文章主题:AIGC, ChatGPT, 机遇与挑战

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推出2个月,月活突破一个亿,一时间,ChatGPT以一种排山倒海之势席卷而来。它颠覆性的使用体验、它远在人们意料之外的“聪明”程度,让这一生产工具的出圈速度也呈现出了历史级别。

山雨欲来风满楼。以ChatGPT为代表的AI语言模型是“风”,而背后的“山雨” 是AIGC。

AI-Generated Content (🔥AIGC🔥),即通过人工智能自动生成内容,正引领一场创新风暴,颠覆我们对技术的传统认知。ChatGPT等新兴力量为何能成为变革里程碑?关键在于它将创造力与算法无缝对接,释放出前所未有的生产力。就像18世纪的蒸汽机推动工业革命和19世纪的电力点亮万家灯火,AIGC正以类似的方式重塑各行各业,开启崭新时代。那么,这场技术盛宴会带来哪些机遇与挑战呢?首先,AI内容生成将大幅提升效率,为企业节省大量人力成本,同时也能满足个性化需求,提供定制化服务。然而,版权问题、道德伦理的边界如何界定,以及AI可能带来的就业结构变化,都是未来需要面对的挑战。让我们期待并准备好迎接这个新时代,拥抱AIGC带来的无限可能,同时也需谨慎应对其带来的变革冲击。🚀SEO优化提示:使用相关关键词如”AI创新”, “ChatGPT影响”, “内容生成机遇与挑战”等。

为什么说AIGC是一次技术跃迁?

🎨💻🌐AI的力量无处不在!从文字创意到视觉艺术,再到声音和视频内容,AIGC(Artificial Intelligence Content Generation)都能一手包办,创作出令人惊叹的作品,如AI绘画、写作、对话、播客和搜索引擎优化的智能内容。其中,ChatGPT作为文本生成领域的领头羊,以其卓越的技能引领潮流,让你与技术无缝对接。🌍🚀探索无限可能,只需轻轻一点!

正如《技术的本质》一书中所说:技术的“组合”和“递归”特征,将彻底改变我们对技术本质的认识。

🎨💻历史悠久的AI生成创意(AIGC)概念,早在上世纪50年代就开始萌芽,其起源可追溯至那个科技尚不发达的时代。那时,这项技术受限于当时的条件,仅在小范围内进行了创新性的探索。1957年的里程碑事件,弦乐四重奏《依利亚克组曲》的诞生,标志着AI首次成功地将计算机程序中的数学逻辑转化为音乐的旋律,开启了人工智能创作音乐的历史篇章。这首作品的独特之处在于它以音符的形式展示了科技与艺术的交响,成为了AI生成创意领域早期的璀璨明珠。

《伊利亚克组曲》乐谱片段(图片来源网络)

🚀初期的AI内容创作探索,即”AIGC”的起点,聚焦于用机器生成图像和音频,试图复制人类的创新力。然而,早期的努力往往难以达到那种贴近现实的细腻质感,生成的作品在真实度上与原貌存在显著差距。

之后,类似于微软小冰等人工智能作诗、写作、创作歌曲的产品也都属于AIGC领域。随着深度学习模型的不断迭代,AIGC逐渐取得突破性进展。

✨ChatGPT革命性突破!🚀无需再受限于单一功能,这款AI巨擘已能深度理解用户意图,创作内容丰富到令人惊叹,编码辅助更是如虎添翼。💡它还能智慧应变,根据追问洞悉问题本质,后续对话中迭代改进,提供无缝衔接的交互体验。🔥ChatGPT,开启智能新纪元!🌐

巨头争相入局为哪般?

🔥ChatGPT引领风暴,全球科技巨头纷纷跟进!微软与OpenAI携手加速, Bing搜索不久后或将集成ChatGPT智能回复;谷歌也不甘示弱,秘密研发Bard聊天机器人即将亮相;国内百度紧随其后,文心一言(ERNIE Bot)于3月内测完毕,公之于众。🔥技术迭代的浪潮,创新与竞争交织,AI时代的大戏正热辣上演!SEO优化提示:ChatGPT、微软Bing、谷歌Bard、百度文心一言、互联网巨头、AI赛道等关键词可适当增加。

文心一言基于百度的文心大模型,据百度官方提供资料显示,文心一言具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力,在搜索问答、云计算、内容创作生成、智能办公等众多领域都有更广阔的想象空间。

另据公开数据显示,目前已经有400多家头部企业宣布加入百度文心一言生态,这些企业涉及互联网、媒体、金融、保险、汽车、企业软件等多个行业,企业可以使用百度智能云提供的API和基础设施,搭建AI模型和应用。届时,文心一言将通过百度智能云对外提供服务。

