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盤古大模型主要由五個(gè)模型組成，最領(lǐng)先的是 CV（機(jī)器視覺），然后是 NLP（自然語(yǔ)言處理），然后還有多模態(tài)、科學(xué)計(jì)算、語(yǔ)音，這 5 個(gè)方向的發(fā)展成熟是完全不一樣的。當(dāng)前大家熱議的 ChatGPT 是在NLP 領(lǐng)域，百度的文心一言和它比較相似，但和盤古大模型是不太一樣的。

(資料圖片)

盤古大模型的初衷主要是服務(wù) B 段的客戶，聚焦比較成熟的 CV 領(lǐng)域。在 NLP 領(lǐng)域還比較薄弱，生成性的最多能做一些個(gè)封閉場(chǎng)景下的客服，語(yǔ)義理解相關(guān)的可以做一些輿情的管控、法律司法文書的理解、審計(jì)文書的理解，但是輸出性的、內(nèi)容生成性的，盤古大模型之前沒有將其作為一個(gè)發(fā)展的重點(diǎn)。

公司能夠找到的高價(jià)值數(shù)字化賦能的場(chǎng)景主要是以視覺為主，所以這就是盤古大模型更多的研發(fā)項(xiàng)目主要是圍繞著這一塊來展開的原因。NLP 反正力度不大，最主要的一個(gè)邏輯還是商業(yè)驅(qū)動(dòng)力不足。公司一開始做 AI 就沒把 2C 作為一個(gè)重點(diǎn)。

大模型的訓(xùn)練成本確實(shí)很高，GPT-3 訓(xùn)練一次的成本可能在 1200 萬人民幣，GPT-3 出現(xiàn)之后也給了業(yè)界一個(gè)很大的啟示，是否還要繼續(xù)這樣“暴力美學(xué)”地走下去?，F(xiàn)在學(xué)界有一些觀點(diǎn)，大模型在現(xiàn)在的參數(shù)基礎(chǔ)上再指數(shù)級(jí)增加對(duì)模型的性能邊際效應(yīng)已經(jīng)減弱了，那么這就需要一些降本的方法：

Open AI 的團(tuán)隊(duì)做的比較好的一件事情就是做精準(zhǔn)高質(zhì)量的標(biāo)注（RLHF）。

專家所在的公司有一個(gè)非常重要的發(fā)展方向是做小樣本訓(xùn)練，通過自監(jiān)督的方法通多更少的標(biāo)注數(shù)據(jù)來做訓(xùn)練。

盤古大模型的三層架構(gòu)也能在結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)降本。L0 層是通識(shí)性的大模型，具備魯棒性和泛化性。

L1 是行業(yè)大模型（例如煤礦、電網(wǎng)）、L2 是針對(duì)具體場(chǎng)景的自動(dòng)化工作流的部署模型。成本方面，大模型訓(xùn)練好了之后不用再重復(fù)訓(xùn)練，只需在 L1 和 L2 上做適應(yīng)性訓(xùn)練，成本關(guān)系是上一層的5-10%。

HW 認(rèn)為應(yīng)用場(chǎng)景比較成熟和豐富的領(lǐng)域是值得為其去開發(fā) L1，例如電力行業(yè)（無人機(jī)輸電線巡檢）、制造業(yè)的質(zhì)檢（機(jī)器替代人眼質(zhì)檢）、鐵路故障隱患的監(jiān)測(cè)等等。機(jī)器視覺是一個(gè)相對(duì)封閉的場(chǎng)景，也是純參數(shù)驅(qū)動(dòng)的，標(biāo)注數(shù)據(jù)的成本也不是很高。目前盤古大模型的工業(yè)質(zhì)檢主要應(yīng)用在消費(fèi)電子領(lǐng)域，最早應(yīng)用在了公司的南方工廠。未來如果能有更大幅度的降本，對(duì)行業(yè)將產(chǎn)生更大的顛覆。

