??? 欄目簡(jiǎn)介?

如果說之前推出的【論文速讀】是領(lǐng)讀嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拇竽Ｐ蛯?shí)證研究論文，那么【好文譯遞】則想傳遞?觀點(diǎn)性、發(fā)散性的議論文章，只是靜靜地完整呈現(xiàn)譯文，任您自由地品讀和思考。

????編者按?

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2023年4月19日，人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)權(quán)威學(xué)者?吳恩達(dá)（Andrew Ng）在 DeepLearning.AI 發(fā)表了名為《Opportunities and Pitfalls for Large Language Models》的一封信。吳恩達(dá)在信中懇切地分享了對(duì)大模型C端聊天接口和應(yīng)用層的觀察結(jié)果，他的觀點(diǎn)對(duì)于大模型產(chǎn)品如何在同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出具有啟發(fā)，值得我們學(xué)習(xí)和思考。

?? 原文中譯 ｜?大模型的機(jī)遇與陷阱

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大模型業(yè)務(wù)領(lǐng)域充斥著?API，缺少價(jià)值更高、開發(fā)難度更大的應(yīng)用程序。

親愛的朋友們，

大語(yǔ)言模型（LLMs）的競(jìng)爭(zhēng)格局正在迅速打開。最終的勝者尚未確定，但當(dāng)前的形勢(shì)已經(jīng)令人興奮。讓我分享一些觀察結(jié)果，重點(diǎn)關(guān)注直接面向消費(fèi)者的聊天接口以及大模基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用層。

首先，ChatGPT 是一個(gè)新產(chǎn)品類別。它不僅僅是一個(gè)更好的搜索引擎、自動(dòng)補(bǔ)全器或者其他我們已經(jīng)知道的東西。雖然它與其他產(chǎn)品類別有所重疊，但人們也將其用于完全不同的目的，比如寫作和頭腦風(fēng)暴。像谷歌和微軟這樣將大模型集成到現(xiàn)有產(chǎn)品中的公司可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)變不僅涉及技術(shù)，而且涉及產(chǎn)品類別，這就帶來了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。

OpenAI 顯然在提供這個(gè)新產(chǎn)品類別方面處于領(lǐng)先地位，ChatGPT 是一個(gè)極具吸引力的直接面向消費(fèi)者的產(chǎn)品。雖然競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手正在不斷涌現(xiàn)，但最近 ChatGPT 開始支持第三方插件，一旦廣泛采用，那么 OpenAI 的業(yè)務(wù)可能會(huì)變得更具防御性——就像 iOS 和 Android 的應(yīng)用商店幫助這些平臺(tái)更具防御性一樣。

其次，大模型的基礎(chǔ)設(shè)施層使開發(fā)人員能夠通過 API 與大模型交互，這看起來很有競(jìng)爭(zhēng)力。OpenAI/微軟在這個(gè)領(lǐng)域領(lǐng)先，谷歌和亞馬遜也宣布推出了自己的產(chǎn)品，而 Hugging Face、Meta、Stability AI 等公司和許多學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)也正在忙于訓(xùn)練和發(fā)布開源模型。有多少應(yīng)用程序需要用到像 GPT-4 這樣的最大模型，而不是云提供商提供的更?。ǜ阋耍┑哪Ｐ停踔潦窃诒镜赝泄艿哪Ｐ停ㄈ鏶pt4all）——這還有待觀察。

最后是大模型應(yīng)用層。開發(fā)團(tuán)隊(duì)是在大模型基礎(chǔ)上構(gòu)建的，這個(gè)領(lǐng)域看起來競(jìng)爭(zhēng)不那么激烈，且充滿創(chuàng)造力。雖然許多團(tuán)隊(duì)正在擠入“顯而易見”的想法 ——比如在在線內(nèi)容基礎(chǔ)上構(gòu)建問答機(jī)器人或摘要生成器 。但?大模型驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序的潛在多樣性還未被充分探索，包括專業(yè)指導(dǎo)（specialized coaching）和機(jī)器人過程自動(dòng)化（robotic process automation）等垂直領(lǐng)域。我所領(lǐng)導(dǎo)的風(fēng)投公司 AI Fund 正在與企業(yè)家合作開發(fā)構(gòu)建這樣的應(yīng)用程序。當(dāng)你能夠識(shí)別確定出一個(gè)有意義的用例并深入解決它時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)的感覺就會(huì)減弱。

大模型是一種通用技術(shù)，它使許多新應(yīng)用成為可能。從早期技術(shù)時(shí)代汲取教訓(xùn)，在 iPhone 推出后我花了 1.99美元購(gòu)買了一個(gè)能把我的手機(jī)變成手電筒的應(yīng)用程序。這是一個(gè)好主意，但這個(gè)業(yè)務(wù)并沒有持續(xù)下去：其他人很容易復(fù)制并以更低的價(jià)格銷售這個(gè)應(yīng)用程序，最終蘋果將手電筒整合到了 iOS 系統(tǒng)中。相比之下，其他企業(yè)家則構(gòu)建了價(jià)值更高和開發(fā)難度更大的應(yīng)用，例如 AirBnB、Snapchat、Tinder 和 Uber，這些應(yīng)用程序至今仍然與我們?cè)谝黄?。我們可能已?jīng)在生成式AI中看到了這種現(xiàn)象：Lensa 在去年 12月使用量迅速增長(zhǎng)，但其營(yíng)收似乎已經(jīng)崩潰。

今天，在一個(gè)周末的黑客馬拉松中，您就可以通過利用厲害的 API 構(gòu)建一個(gè)淺層的應(yīng)用程序，來實(shí)現(xiàn)驚人的結(jié)果。但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，讓我興奮的是?大模型能為解決難題提供有價(jià)值的解決方案。誰(shuí)將打造生成式 AI 的持久成功？也許就是你！

一個(gè)挑戰(zhàn)是，構(gòu)建大模型產(chǎn)品的專業(yè)技術(shù)仍在不斷發(fā)展。雖然學(xué)術(shù)研究很重要，但當(dāng)前研究對(duì)如何使用大模型只提供了有限的視野。正如 InstructGPT 論文所說，“公共 NLP 數(shù)據(jù)集不反映我們?nèi)绾问褂谜Z(yǔ)言模型......它們旨在捕捉使用自動(dòng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估的任務(wù)?！?

鑒于此，社區(qū)的作用比以往任何時(shí)候都更加重要。與從事大模型產(chǎn)品開發(fā)工作的朋友交談，經(jīng)常教會(huì)我一些直覺以外的技巧來改進(jìn)我對(duì)這些產(chǎn)品的使用。我將繼續(xù)盡我所能去幫助別人。

請(qǐng)不斷學(xué)習(xí)吧！

吳恩達(dá)

原文??：https://www.deeplearning.ai/the-batch/opportunities-and-pitfalls-for-large-language-models/

*聲明：原文來自?DeepLearning.AI?官網(wǎng)，如有侵權(quán)，可提議撤稿

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