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它到底做了什么?OpenAI成功的秘密
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不得不说,OpenAI 那绝对是当今最为牛叉的 AI 公司啊,简直就是断崖式地独自处在超级一档的存在!毫不夸张地讲,OpenAI 如今的成果那可是算法、工程、数据、产品以及商业化完美配合、共同发力的结果,少了哪个都不行! 首先就得说说它的技术路线,早在 2016 年,OpenAI 就提出生成式模型乃是通向通用人工智能(AGI)的必经之路,然后就把研究重点放在了生成式任务上。后续的 GPT 系列模型都采用了基于 Transformer 的 Decoder-Only 结构,专门用于这种生成式任务呢。OpenAI 可是坚信,只要能预测下一个token,那就能做出AGI 呀。要知道,那个时候的 Bert 在下游理解类任务上表现那叫一个惊人,而 OpenAI 能在数十年间始终坚定地沿袭基于 Transformer 的生成式模型路线,真的是太不容易啦,充分展现出了无比坚定的技术信念! 传统的学术界往往只觉得算法创新才值得去追求,而工程问题没啥研究价值。但 OpenAI 很早就意识到了工程的重要性,所以早早搭建起了算法与工程紧密配合的组织架构。工程团队为算法团队打造好高拓展性的基础设施,算法团队则以工业化的方式去设计算法训练。OpenAI 就这样一路火花带闪电,用大力出奇迹的方式,将工程的魅力发挥到了极致! 在 2022 年 11 月 30 日,ChatGPT 横空出世,OpenAI 一下子就出名啦!在这之前,OpenAI 的大语言模型产品都是以 API 的产品形态悄悄地面向 B 端、研究人员还有个人开发者提供服务呢。GPT 在业务层进行产品化的进程那是相当克制呀,一开始的 ChatGPT 就一个聊天窗口,还一堆 bug,官网页面也是丑得不行。往后的版本里也没在各种特别重的业务上,或者在各种角色的助手、各种提示词模版之类的娱乐化方向上有任何一点点延伸。 在 GPT3.5 之后,OpenAI 推出了 GPTs,还提供了更多的工具和丰富的生态,把对大语言模型能力进行挖掘和探索的工作留给了广大用户和开发者。这种轻业务的产品化战略让 OpenAI 既能直接触达终端用户,收获巨量的应用场景和用户数据;又不会跟自己生态之上的创业者争利;还能让自己有足够的资源和精力潜心去搞基础模型的研究和训练。 真正让人钦佩的地方在于这个团队在这条通往未知的道路上一走就是数十年的勇气和魄力呀!到底是 OpenAI 选择了历史,还是历史选择了 OpenAI?这不重要啦!重要的是,它引爆了人工智能的又一次浪潮呀!一个又一个聪明的模型像军备竞赛似的纷纷登场——但这仅仅只是个开始,AI+医疗、AI+教育、AI+娱乐……垂直应用场景的落地那才是千千万万企业和开发者的战场呢!
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