言必有數｜構建AI大模型需要做好三個(gè)平衡
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最近我們針對文心一言、訊飛星火、通義千問(wèn)、ChatGPT四個(gè)AI大模型，從內容生態(tài)、數據認知、言語(yǔ)理解、知識問(wèn)答、邏輯推理、助力科研六個(gè)維度進(jìn)行了測評。國內大模型與國外chatGPT相比，還存在數據語(yǔ)料喂養不充分的情況。一方面是因為國內AI大模型應用依然處于弱應用狀態(tài)，另一方面是可供使用的數據維度豐富性不高。
構建大模型生態(tài)還思考以下幾點(diǎn)：
一是做好發(fā)展與安全之間的平衡。AI大模型作為新興行業(yè)，發(fā)展的過(guò)程中可能會(huì )出現一些問(wèn)題，如何在發(fā)展中解決新問(wèn)題，給技術(shù)創(chuàng )新留有一定空間值得思考。
二是做好科技賦能與輿論情緒之間的平衡。AI大模型作為生產(chǎn)工具，是人類(lèi)智力的延伸，它與人之間并不是簡(jiǎn)單的替代關(guān)系。從效率、個(gè)性化等方面為內容生產(chǎn)帶來(lái)改革，豐富人們的生活場(chǎng)景。鼓勵新技術(shù)、新事物還需化解輿論焦慮，如何營(yíng)造輿論生態(tài)值得思考。
來(lái)源：人民數據研究院
作者：人民數據研究院院長(cháng) 陳麗
發(fā)布時(shí)間：2023-07-10
?最近我們針對文心一言、訊飛星火、通義千問(wèn)、ChatGPT四個(gè)AI大模型，從內容生態(tài)、數據認知、言語(yǔ)理解、知識問(wèn)答、邏輯推理、助力科研六個(gè)維度進(jìn)行了測評。國內大模型與國外chatGPT相比，還存在數據語(yǔ)料喂養不充分的情況。一方面是因為國內AI大模型應用依然處于弱應用狀態(tài)，另一方面是可供使用的數據維度豐富性不高。
三是做好內測與應用場(chǎng)景試點(diǎn)之間的平衡。積極的反饋能夠幫助AI大模型校準產(chǎn)出。一些賬號大多靠?jì)葴y，用戶(hù)規模小，讓技術(shù)在真實(shí)、豐富的應用場(chǎng)景中快速迭代創(chuàng )新，是否開(kāi)放具體應用場(chǎng)景的試點(diǎn)也值得思考。
策劃：劉暢 陳麗 吳漢華 李熠超
編導：王曉彤 郭嘉梁
