中國的大語言人工智能如何實現彎道超車，超越GPT-4。 _人工智能

斯坦福大學 – 羊駝
中國的大語言人工智能如何實現彎道超車？上周發布的斯坦福大學的羊駝（）模型給出了方法, 羊駝可以更細致地理解和分析文本，生成完整的符合預期的內容，在測評中甚至比 3.5更準確和可靠，還可以在本地運行，不需要云計算資源。
值得指出的兩點是：一是這篇論文的團隊中有不少華人。比如下面的這幾位年輕有為的學生和教師；
Zhang
Li
Percy Liang
二是斯坦福羊駝模型只花了600美元就訓練出來了，這是怎么做到的呢？
人工智能訓練成本
斯坦福羊駝模型是基于小扎的Meta開源的AI模型中，最輕量、性能也最弱雞的一款，llama 7B ， 7B就是英文7 的縮寫，代表只有70億個參數。
通常情況下，訓練大語言模型，不僅需要大量的優質內容，還需要人工反饋，雇傭的肯尼亞的便宜勞動力來標識優質內容，篩選劣質內容，并給出內容質量評分，從而成就了今日的驚艷表現。
的辦公系列軟件使用了GPT-4，極大的提高白領的工作效率，同時也將收獲海量的真實應用數據，可以用來進一步提高GPT 。大語言模型本質是一個token的概率分布的矩陣。誰家投喂的優質內容數量更多，計算出的概率就越準確，最后的人工智能生成的結果就質量更高。先進入大規模實際應用的GPT，有了極大的先發優勢，收獲更多高質量數據的反?。?很有可能一步先，步步先！
人類訓練人工智能
斯坦福羊駝模型是如何用區區500美元，短短幾周時間就多快好省的達到GPT3.5的水平呢？
斯坦福的學生用了平替了肯尼亞和印度的廉價勞動力，讓AI去訓練AI 。
就像金庸武學中的小無相神功和斗轉星移，僅僅喂招五萬兩千次，就把對方的武學絕技學了過來。
自訓練流程
因此，中國的大語言模型，只要用更好的開源AI基礎模型，然后用小無相神功，博采眾家之長，再投喂更多優質中文內容進一步訓練，針對中文進行優化，來超越其他大語言模型。
基礎模型測試表現比較
基礎模型參數量比較
650億參數的LLama開源模型，就是很好的起點，再學習170萬億個參數的GPT4生成的內容，最后投喂海量的優質中文內容，從而實現青出于藍而勝于藍。
GPT4 參數
因為投喂GPT4學習的主要是英文材料，很多小語種的表現就相對不佳,比如印巴語系的語言，精確度就比英語低25% 。額外投喂中文內容的大語言模型獲得競爭優勢是大有可為的。
不同語言的表現
顯卡算力是訓練大型模型所必需的，GPT5用了25000張A100顯卡訓練了這么久，不知道會有多強。
GPT進化時間線
中國發展類似的大語言模型，面臨難點之一就是不僅顯卡算力很燒錢，美國還卡脖子不賣H100，甚至A100也不讓賣了，有錢也買不到高性能大顯存的計算卡；
支持的硬件，微軟數據中心有成千上萬張H100
小無相神功就是突破美國封鎖的一個好辦法。
我個人認為,中國攀科技樹不能中美國的計，美國當年就是通過鼓吹“星球大戰”誘導蘇聯攀太空科技，點偏了科技樹。中國制造2025，表明要攀科技樹爭上游之時，感到危機的美國就通過卡芯片拖緩中國向價值鏈上層進發的速度，誘導中國去點美國自己都造不出的光刻機。國家扶持科技的錢是有限的，花在國產光刻機上人工智能訓練模型，效率和性價比未必高。
成功的最高境界是借別人的力打出去。優步沒有自己的車。愛彼迎沒有自己的房。美團沒有自己的飯菜。金拱門也不自己養牛種麥。
美國國務院還出錢給智庫做調研，專門研究中國可能領先的關鍵科技行業，從而想辦法遏制打壓。
關鍵科技
不能光芯片這樣的硬件，軟件才是靈魂人工智能訓練模型，AI的軟件層面不能落后太多。不然將來即便能國產芯片， AI和AI控制無人機無人艇蜂群天上海里拼刺刀的時候，被敵方高幾代的AI完爆就輸定了。
無人機蜂群
無人機蜂群
中國需要有人牽頭做一個眾包項目，把可以用于最終人工智能產品的運算的token，給提供的算力和人力作為報酬。算力、人力、內容三個難點迎刃而解。
一張英偉達特斯拉A100的深度學習的算力，差不多等于兩張英偉達RTX 4090 。現在正在迭代的最新的GPT-5,大約用了2.5萬張英偉達A100，也就是不到五萬張RTX 4090 。
中國有豐富的未利用的富余算力。隨便湊湊游戲玩家顯卡閑置時間的算力都綽綽有余。網吧高端區，玩QQ游戲時,顯卡風扇都不轉，顯卡完全無壓力，這些玩家可以把空閑算力用于訓練AI，并在需要使用AI時獲得算力作為報酬。類似于獻血，現在給血庫獻血，將來自己和家人需要用血時會獲得優先。沒有富余算力的用戶，也可以通過提供優質內容，標識內容優劣，來參與這個取之于民，用之于民的眾包項目。
【中國的大語言人工智能如何實現彎道超車，超越GPT-4。】我認為，通過博采眾長，人無我有，取之于民，用之于民，必然能讓中國人工智能實現彎道超車。
本文到此結束，希望對大家有所幫助。

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中國的大語言人工智能如何實現彎道超車，超越GPT-4。