李彥宏談大模型三大認(rèn)知誤區(qū):未來模型之間的差距會變大
李彥宏在最近的內(nèi)部講話中,針對外界對大模型的普遍認(rèn)知提出了自己的見解,指出了三個主要的誤區(qū)。他認(rèn)為,未來大模型之間的差距可能會越來越大,而不是縮小。他強調(diào),大模型的潛力巨大,目前的發(fā)展階段距離理想狀態(tài)還有很長的路要走,因此需要持續(xù)的迭代和升級。
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9月11日消息,李彥宏的一則內(nèi)部講話曝光。在最近一次和員工交流中,李彥宏談及三個大模型認(rèn)知誤區(qū),涵蓋了大模型競爭、開源模型效率、智能體趨勢等熱點話題。
李彥宏表示,外界對大模型有相當(dāng)多的誤解,其認(rèn)為未來大模型之間的差距可能會越來越大。他進一步解釋,大模型的天花板很高,現(xiàn)在距離理想情況還相差非常遠(yuǎn),所以模型要不斷快速迭代、更新和升級;需要能幾年、十幾年如一日地投入,不斷滿足用戶需求,降本增效。
對于行業(yè)“大模型之間的能力已經(jīng)沒有壁壘”的說法,李彥宏給出了不同觀點?!懊看涡履P桶l(fā)布,都要和GPT-4o做比較,說我的得分已經(jīng)跟它差不多了,甚至某些單項上得分已經(jīng)超過它了,但這并不表明和最先進的模型就沒有差距了?!?/p>
他解釋說,很多模型為了證明自己,會在發(fā)布之后去打榜,會去猜測試題目、答題技巧,從榜單上看 ,或許模型的能力已經(jīng)很接近了,“但到實際應(yīng)用中,實力還是有明顯差距的。”
李彥宏指出,模型之間的差距是多維度的。行業(yè)往往更關(guān)注理解、生成、邏輯、記憶等能力的差距,但卻忽視了成本、推理速度等維度,有些模型雖能達(dá)到同樣效果,但成本高、推理速度慢,還是不如先進模型。
李彥宏認(rèn)為,真正要去衡量大模型能力,應(yīng)該是在具體應(yīng)用場景中,看是否能滿足用戶需求、產(chǎn)生價值增益,這才是最值得被在乎的。
李彥宏進一步闡釋了外界對開源大模型的認(rèn)知誤區(qū)。
“在大模型時代之前,大家習(xí)慣了開源意味著免費、意味著成本低?!?他解釋說,比如開源的Linux,因為已經(jīng)有了電腦,所以使用Linux是免費的。但這些在大模型時代不成立,大模型推理是很貴的,開源模型也不會送算力,還得自己買設(shè)備,無法實現(xiàn)算力的高效利用。
“效率上開源模型是不行的?!?他表示,“ 閉源模型準(zhǔn)確講應(yīng)該叫商業(yè)模型,是無數(shù)用戶分?jǐn)傃邪l(fā)成本、分?jǐn)偼评碛玫臋C器資源和GPU,GPU的使用效率是最高的,百度文心大模型3.5、4.0的GPU使用率都達(dá)到了90%多?!?/p>
李彥宏分析,在教學(xué)科研等領(lǐng)域,開源模型是有價值的,但在商業(yè)領(lǐng)域,當(dāng)追求的是效率、效果和最低成本時,開源模型是沒有優(yōu)勢的。
李彥宏還談及了大模型應(yīng)用的發(fā)展階段,他認(rèn)為首先出現(xiàn)的是Copilot,對人進行輔助;接下來是Agent智能體,有一定的自主性,能自主使用工具、反思、自我進化;這種自動化程度再發(fā)展,就會變成AI Worker,能獨立完成各方面的工作。
當(dāng)前,智能體已經(jīng)受到越來越多的大模型公司及客戶的關(guān)注,李彥宏稱,雖然有很多人看好智能體這個發(fā)展方向,但是到今天為止,智能體還不是共識,像百度這樣把智能體作為大模型最重要的戰(zhàn)略、最重要的發(fā)展方向的公司并不多。
為什么要強調(diào)智能體?李彥宏也給出了答案:智能體的門檻確實很低, 很多人不知道怎么把大模型變成應(yīng)用,而智能體是一個非常直接、高效、簡單的方式,在模型之上構(gòu)建智能體相當(dāng)方便。
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