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第四范式戴文淵:最適合大模型的商業(yè)模式是什么

 a_123 2023-05-08 發(fā)布于河北
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在ChatGPT的交互形態(tài)下,,從產(chǎn)品到技術(shù)研發(fā)等各個階段,,都被改變了。

《中國企業(yè)家》記者 孔月昕

編輯|馬吉英

頭圖攝影鄧攀

從今年2月到4月的兩個多月時間里,,陸續(xù)迭代推出3個版本的公司自研大模型——按照以往to B公司的發(fā)展特點,,這是個難以想象的快節(jié)奏,但對當下的第四范式來說,,已經(jīng)變成現(xiàn)實,。

基于過去在技術(shù)和商業(yè)化等方面的積累,第四范式創(chuàng)始人,、CEO戴文淵及團隊提出了AIGS(以生成式AI重構(gòu)軟件)的發(fā)展方向,,希望借助AI的新型交互模式,使B端企業(yè)軟件的體驗得到顛覆式提升。

盡管各方都在積極研發(fā)訓(xùn)練試圖“搶跑”,,但面對當下的競爭態(tài)勢,戴文淵表現(xiàn)得非常理性,?!拔矣X得沒有想象中那么夸張,這是一個巨大的浪潮,??赡茉龠^10年,對于大家來說大模型根本就不是一個事兒,,就好像十多年前的互聯(lián)網(wǎng)公司跟現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)公司也不是一個事兒,。到最后,各自可能都會找到定位,?!?/span>

在位于清河五彩城的辦公室接受《中國企業(yè)家》專訪時,戴文淵給人的第一印象是說話慢條斯理,、有著科學(xué)家的嚴謹,,但深聊后發(fā)現(xiàn),他的目標感極強,。

2009年,,為了解決AI能用的問題,戴文淵離開學(xué)術(shù)界去了百度,;為了讓AI技術(shù)應(yīng)用到更多行業(yè),,他又離開百度去了華為。2014年,,戴文淵選擇離開大廠,,邀請陳雨強、胡時偉共同創(chuàng)立了第四范式,?!跋M馨袮I折騰得更厲害一點?!贝魑臏Y曾告訴《中國企業(yè)家》,。

2023年的這一波AI浪潮,戴文淵又一次率先想到目標,?!翱吹紾PT-3時已經(jīng)知道了,只要達到一個臨界點,,大模型將會到達一個舉足輕重的位置,。”在落地側(cè),,戴文淵一直以來的觀點是,,大模型最先改變的是to B行業(yè),。

從2015年到2021年,第四范式獲得了多家知名基金及國有銀行的多輪融資,,并從2021年8月開始,,三次遞交招股書,但至今還沒有上市,。據(jù)IPO早知道報道,,第四范式于2023年4月24日更新招股書,繼續(xù)推進港交所主板上市進程,。在4月25日接受采訪時,,戴文淵稱上市絕不是公司的目標和終點。

“我希望未來,,提起戴文淵大家都不知道他是誰,,但提到第四范式,所有人都知道這家公司,,而創(chuàng)始人是誰則要再查一查,。”

以下為戴文淵的采訪整理,,有刪節(jié),。

ChatGPT帶來的不是技術(shù)突變,是信心增強

ChatGPT的出現(xiàn),,對我們來說既是一個意外,,也沒有完全出乎意料。

大概在三四年前,,即GPT-3出現(xiàn)時,,我們就已經(jīng)有了預(yù)期,只要達到一個臨界點,,大模型將會到達一個舉足輕重的位置,,但彼時我們很難預(yù)見它抵達臨界點的具體時間。因此當它在今年實現(xiàn)爆發(fā)時,,對我們來說確實很意外,。

這其中,ChatGPT的出圈對于整個產(chǎn)業(yè)是一個特別大的推動,。技術(shù)的進步可能是線性的運動,,但信心則是跳變的,當技術(shù)沒有過臨界點時,,公眾的信心可能趨近于0,。

因此,在我看來,這一波風(fēng)暴主要來源是信心的變化,,技術(shù)上并沒有特別大的突變,。

例如AI繪畫等相關(guān)應(yīng)用,其實在去年甚至幾年前就有了,,如果在去年,,大家對讓人工智能替人畫畫,可能沒有太多興趣,。但在今年,即便我們不主動提及,,大家也可能追著問,,想了解AI畫畫。

第四范式現(xiàn)在有一個100多人組成的研究院團隊,,相當于我們公司的“達摩院”,。毫無疑問,大模型是我們決不能錯過的一個方向,。

大概在2018年,,Google推出BERT(模型)時期,我們已經(jīng)開始做相關(guān)工作,,雖然彼時BERT還有一定的局限性,,但到了GPT-3之后,大家已經(jīng)基本上看清楚技術(shù)路線的發(fā)展方向了,。