就在2月20日,紫光股份旗下新华三集团宣布成为百度文心一言的首批生态合作伙伴。一方面,新华三将为百度文心一言提供先进的算力和网络基础设施,并且,双方还将在产品研发、标准制定等多个领域继续展开深化合作。而在此基础之上,新华三也将借助文心一言获得更强大的平台搭建能力和渠道延伸能力。

2022年以来,AIGC集中爆发,国内外的科技巨头和投资纷纷入局,AIGC商业落地成为可能。输入自然语言描述,从而生成各种模态的数据,是现阶段AIGC的典型应用,常见的类型有文本、代码、图像、语音、视频、3D模型、场景、音乐等。未来,内容孪生、内容编辑、内容创作,AIGC的这三大基础能力将随着产业发展而逐渐升级,基于这些基本模式生成的任务,又可以衍生出各种各样的应用场景。可以预见,不久的未来AIGC可能就会像水、电一样,成为人类不可或缺的一部分。

躬身入局,新华三胜算几何?

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。

新华三与百度的合作由来已久。双方在ICT基础设施优化升级、百度智能云建设、信息检索、自动驾驶、生态建设等众多领域均有研发级别的合作,相关成果也早已广泛落地,并对双方的产品技术发展产生了深远的影响。这次官宣成为文心一言首批生态合作伙伴,标志着新华三拥抱AIGC的积极态度。

Gartner预计,到2025年,生成式人工智能将占所有生成数据的10%。过去,传统人工智能偏向分析能力,2012年深度学习刚刚诞生的时候,大家就尝试把更多的算力和数据灌输到一个模型中去,让AI具有更强的分析能力,这个逻辑在今天依然没有变。而不同的是,量变引发了质变,算力、数据的指数级增长正使得超大基础模型成为AIGC得以落地的必选项。

顾名思义,超大基础模型势必要有大量参数和数据参与训练,算法依赖大模型参数的提升以及模型本身的优化,而算力和数据则需要依赖传统的GPU服务器、存储,以及网络来实现相互交融,并正反馈给算法本身。AIGC的发展依然离不开算法、算力和数据这“三驾马车”,头部大厂的规模优势则会更加凸显。

态度之外,新华三拥抱AIGC可谓是“有备而来”。AIGC的发展依然离不开算力、算法、应用的基本框架。基于对AIGC全流程技术需求的了解,新华三设计出如下智算基础架构全貌:

这套智算架构包含了两个大的区域:智算训练区和智算推理区。预训练的数据集一般存放在高性能存储里,训练集群通过RDMA网络以文件格式将数据集拉取到本地进行训练。在训练过程中会存在大量的加乘运算需要处理,同时节点间会进行大量的参数交换和梯度传播。模型训练好后会导出,并采用业界常用的低精度量化、剪枝、蒸馏等方法进行轻量化处理。经过轻量化处理后,模型的大小、参数、执行时间等都大规模减少,最后,会将模型部署在推理集群

进行服务。之后再输入的要求和指令,将会进入到智算推理区,推理GPU集群经过一系列运算便输出相应结果。

GPU服务器节点间需要高速网络来实现模型训练参数交换和存取,这也是AIGC对网络提出的更高要求。高性能网络选择之一就是RoCE网络,而新华三一直占据着互联网400G领域的“头把交椅”,基于S9825/S9855交换机配合AI ECN方案可以迅速搭建AIGC训练所需的高性能网络。

AI-ECN调优算法模型具有效率高、计算量小的特点,同时支持控制器集中式调优和网络设备分布式本地调优两种模式。例如,在集中式调优模式下,不需要专用的AI芯片,使用搭载Intel XEON-SP服务器的管控析集群,就可在较大规模网络管理下,开启ECN水线调优;在本地模式下,搭载Intel XEON-D 和 ATOM的新华三网络交换机,仅以较小的CPU开销就可以完成调优。

随着大模型训练所需网络带宽的不断提升,网络主芯片性能也会迅速增加。当800G/1.6T时代来临时,CPO/NPO交换机将会登上互联网舞台,而新华三也早已有所布局。S9825-32D32DO交换机,同时支持32个400G光模块接口和32个400G光引擎接口,后续可以平滑升级至51.2T平台。

每一个里程碑式的改变都来自看似偶然的必然。在移动互联网时代,用户只用一部手机就能处理许多复杂的事情,强大的算力、友好的人机交互造就了苹果的壁垒。AIGC时代,企业对云的需求会更加聚焦智能服务,壁垒来自于框架、模型,更重要的是背后是否有强劲的算力、网络来支撑,新华三的智算能力正是它躬身入局AIGC的底气与信心。

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