HW 目前 AI 的研發(fā)，主要包括全棧全場(chǎng)景兩個(gè)方面的制作，一個(gè)是 HIAI，一個(gè)是 EI，HW 公司自己的能力是能夠做到端到端的，從硬件到軟件，從場(chǎng)景到營(yíng)銷，基本上都可以使用自己的產(chǎn)品，特別大的合作商沒有。

HW 在半導(dǎo)體供應(yīng)鏈上，戰(zhàn)投了好幾家公司，幫助公司補(bǔ)足半導(dǎo)體先進(jìn)支撐的一些能力。公司在算力支撐等方面需要一些合作，HW 有一些地方政府支持的項(xiàng)目。

HW 的軟件產(chǎn)品在行業(yè)化溢出的時(shí)候，有幾種類型的公司是比較重要的。一個(gè)是軟件開發(fā)的外包公司，HW 開發(fā)力度、開發(fā)工作量比較大的環(huán)節(jié)都是用了大量的外包。另外一個(gè)是行業(yè)數(shù)字化的 EI，HW 之前釋放了 MetaERP，像外包交付的漢德、賽意等公司的能力是 HW 不具備的，HW 一定會(huì)通過這些公司的生態(tài)來完成業(yè)務(wù)。這里邊有一個(gè)核心的商業(yè)邏輯，是 HW 要盡少減少自己去做交付，主要是因?yàn)楝F(xiàn)在的人效不達(dá)標(biāo)，而且人力成本達(dá)到了一年 10 萬人 70 多萬人民幣，所以很多毛細(xì)血管級(jí)別的交付，HW 需要依靠生態(tài)鏈來完成，第三在半導(dǎo)體的生態(tài)上也是需要與這些生態(tài)中的供應(yīng)商側(cè)的公司供貨給 HW。

首先 HW 公司歷史上基本上新的趨勢(shì)很少是很快就追上來，公司發(fā)展 30 多年，基本上沒有做到過先發(fā)。在任何領(lǐng)域，HW 公司基本上都是做到的后發(fā)制人。包括手機(jī)、云和汽車。所以這個(gè)領(lǐng)域HW 肯定不會(huì)很快。

ChatGPT 面向更多的是 ToC 端的屬性。目前 HW 正在研究這個(gè)項(xiàng)目，但是這是一個(gè)集團(tuán)級(jí)的項(xiàng)目，通常做出決定會(huì)比較緩慢，一兩年內(nèi)不太會(huì)出來。HW 在 AI 商業(yè)化研究是一直持續(xù)存在的，公司以前一直非常不看好。公司盡力地完成 AI 工程化、AI 產(chǎn)品化，公司認(rèn)為這是商業(yè)化不得不走的路線，如果采用高度項(xiàng)目制，一切項(xiàng)目制用 AI 去做，成本很高，不容易掙錢，因?yàn)槿肆Τ杀痉浅８?，然后?xiàng)目制不可復(fù)制，因此 HW 才選擇了面向行業(yè)的 CV 大模型。

ChatGPT 發(fā)布后，它對(duì)商業(yè)化帶來了很多的思考，因?yàn)樗焐纳虡I(yè)化屬性非常高。ToB 直接賣API，ToC 因?yàn)樯a(chǎn)內(nèi)容是直接嵌套的，而且是中國(guó)人擅長(zhǎng)的商業(yè)化路徑，可以編輯廣告、電商。

但 HW 不會(huì)立馬進(jìn)入到這個(gè) ChatGPT 類的 AIGC 細(xì)分賽道，也沒有任何的項(xiàng)目，戰(zhàn)略研究都才剛剛開始。

HW做了很多技術(shù)方向側(cè)的研討，公司現(xiàn)在也有一些判斷，即中國(guó)很難在短期內(nèi)出一個(gè)達(dá)到ChatGPT同等效果的產(chǎn)品。中國(guó)的發(fā)展方向，無論是這些大廠還是創(chuàng)業(yè)的公司，專家認(rèn)為他們真正要做到