在這個過程中,,我們一直有投入,但和今年相比肯定有差異,,尤其在(技術(shù)的)臨界點突破后,,大家的精氣神和信心都完全不同了。我們現(xiàn)在每天晚上都在加班加點工作,,而且每天都可能有新的同事加入進來,。

信心一直是困擾我們的問題。去年同一時間,,如果我們推出“式說”1.0和2.0版本,,應(yīng)該不會有很好的市場接受度。這也導(dǎo)致,,盡管我們在大模型層面已經(jīng)有了很長時間的儲備,,但重視程度一直不夠。

臨界點過了之后,,我們的第一反應(yīng)就是趕緊把家里的東西拿出來產(chǎn)品化,。于是我們在2月和3月分別推出了“式說”1.0、2.0版本,其實現(xiàn)在我們有好多能力還沒有加到產(chǎn)品里面,,還在逐步地往里面加,。

在這過程中,我們遇到最多的問題就是“可控”,。即什么樣的事是可控的,,什么樣的事是不可控的,或者說客戶能接受的可控與不可控的范圍,,都需要我們?nèi)ゴ蚰?。例如用戶要求AI實現(xiàn)某個功能,即使準確率是99%,,這個也不能用,,要實現(xiàn)100%?;蛘咂鸫a要做到,,當告訴(AI)“你錯了”,它有辦法迭代更改,,即“知錯能改”,。

并且我們也在對產(chǎn)品快速迭代,相當于我們今天采訪結(jié)束后,,只需要一兩天,,我們的幕后研發(fā)團隊又能拿出新的版本去做測試。

對于大模型的能力涌現(xiàn),,我們并不會表現(xiàn)得非常激動或敏感,,在我們看來是自然而然甚至習(xí)以為常的事情,我們對于自己的大模型的能力評價就是“應(yīng)該的”,。

因此,,我們在這波大模型的投入上沒有一個明確上限,只要是我們的現(xiàn)金流可以接受的范圍內(nèi),,我們就會加大投入,。對于最終產(chǎn)出的模型或產(chǎn)品,目前最高能提供到千億(參數(shù))規(guī)模,。

大模型最先改變的是to B領(lǐng)域

現(xiàn)在外界把AI分成1.0,、2.0,我理解過去的AI,,是點上的AI,,大家可能在它達到1億或10億參數(shù)的時候,就可以接受了?,F(xiàn)在大家討論的AGI,,是面上的AI,,它的模型需要到一定的量級以上,才能夠顯現(xiàn)出我們可以接受的能力或水平,。比如100億規(guī)模參數(shù)以下的大語言模型,,它的能力基本上不會被接受。

所以過去我們尋找的AI落地場景,,如搜索引擎,、資訊推薦、金融交易等,,都要滿足價值夠大的條件,。因為在過去,構(gòu)建一個模型,,只能在這一個點(場景)應(yīng)用,,比如搜索引擎只能搜索,現(xiàn)在,,多模態(tài)大模型能力可以成為底座,,上面接多個場景,。這就意味著,,在過去模型研發(fā)要參考投入產(chǎn)出比,這次大模型熱潮的出現(xiàn),,是一次完全的升級換代,。

過去的點上的AI是沒有辦法脫離軟件獨立存在的,如抖音的推薦算法不能直接給到用戶,,而是要放到APP里,。

這也是我們現(xiàn)在看到的最大機會:AI有可能把整個軟件產(chǎn)業(yè)再升級換代一次,包括to C和to B兩個領(lǐng)域的軟件,。

而在大模型的落地應(yīng)用層面,,我一直以來的觀點是,它最先改變的是to B行業(yè),。

因為B端企業(yè)軟件的起點較低,,可改造空間更大。比如二維碼支付在中國最先普及,,但到了美國卻沒那么容易普及,,因為美國的信用卡業(yè)務(wù)做得太好了,到處都可以刷卡,。同理,,中國的to C軟件過去十幾年已經(jīng)被打磨到了比較高的水準,用對話框未必就一定更好用,。

反觀,,B端企業(yè)軟件面向功能導(dǎo)向,、交互門檻更高。而AI大模型帶來的新的(對話框式)交互模式,,不僅有機會創(chuàng)造出一個交互極簡,、功能強大、自我迭代的新型軟件工作流,,提升B端軟件的使用體驗,,而且在開發(fā)層面,之前B端企業(yè)軟件都是基于菜單式的開發(fā),,每次一個功能升級至少是月級別的開發(fā)時間,,現(xiàn)在AI改寫數(shù)據(jù)和API的效率比原來高得多,在這種新的方式下,,軟件迭代的效率提速到以天為單位,。

