ChatGPT与千亿模型：清华大学计算机系唐杰的洞察

"清华大学计算机系知识工程实验室（KEG）主任唐杰教授分享了关于从千亿参数模型到ChatGPT的思考，强调了大模型在AI领域的关键作用，并开源了ChatGLM-6B和千亿参数基座项目。" 本文主要讨论了大模型在人工智能领域的进展，特别是预训练模型的发展，以及它们对AI技术的影响。首先，提到训练大型模型如GPT-3的高昂成本，包括计算资源和人力投入。GPT-3拥有1750亿参数，训练需要大量的GPU硬件和超过460万美元的费用，总计成本可能高达1200万美元。此外，训练过程中可能存在不稳定性，如训练不收敛的问题。 唐杰教授提到了他们的研究成果——ChatGLM-6B，这是一个开源的预训练模型，已经在GitHub上获得广泛关注，成为热门趋势。ChatGLM-6B的训练数据量达到了1万亿字符，显示了其大规模和高性能的特点。该模型展示了大模型在多模态理解和生成方面的潜力，可以处理文本、视觉信息甚至是虚实交互的任务。 预训练大模型被认为是新一代AI应用的基础，从最初的Transformer架构到如今的GPT系列，模型参数量不断增大，功能也愈发强大。这些模型不仅能够处理单一任务，还能在多个场景下发挥作用，降低开发成本，提高效率。例如，OpenAI的GPT系列从1.1亿参数发展到1750亿参数的GPT-3，再到1.75万亿参数的悟道2.0，展现了AI文本生成技术的巨大进步。 此外，大模型也催生了多模态模型，如OpenAI的DALL-E和Clip，以及阿里的AliceMind，它们将语言理解和生成扩展到图像领域。2022年的GLM-130B大模型，包含了中英文文本、图像数据和知识图谱，进一步推动了多模态学习的边界。 唐杰教授还特别提到了ChatGPT，这是OpenAI在问答模型中引入人类反馈强化学习的创新，显著提升了生成结果的质量。这一方法展示了如何通过与人类交互来改进AI模型的性能。 大模型在AI领域的进步不仅体现在参数规模的增加，更在于其对多模态理解、低成本应用和交互式学习等领域的开拓，这为未来的AI研究和应用开辟了新的可能性。随着开源项目的兴起，更多的人工智能创新和应用将得以快速发展。