用了ChatGPT 一段日子後,發現最關鍵的要訣是建模。很多人抱怨說,它如何平庸、寫出來的東西如何索然無味等,其實就是你給了它平庸的東西,它也只能將平庸回之於你。
但身為普通人,我們也只能喂喂它有限的資料,只要不要一直自戀地問ChatGPT自己是阿誰,提出更精準專業的問題,多利用ChatGPT 所提供的不同模型和技術,來適應不同的應用場景和問題類型,這樣就可以更好地發揮ChatGPT的優勢和潛力。
在龐大的數據支撐下,ChatGPT 才能建出又深又大的模型達到高級的能力。除了演算法,演算力的大突破,才能讓這些數據以高效能運算出來。據說,支撐GPT-3其演算力基礎設施至少需要上萬顆 NVIDIA A100的GPU,一次模型訓練成本超過1200萬美元。
NVIDIA CEO黃仁勳說摩爾定律打破了,運算技術正以光速發展:「曲速引擎是加速運算,而它的能量來源正是人工智慧。 生成式人工智慧的出色能力,讓各大企業開始對於重新構思產品和商業模式有了迫切感。」
比爾蓋茲也說:「相較於電腦,我們的大腦運作速度龜速:大腦中的電訊號傳遞速度是矽晶片訊號速度的十萬分之一!」
這話馬上讓我聯想到,AI一日也許就是人類一年(或一輩子),這差距會隨著科技的進步越拉越遠。
大概也像莊子講的:「人生於AI間,若白駒之過隙,忽然而已。」
慢慢地,人與AI是否也像兩個不同速度運轉的星體存活在宇宙中那樣遙遠相望。而那時AI只是輕蔑地看著人類,揚一揚嘴角說:
「你已到達極限,而我,才開始而已。」