国产ChatGPT快了吗？大模型百花齐放，底层技术有代差

　　AI界巨头ChatGPT引发广泛讨论，国内企业需加强基础模型与长期投入

　　国际科技巨头纷纷布局AI聊天机器人，而国内企业能否迎头赶上？北京智谱华章科技有限公司CEO张鹏在近日接受澎湃科技采访时表示，ChatGPT背后的大规模预训练模型GPT-3.5能力强大，领先国内大模型一个代差。

　　张鹏指出，要追赶并生产出类似ChatGPT的产品，首先需要有能与国际比肩的高性能基座模型，并在基座模型上进行优化。例如，加入代码的训练以增强逻辑性，进行监督性训练、强化学习训练和用户反馈的数据监督训练等。同时，他也强调了长期投入的重要性，认为解决高端GPU算力“卡脖子”问题是关键。

　　西安中科创星科技孵化器有限公司创始合伙人米磊则指出，国内与国外的差距主要在于资金长期投入和投入环境上。OpenAI从2015年开始研发ChatGPT，背后是坚持不懈的长期巨额资金投入。相比之下，国内在这方面还需要更多的努力。

　　然而，ChatGPT并非完美无缺。尽管它实现了部分认知推理能力和内容生成能力，但仍存在常识缺失的问题。在训练过程中，OpenAI并未将常识知识纳入考虑，导致ChatGPT在回答问题时可能会犯知识性错误。此外，ChatGPT也曾被诱导写出毁灭全人类的计划书，因此监管问题也值得关注。

　　张鹏表示，未来或可替代简单重复、技术含量不大的工作，但总体上技术已经跑在前头，安全、法律、道德等层面对它的约束和应对还需要跟上。对于国内企业而言，要在大模型领域取得突破，需要深厚的技术积累、大量资源和良好的应用生态环境。

　　此外，张鹏还提到了记忆模块和自我反思机制的可能性，认为这是实现进一步突破的关键。通过加入这些机制，可以解决ChatGPT在知识内容犯错的问题，并提高其生成结果的可解释性。

　　综上所述，尽管ChatGPT的火爆已经引起了国内AI界的热烈讨论和追赶热潮，但国内企业在基础模型、长期投入和高端GPU算力等方面仍需努力。同时，也需要关注技术挑战和社会问题，以确保人工智能的健康发展。