应的识别。

根据《数据时代2025》测算,到2025年我国拥有的数据量在全球的占比将从2018年的23.4%提升到27.8%,位居全球首位,如何处理海量的数据显得格外重要;但首先、人工智能行业所需要考虑的是:如何快速、精准、高效的让机器识别数据,目前看来,人工仍然是最均衡的选择。

ChatGPT, 人工智能, 大语言模型, 数据标注

《ChatGPT:人工智能的崛起与未来挑战》

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