無論是用戶體驗,還是開發(fā)者體驗,,都得到了飛躍式提升,。

市場的反饋對我們也有很大的推動作用,ChatGPT出現(xiàn)后,,客戶對AI的包容度和信心相應(yīng)提升,。我們也在跟我們的客戶同步推動技術(shù)產(chǎn)品的落地,如金融,、能源,、運營商、零售,、醫(yī)療等行業(yè),。另一方面,技術(shù)的快速滾動也加速了我們新增客戶的效率,,我們現(xiàn)在每天都會有新客戶進來,。

文章圖片3

攝影:鄧攀

相比于過去軟件領(lǐng)域的盈利方式,我認為最合適(大模型)的商業(yè)模式是算力,,AI的算力是不可被忽視的領(lǐng)域,,如每一次去訪問ChatGPT都消耗了幾毛錢的算力,我覺得目前這是非常合理的計算方式,。

至于to C領(lǐng)域,,我們暫時還沒有一個明確的商業(yè)計劃。但在這方面,,我們也是持open的態(tài)度,。

一家快速迭代的to B公司

我覺得很有意思的一點是,最近幾個月,,我們這家to B(科技)公司的工作模式,,越來越像一家互聯(lián)網(wǎng)公司,。

過去,我在互聯(lián)網(wǎng)公司工作時,,大家追求的都是快速迭代,,每天都會不停地產(chǎn)出新的東西,然后做實驗去試,,再根據(jù)結(jié)果的好壞不停地迭代,。

雖然第四范式是高科技公司,但我們本質(zhì)是一家做to B業(yè)務(wù)的公司,,因此過去我們的迭代以及反饋周期,,和原來的to B公司是一樣的。甚至我們每年更新兩個大版本,,在to B的軟件企業(yè)里面已經(jīng)算迭代得特別快的,。

過去我們根本不敢想象每個月迭代一次,甚至每天迭代一次,,但在ChatGPT的交互形態(tài)下,,我們現(xiàn)在從產(chǎn)品到技術(shù)研發(fā)等各個階段,都被改變了,。

此前我們研究部門做出的算法,,可能要經(jīng)過工程化、產(chǎn)品化再到解決方案,,然后才能推向市場,。整個環(huán)節(jié)可能需要少則一年,,多則2~3年,。但現(xiàn)在,AI讓我們研究團隊做出來的東西,,可能在一兩天后就能進入到產(chǎn)品階段,。不僅僅是我們,整個世界都是這樣,,GPT-3.5進化到GPT-4也很快,。

我覺得對于團隊來說,這種感覺也非常不一樣,,以前我們100多人的研究院團隊,,外界可能不太需要知道他們的存在,因為研究的內(nèi)容在至少一年內(nèi)都不會產(chǎn)生商業(yè)價值,,也不會推向市場實現(xiàn)商業(yè)化,。在這一年的時間里面,我們只能自己給自己一個積極的反饋與信念,。

但現(xiàn)在整個形勢變化后,,只要新的東西一出現(xiàn),,立刻就可以被大家看到,或者對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響,。我們其實非常enjoy這種方式,,因為我們都是互聯(lián)網(wǎng)公司出來的。現(xiàn)在我們公司的運轉(zhuǎn)非常像互聯(lián)網(wǎng)公司模式,,以前互聯(lián)網(wǎng)公司都是不斷迭代,、不斷試錯的一種形態(tài),迭代試錯會讓產(chǎn)品能力越來越強,。我們現(xiàn)在也是如此,,我們不會完全將產(chǎn)品打磨成熟,而是將α版或β版給到客戶,,我們一起打磨,,因為客戶內(nèi)部也在每天迭代、改進,。

最近,,我個人的工作狀態(tài)可以稱之為“夜以繼日”,幾乎所有的時間都在工作,。這主要是“騰訊會議”帶來的,。以前安排會議,同事會問我,,“你什么時候在公司,?”現(xiàn)在他們問的都是:“你什么時候不坐飛機?”一旦連了衛(wèi)星電話,,可能以后坐飛機與否都不需要問了,。

對于公司的未來發(fā)展愿景,我在剛創(chuàng)業(yè)的時候就和其他創(chuàng)始人聊過這個話題,。我希望未來,,提起戴文淵大家都不知道他是誰,但提到第四范式,,所有人都知道這家公司,,而創(chuàng)始人是誰則要再查一查。海外有很多公司創(chuàng)始人都“隱身”了,,就像IBM,,外界都不太記得創(chuàng)始人是誰了,包括微軟現(xiàn)在也不太需要比爾·蓋茨,,但公司還在很厲害地繼續(xù)往前走,。

創(chuàng)業(yè)公司可能很少有人能夠走到這一步,我們希望有一天第四范式能走到這一步,。

所以這是我們創(chuàng)立第四范式的目標:不是為了讓我成功,,而是讓這家公司成功,。

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