2023年国产AI大模型井喷，国内大模型和ChatGPT差距到底多大？

今年可以说是AI大数据模型的元年，随着ChatGPT4这种酷似“人类”的聊天机器人的诞生，百度、阿里等大厂纷纷入局。作为由OpenAI开发的大型语言模型，ChatGPT的设计和实现追求高度的自适应性、强大的表达能力和广泛的应用领域。与国内厂商的大数据模型相比，ChatGPT有哪些优势呢？
多语言支持：ChatGPT是一种支持多语言的通用语言模型，可以处理来自不同语言的输入，并生成相应语言的输出。这使得ChatGPT在面向全球市场的应用中具有独特的优势。

自适应性：ChatGPT通过深度学习的方式进行训练，可以根据不同数据集和任务的特点自适应地调整模型参数。这种自适应性使得ChatGPT可以适应不同的应用场景，并具有较高的灵活性和扩展性。

强大的表达能力：ChatGPT的神经网络结构采用了Transformer技术，可以捕捉长期依赖关系和上下文信息，从而提高模型的表达能力。这使得ChatGPT在自然语言处理、机器翻译等领域中具有更好的性能。

高质量的生成结果: ChatGPT可以生成高质量、连贯的文本，如对话、文章、摘要等，同时保持内容的一致性和准确性。这使得ChatGPT在智能客服、自动摘要等领域中有很好的应用前景。

除了上述的优势之外，ChatGPT还有以下几个特点：

预训练和微调：ChatGPT采用了预训练和微调的方式进行模型训练。在预训练阶段，ChatGPT使用大量的无监督数据进行训练，从而获得对语言规律的深刻理解和表达能力；在微调阶段，ChatGPT以少量标注数据作为输入，通过Fine-tuning的方式对模型进行微调，使其适应具体的任务。

具有交互性：ChatGPT是一种基于文本的模型，具有良好的交互性。与基于规则或检索的方法相比，ChatGPT可以根据上下文信息自动产生合适的回答，从而更好地满足用户需求。

支持多种任务：ChatGPT不仅可以完成对话生成、文章摘要等自然语言处理任务，还可以应用到情感分析、问答系统和机器翻译等领域中，具有较广泛的应用范围。

可扩展性：ChatGPT是一种高度可扩展的模型，由于其结构简单清晰，便于修改和扩展。同时，它也可以集成其他技术和算法，如强化学习、迁移学习等，从而进一步提高模型的性能和应用范围。
虽然国内厂商的大数据模型也有其优势，如海量数据训练、体系化的知识图谱等，但与ChatGPT相比，它们可能还是存在很多不足之处。国内大模型种类多样，目前更注重探索产业应用，用于解决产业技术壁垒问题。

举例来说，华为盘古大模型的研发目标是通过模型泛化，解决传统AI作坊式开发模式下不能解决的AI规模化、产业化难题。具体来看，NLP大模型对应内容生产和内容理解；CV大模型为分类、分割和检测；多模态大模型具备跨模态检索、跨模态生成、看图说话四种能力；科学计算大模型则分为分子大模型、金融大模型和气象大模型。

华为云盘古预训练大模型已完成从学术大模型到产业大模型的转变，形成了“基础大模型-行业大模型-细分场景大模型”的发展路径，并且在医疗、互联网、金融、煤矿、农业、气象等领域中实现降本增效。

盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI方法，预测精度在1小时到7天内均高于传统数值方法（欧洲气象中心的operational IFS）。同时，该模型还能够提供秒级的全球气象预报，包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等信息。

西安交通大学第一附属医院（以下简称西安交大一附院）刘冰教授在新药研发的工作中采用了基于华为云盘古药物分子大模型打造的AI辅助药物设计服务，突破性地研发出一款超级抗菌药Drug X，并打破了医药界“双十定律”——一款创新药从研发到上市，平均成本超过10亿美元、研发周期大于10年。Drug X有望成为全球近40年来首个新靶点、新类别的抗生素，其靶点特质决定了细菌将难以对Drug X产生耐药性，对抗疟（即疟原虫）药物研发等多个领域有着重要的影响。华为云盘古药物分子大模型让先导药的研发周期从数年缩短至一个月，研发成本降低70%。

早在2022年阿里也将AI应用于电力调度，联合电网研发出的高精度电网负荷预测模型，已经在山东德州落地。该模型的母线负荷预测准确率在AI介入后，能将预测耗时从之前的1个多小时缩短为几分钟，可以有效应对大规模光伏并网带来的冲击，促进了电网安全稳定运行。 巡检机器人在电网领域的落地应用也比较成熟。巡检机器人通过高精度定位，以及AI语音、图像等识别技术，能够在恶劣环境下完成人工很难完成的作业，通过规模化作业，大幅度提高作业效率，甚至通过深度学习技术，能够针对台风等自然灾害进行电网灾害风险动态评估。

百度文心一言则更偏向于文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等方面的能力，希望实现行业知识的数字化、模型化，从而推动AI应用的规模化。据百度有关人士介绍，传统行业企业擅长构建产业级模型库，百度缺乏行业经验，但可以将厚重的专业知识训练成AI模型，双方联手可以共创有价值的AI行业大模型，比如企业把无形的行业经验为翻译为数据“原料”，大量的优质原料投入到百度AI训练框架中，大数据经过大算力“暴力烹饪”形成大模型。
总的来说，ChatGPT相对于国内厂商的大数据模型具有更强的通用性和灵活性，在面向全球市场的应用中具有很好的竞争优势。尽管国内厂商的大数据模型在一些领域有着独特的优势，在面向全球市场的通用领域中，ChatGPT的多语言支持、自适应性和强大的表达能力等方面的优势仍然体现明显，有着广阔的应用前景。


关于墨者安全
墨者安全是一家专注于网络安全、数字资产保护及交易、数字视觉AI服务、大数据应用分析的高新技术企业。公司以数字内容资产化及交易、网络安全防护及AI视觉服务为核心，基于大数据内容AI智能精准分析及应用为基础拓展多级生态作品线，与各级企业、事业单位、政府、内容互联网平台、大数据运营商展开全方位数据应用合作，并提供上下游的全方位的安全技术支撑服务！在线VIP咨询专线：400-0797-119