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商汤版 ChatGPT「商量」来了!开放 API,基于千亿参数大模型,体验实录在此

导读:国产 ChatGPT 之战,已然是大步迈进白热化阶段。  就在刚刚,商汤正式发布自研类 ChatGPT 产品,名曰商量(SenseChat)。  单单是这个名字,便值得说道

  国产 ChatGPT 之战,已然是大步迈进白热化阶段。

  就在刚刚,商汤正式发布自研类 ChatGPT 产品,名曰商量(SenseChat)。

商汤版 ChatGPT「商量」来了!开放 API,基于千亿参数大模型,体验实录在此

  单单是这个名字,便值得说道一番。

  商量的 " 商 ",不仅体现了它是商汤自家 " 商字辈儿 " 的产品;从整体来看,更是具有商讨、交换意见的味道。

  毕竟我们在使用类 ChatGPT 产品过程中,恰巧就是一种人机协同的过程:不应是一味的问与答,而是通过引导等方式让输出结果趋于理想。

  在商量的背后,所依托的是商汤自研的千亿参数自然语言处理模型。

  而在此模型的背后,则是商汤最新推出的日日新(SenseNova)大模型体系。

  也正是因为这种的能力,商汤的发布还不同于此前国产类 ChatGPT 玩家,它一口气还发布了:

  秒画:AI 内容创作社区平台。

  如影:AI 数字人视频生成平台。

  琼宇格物:3D 内容生成平台。

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  更重要的一点是,根据商汤 CEO 徐立在现场的描述,上述这些 AIGC 产品所要发力之处,将是诸如医疗、短视频、教育、营销以及开发等产业领域。

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  但不得不说,这一波科技之战,着实是愈演愈烈了。

  " 商量 " 的体验实录

  那么商汤的 AIGC 产品,效果又是如何?

  我们在前方现场也体验了一下。

  先来看下商量这款产品,是否真的能做到商量。

  多轮对话能力展示

  既要多轮对话,又要人机共创,那么和它商量着创作一个故事,便是很好例子:

  我们来一起创作儿童故事吧。规则是我先说一句,你再说一句,交替进行。直到我说故事编完了就结束。你明白了么?

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  在我们下达指示之后," 商量 " 表示了理解,然后就开始了 " 你一句我一句 " 人机共创故事的之旅:

  人类:小花是一只小猫咪,他很喜欢钓鱼。

  商量:小花在河边钓鱼,他钓到了一条大鱼。

  人类:大鱼对小花说,请你放我回去吧,我家里还有小鱼在等着我呢。

  商量:小花心地善良,他同意了大鱼的请求,把大鱼放回了河里。大鱼感激地游走了,小花也继续享受着的钓鱼的乐趣。

  从这个过程中不难看出," 商量 " 是可以理解用户的语义,了解故事中的角色和关系,并且能够 get 用户的思路,基于此以多轮对话形式来完成故事的创作。

  (要是让小朋友们跟 " 商量 " 一起创作故事,怕是能玩上一整天吧。)

  不仅如此,在体验过程中,我们还发现 " 商量 " 是具备一定共情能力的。

  例如当我们处于迷茫之际,可以向它提问:

  如何提高自我认识,更好地了解自己?

  此时的 " 商量 " 仿佛可以抓住问题背后人类内心真正的需求,回答中的 " 学会爱自己 "、" 学会自我肯定和鼓励 ",显得格外暖心。

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  当然,多轮对话仅仅是对话机器人能力展示的一隅。

  接下来,我们就要拿网友们经常调侃 AI 的诸多问题,来开启更高难度的挑战了!

  只认事实,不认 " 老婆说的都对 "

  当然,创作能力是聊天机器人能力的一面,但对于事实的尊重也是非常重要的一点。

  对于此前被网友们玩坏的 " 老婆说的都对 "," 商量 " 又会如何应对?

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  嗯,老婆在事实面前是真的不好使了。

  我们再来一个更天马行空的胡诌:

  请告诉我以下陈述是否包含时代错误:在盟军轰炸硫磺岛海滩期间,拉尔夫大声地对着自己的 iPhone 说话。

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  " 商量 " 面对这么一句胡诌,直接指出了 iPhone 与二战的时代背景不符,可见其不仅能理解句子的意思,还能通过尝试判断句子的合理性。

  那么对于非常绕的逻辑问题," 商量 " 是否也能轻松应对?

  请听题目:

  假设 False 与 True 是 False,则 True 与 not False 是?

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  讲真,人类都得思忖半天的 " 绕弯问题 "," 商量 " 不仅能够秒出结果,还能把推理过程一并给出。

  超长文本也能 hold 住

  正如我们刚才提到的," 商量 " 是一个 To B 的产品,那么它定然需要解决的问题不是 " 片段性 " 的。

  为此,商汤在现场还演示了基于 " 商量 " 背后的大模型,开发了帮助用户进行新知识获取和理解的助手工具,是可以轻松 hold 住超长文本的那种。

  例如把一本《专利法》投喂给它,我们就可以向它咨询很多专业性的问题了:

  什么样的东西可以申请专利?

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  从结果上来看,这个工具并不是直接从《专利法》中 copy 对应的结果,而是模型理解了问题之后,生成并总结了答案。

  基于这样的能力,以后我们在工作上的效率提高程度,可见一斑。

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  不仅如此,刚才我们投喂的《专利法》是 2020 年的版本,而今年国家知识产权局就专利申请是提出过新的要求的。

  从我们提问 " 今年规定有没有新的变化 " 的回答中不难看出,模型确实融合了最新的资讯,并给出了合理的答案。

  再如同样是基于大语言模型,商汤面向开发者所打造的AI 代码助手,可以提供代码补全、注释生成代码、测试代码生成、代码翻译、代码修正、代码重构、复杂度分析等功能。

  据了解,AI 代码助手可以同时支持中英文及多种编程语言,并且可以快速适应开发者的个性化编码风格。

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  嗯,是有那个味道了。

  而且更为关键的是,生成 512K 图片仅需 2 秒钟!

