文章主题：ChatGPT, GPT4, GLM-130B, Model as a Service
风暴自ChatGPT 震撼亮相起。
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谈差距：国内大模型与ChatGPT之间的差距并不大
🌟智谱AI，大模型领域的领航者🌟，GLM-130B，国内首个荣登斯坦福大学基础模型研究中心的璀璨之作！这款卓越基座模型，与全球顶尖模型比肩，实力备受认可。自2022年8月闪耀登场以来，它已吸引了全球目光，总计41个国家及266个研究机构对其如饥似渴的研究需求。🏆无论你是学术探索者还是实践先锋，GLM-130B都将是你科研路上不可或缺的伙伴！🌍
🌟了解国际趋势，国内大模型并不逊色于ChatGPT！💡张鹏观察到，尽管国外在AI领域的发展起步可能稍早，但国内的创新力量和顶尖团队同样引人瞩目。📚无论是阿里巴巴、百度还是腾讯等巨头，或是如华为这样的领军企业，都在人工智能的研发上持续投入，追赶步伐从未停歇。🌍这股热情与实力，正在逐步缩小国内外技术差距，为未来的发展注入强大动力！💪
🌟🚀掌握未来趋势的大模型技术，虽需雄厚资源与精密策略，实乃一场集团队智慧与创新算法的深度战役。中国的科技步伐虽然相较于国际可能稍显保守，但这并不意味着国内在这前沿领域毫无建树。🌈💪我们看到，无数科研力量正悄然集结，蓄势待发，为突破这一技术高峰而努力。SEO优化提示：#大模型# #中国科技# #创新前行
为了吸引更多人了解和参与到大模型的开发和使用中来，共同推进技术的发展和创新。今年3月，智谱AI开源了“中英双语对话模型ChatGLM-6B”，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源GLM-130B千亿基座模型之后，智谱再次推出大模型方向的研究成果。
谈落地：基座的能力上限非常关键
张鹏介绍，目前在生成式AI领域，主要可以分为三类角色。第一类是关注于底层模型和基础能力的建设，目标是以通用模型为目标，提高模型的通用能力、方法能力、多任务能力和跨模态能力等。第二类是基于基础模型的泛化能力去做上层应用开发，结合场景和行业的深入知识和积累，去快速地帮助行业用户解决实际问题。第三类是作为辅助性技术的供应商，帮助解决工具提效等方面的辅助性问题。
智谱作为专注于底层模型的一类，张鹏强调，基座的能力上限是非常关键的。ChatGPT正是摸索出了一套方法来更好地发挥能力上限，而落地的动作也能对技术本身的能力进行验证，在不同场景下实现与用户的触达，获得用户的反馈，帮助对大模型的进一步优化。
张鹏很早便提出了Model as a Service的理念，主张提供从预训练大模型到API到应用多层级以及从云端到私有化到一体机部署的灵活部署方式。
他认为这种模型与服务的融合可以为传统软件工具驱动的IT系统注入智能驱动的能力，从而重塑整个IT系统的架构。这种重塑将使得IT系统更高效、更智能，进而降低开发成本，提升用户和应用者的收益。因此，Model as a Service的价值远远超过过去每一层形成的时候所带来的价值。
谈风险：马斯克们并不算极端
3月末，包括特斯拉CEO埃隆·马斯克等在内的数千名AI领域企业家、学者、高管发出了一封题为《暂停大型人工智能研究》的公开信他们在信中强烈呼吁：所有AI研究室立刻暂停训练比GPT-4更加强大的AI系统，为期至少6个月。人们对于人工智能发展的恐慌尽显。
对此，张鹏认为，马斯克等并不算极端，他们只是提出了暂停六个月来降低风险的建议，并没有真正要求封禁人工智能技术。相对以往对于克隆技术、基因编辑等的骂声，还相对温和，有助于防止技术发展过快而导致失控的风险。
对于中国来说，我们目前可能还没有太多的发言权，但是我们一直在技术发展过程中进行跟进，这件事情也是给我们敲响了警钟，在重视人工智能的发展和应用的同时，也不能忽视了其可能带来的影响。
安全性和伦理问题是自AI技术诞生以来，学界、社会和产业界共同关注的问题。然而，在技术发展的同时，解决这些问题还需要考虑到各个方面和群体的利益。技术发展的同时必然会产生新的问题，然而技术本身是可控的。世界不断进步，我们也不需要太过担心。
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