近期，隨著ChatGPT的爆火出圈，國內(nèi)巨頭也紛紛加速生成式AI的布局。國產(chǎn)版“ChatGPT”什么時候上線？進展如何？成為人們關注的焦點。
目前，百度已經(jīng)官宣“文心一言”，表示將在今年3月完成內(nèi)測并向公眾開放；阿里達摩院類ChatGPT產(chǎn)品已處于內(nèi)測階段；京東云將推出產(chǎn)業(yè)版ChatGPT—ChatJD……2月20日，小冰公司的ChatGPT應用“小冰鏈（X-Chain of Thought &Action）”也開啟了小范圍內(nèi)測，成為又一個可供試用的中國造ChatGPT。
那么，小冰鏈（X-CoTA）有哪些新特性？與ChatGPT相比有何差異？
小冰公司CEO李笛在接受央廣網(wǎng)記者采訪時表示，“此次短暫演示小冰鏈的新特性，使AI Being不只是給你回復，而是將她的思考過程完整透明地呈現(xiàn)在你面前，揭開大模型的黑盒。更重要的是，她能真正實施某種行動（Action）?！?/p>
小冰鏈不再只是“聊天”
可完全展示思考過程
記者進入“小冰鏈”內(nèi)測系統(tǒng)后，頁面有一個類似于搜索引擎的輸入框，其響應反饋速度比手機人工智能助手更敏捷。值得一提的是，在反饋答案時，不僅會顯示結(jié)論，還能完全展示整個思考過程。
（截圖自小冰鏈內(nèi)測系統(tǒng)）
例如，輸入近期的新聞熱點“如何評價江西的天價彩禮事件，應該接受它是一種風俗嗎？”小冰鏈通過發(fā)現(xiàn)天價彩禮的相關新聞報道和信息后，最終得出結(jié)論：“江西的天價彩禮不應該被接受，應該加強監(jiān)管，維護社會公平正義?！?/p>
（截圖自小冰鏈內(nèi)測系統(tǒng)）
再如，輸入“從北京到蘇州相當于跑了多少個馬拉松？”最終的結(jié)論是：“相當于29.2個馬拉松?！憋@然，小冰鏈（X-CoTA）完成了直接準確的回答，并且將思考過程和證據(jù)都透明展現(xiàn)出來。
（截圖自小冰鏈內(nèi)測系統(tǒng)）
通過多次測試，目前反饋效果比較好的測試句式有：“如何評價XXXXX”，“你覺得XXX怎么樣”，“如何看待XXXXX”，“XXX和XXX哪個更好”，“XXXXXXXX，你是什么看法”等。
比如上述輸入的“《肖申克的救贖》這部電影怎么樣，里面有哪些經(jīng)典情景讓你印象深刻？”給出的回答就比較好；但如果問，“《肖申克的救贖》這部電影怎么樣？”這個問法就太寬了，出來的結(jié)果就不如前面的?？梢?，問題越具體、越新鮮，呈現(xiàn)的效果就越好。
很顯然，小冰鏈的內(nèi)容生成邏輯是，在你提出問題后，她經(jīng)過思考，發(fā)現(xiàn)自己得去搜索一下，或是實時編寫一段代碼并真的加以運行，或是自主決定她應當控制物理世界的一系列設備或交通工具，來更好地滿足你的需求。
李笛告訴記者，小冰鏈所代表的方向，是利用大模型技術(shù)，實現(xiàn)下一代的控制中樞。通俗來講，這使小冰不再只是“聊天”，而是在“邏輯思維”驅(qū)動下的“下一代行動中樞”，覆蓋數(shù)字和物理世界。這一方向?qū)⒊蔀橄乱粋€真正帶來影響的大模型創(chuàng)新突破。
勿做“刻舟求劍”式競賽
需探尋大模型創(chuàng)新突破
日前，北京市經(jīng)濟和信息化局發(fā)布的《2022年北京人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》明確提出，支持頭部企業(yè)打造對標ChatGPT的大模型，著力構(gòu)建開源框架和通用大模型的應用生態(tài)；加強人工智能算力基礎設施布局；加速人工智能基礎數(shù)據(jù)供給。
事實上，小冰鏈并非小冰在大模型時代的唯一創(chuàng)新。
自2014年以來，小冰始終伴隨技術(shù)迭代而成長，經(jīng)歷了檢索模型、生成模型、大模型和X-CoTA等多個周期。其中在大模型領域，自2019年至今，小冰已經(jīng)形成了不同規(guī)模的模型訓練和調(diào)優(yōu)，并在安全性評估之后依次放出。小冰鏈只是其中之一。
李笛認為，“大模型的安全性和倫理仍是至關重要的考量因素。”因此，盡管國內(nèi)市場非?；鸨”鶊F隊不會為了秀肌肉而貿(mào)然放出各種不安全的產(chǎn)品，這次的小冰鏈是唯一的一次例外。
（分別在X-CoTA和ChatGPT上搜索同樣的問題）
那么，小冰鏈相較于ChatGPT有何優(yōu)勢？據(jù)李笛介紹，小冰鏈是實時獲取信息的，ChatGPT是從訓練數(shù)據(jù)中總結(jié)；小冰鏈的邏輯思維過程更透明可觀測，而ChatGPT是個黑盒子。最本質(zhì)的區(qū)別是，小冰鏈是有行動，例如去外部搜索；ChatGPT是只說（對話生成），并沒有行動。
此外，小冰鏈所解決的其他問題還包括：解決大模型訓練數(shù)據(jù)更新不及時的問題，并提高回復的準確性和可信度，使信息可溯源；有效降低參數(shù)規(guī)模和成本，促進普及等。
在李笛看來，“跟隨ChatGPT做軍備競賽是刻舟求劍?！币驗榇竽Ｐ图夹g(shù)本身正在快速發(fā)展，應當進一步去布局下一站的未來，而不是照抄當前的ChatGPT。換言之，應當去思考ChatGPT之后的是什么，而不是做中國的ChatGPT。
記者：苗雁
來源： 央廣網(wǎng)
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