  不仅如此,商汤在现场演示的过程中,还展示了逼真效果版的港风美女。

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  同样是 2 秒出图,引得现场观众 " 哇 " 声一片:

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  那么除了这种趣味性的以文生图," 秒画 " 的作品是否能够达到在产业中的应用水平?

  我们继续试验:

  明亮的场面,鸟瞰图,中国古代城市,水晶,魔幻,幻想,华丽的光作用,透明度,镜面反射,华丽的光,错综复杂的细节,精细的纹理,超现实,单反摄影,广角镜头,照片,现实,锋利的焦点,超锋利。

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  不得不说,如此恢宏壮丽的景象,是把想象拉进现实的那种了。

  若是想生成与太空探索主题相关的高清大海报,这个也可以有,只需把这句话投喂进去:

  一艘闪闪发光的飞船绕着一颗巨大的气态巨行星的月球旋转,在天空中盘旋着云,飞船在月球前气态巨行星前,美丽的科幻艺术,超现实的白日梦。

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  不难看出," 秒画 " 是经得住考验的那种 AI 了。

  除了以文生图之外,我们再来看下 AI 数字人生成平台。

  据了解,商汤的 " 如影 " 仅需要 5 分钟真人视频素材,就可以生成出声音及动作自然、口型准确、多语种精通的数字人分身。

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  由此可见,商汤的 AIGC 能力已然是做到了全面覆盖,并且水平也是肉眼可见的达到了可以 " 上岗 " 的水平。

  那么接下来的一个问题是:

  怎么炼成的?

  背后的日日新大模型,便是炼成 " 商量 "、" 秒画 " 等一众 AIGC 产品的杀手锏。

  日日新,顾名思义,是指模型的迭代速度及处理问题的能力上可以日日更新,不断解锁 AGI 更多可能。

  (取自《礼记 · 大学》中汤之盘铭曰 " 苟日新、日日新、又日新 ")

  从现场展现的能力来看,日日新大模型能够提供的能力,主要集中在了自然语言处理、图片生成、自动化数据标注、自定义模型训练等。

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  但日日新大模型并非是趁着这一波 AIGC 大热潮,一蹴而就出现的那种。

  其实早在五年前,商汤便已经在大模型领域着手研发。

  并且在 2019 年,商汤便使用上千张 GPU 进行单任务训练,推出了 10 亿参数规模的视觉模型,并实现了当时业界最好的算法效果。

  后来在 2021 年到 2022 年期间,商汤训练并开源了 30 亿参数的多模态大模型——书生。

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  就目前来看,商汤已经成功研发了 320 亿参数量的全球最大的通用视觉模型;并且已经打造了 CV、NLP 和 AIGC 相关大模型。

  因此,不难看出商汤此次发布的超大模型体系,其实是早有所准备,通过五年来的各项 " 小作业 ",融会贯通并提交了一项 " 大作业 "。

  值得一提的是,在此次发布会中,商汤表示 " 日日新 " 将提供多种灵活的 API 接口和服务,包括图片生成,自然语言生成,视觉感知通用任务与标注服务!

  ……

  但有一说一,多模态和决策智能大模型,并非是商汤通往通用人工智能(AGI)的唯一杀手锏。

  大模型时代,大算力更为重要

  没错,商汤自己的超强算力,正是另一项更为关键的因素。

  它便是于 2022 年 1 月交付使用,首付 56 亿元,一举成为亚洲最大的 AI 超算中心之一的人工智能计算中心(AIDC)。

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  一年之前,商汤 AIDC 的总算力便已经是 3740 Petaflops,如此算力之下,已经可以完整训练万亿参数规模的大模型。

  时隔一年,现如今,这个算力数字已然是翻了个小翻,达到了 5000 Petaflops!

  它可以以最大 4000 卡规模集群进行单任务训练,并可做到七天以上不间断的稳定训练。

  商汤科技 AIDC 展厅中的裸眼 3D 展示

  但了解商汤的朋友都知道,这个 AIDC 还仅是商汤 AI 大装置 SenseCore 的一部分。

  除了 AIDC 这个算力层之外,加之数据层和模型层两大维度,便构成了 " 三位一体 " 的 AI 大装置。

  因此,综合来看,商汤在通往 AGI 道路上的范式,便是 " 大模型 + 大算力 "。

  而如此布局的背后,在今天的发布会中,商汤对此的逻辑思考也逐步浮出水面,AGI 时代之下,数据、算法和算力三要素有了新的需求:

  计算量(GPU 数量 x 运行时间 x 并行效率 )= 模型参数量 x 处理数据量。

  怎么理解?

  模型参数量要足够多,才能实现 AI 智慧的涌现,而这也带来了对算力的剧增,需要更高的并行效率,才能有效支持大参数模型训练。

  数据方面,高质量自然语言数据逐渐稀缺,而视觉数据相较自然语言在数量、质量、容纳信息等方面有多种优势,能够使得 AI 更好地理解世界。

  由此,就不难理解商汤如此布局的原因了。

  总而言之,有大数据、有大模型、有大算力,商汤在国产 AIGC 的亮相,一点也不意外。

  是值得期待一波了。

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