商業(yè)化閉環(huán)或者商業(yè)成功有個(gè)核心，需要做支持相對(duì)封閉的一個(gè)單場(chǎng)景，這樣成功率會(huì)比較高。以及訓(xùn)練和維護(hù)的成本還是需要進(jìn)一步的壓低，不然的話這個(gè)業(yè)務(wù)基本還是聚焦在這些特別大的公司手中。

專家認(rèn)為現(xiàn)在的難度已經(jīng)非常大了。

ChatGPT 發(fā)布后立馬就是 GPT4.0，首先它的數(shù)據(jù)源頭的很廣，

第二它的數(shù)據(jù)前期的標(biāo)注的質(zhì)量也非常的好，再加上它現(xiàn)在已經(jīng)是完全多模態(tài)多語(yǔ)種了，其實(shí)現(xiàn)在的優(yōu)勢(shì)還是挺大的。

國(guó)內(nèi)現(xiàn)在趕出來的產(chǎn)品還是不太行的。而 OpenAI 的產(chǎn)品一直是邊用邊學(xué)，接受越來越多全球使用者的反饋，通過人類反饋幫助他提升和進(jìn)步。

但專家認(rèn)為 ChatGPT 的局限性是在于完整的做到某些場(chǎng)景的商業(yè)化閉環(huán)。ChatGPT 的信息生產(chǎn)模式是 generated content，它的信息不準(zhǔn)確，它的事實(shí)基礎(chǔ)不可信、不可靠，所以 ChatGPT 很難在一些需要事實(shí)基礎(chǔ)比較準(zhǔn)確的商業(yè)產(chǎn)品上完成閉環(huán)。第二個(gè) ChatGPT 有一個(gè)很領(lǐng)先的屬性，它的前后文是有連續(xù)性的，根據(jù)前后文來聊天，每一個(gè)問題不是獨(dú)立存在的，而是有關(guān)聯(lián)的。但它有個(gè) bug 是前后文的邏輯關(guān)系并沒有能夠做到很好的連接。在邏輯問題上可能會(huì)出一些錯(cuò)誤。

公司現(xiàn)在判斷 ChatGPT 未來立馬會(huì)改變的場(chǎng)景其實(shí)是企服軟件，對(duì)企服軟件的嵌套只是非常初級(jí)的方式，未來 ChatGPT 也許會(huì)重新定義生產(chǎn)力以及辦公工作相關(guān)的企服場(chǎng)景，公司現(xiàn)在在分析未來是不是所有的企服軟件都會(huì)基于 ChatGPT 來開發(fā)，以及 ChatGPT 能不能重構(gòu)企服軟件的交付模式。

公司認(rèn)為中國(guó)要追存在幾個(gè)必要條件，首先場(chǎng)景必須是多模態(tài)，第二是數(shù)據(jù)量不能再爆發(fā)式增長(zhǎng)，GPT 已經(jīng)達(dá)到 1700 多億了，如果再存在量級(jí)上的增長(zhǎng)，也許不能帶來這個(gè)性能本質(zhì)上的提升。

成本的控制需要通過一些技術(shù)手段來限制語(yǔ)言的樣本量。這個(gè)完整的商業(yè)模式可能需要 ChatGPT在全球范圍內(nèi)的帶領(lǐng)來探索。專家有一個(gè)預(yù)判，中國(guó)的這些創(chuàng)業(yè)公司做出來的產(chǎn)品都可能是局限于某個(gè)或者某一些場(chǎng)景的，這些產(chǎn)品反而能夠獲得商業(yè)上的成功。HW 為什么要做產(chǎn)業(yè)級(jí)、行業(yè)級(jí)的 CV 應(yīng)用，這個(gè)也是 HW 根據(jù)公司的能力限制和公司的商業(yè)模式做出來的一個(gè)選擇。

$常山北明(SZ000158)$$拓維信息(SZ002261)$$三六零(SH601360)$

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