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IPO|未來屬于提出問題的人( 三 )

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更強的計算能力 ， 更多的數據 ， 這是「大力出奇跡」的思路 ， 往往有效 。 從 2019 年到 2021 年 ， 模型參數的數量每年都增加一個數量級：微軟的 T-NLG 有 170 億參數 ，OpenAI 的 GPT-3 有 1750 億個參數 ， 谷歌的 Switch Transformer 的參數更是達到了 16000 億 。
大模型參數數量的迅速攀升
同樣迅速猛增的 ， 是大模型的訓練成本 。 GPT-3 使用了 285000 個 CPU 核心 ， 10000 個 GPU 以每秒 400Gb 的高速網絡連接 GPU 服務器；這樣的配置 ， 足以在全球超級計算機排行榜前五中占據一席 。 在超大算力的需求下 ， GPT-3 訓練一次就要用掉 19 萬度電 ， 花掉 460 萬美元 。
這樣的發展是不可持續的 。 雖然大模型通用性強 ， 但提升效果所需的成本增加得更快 。 而且 ， 通用性強并不意味著在具體問題上表現更好 。
用戶以為自己想要更快的馬 ， 但是他們真正想要的是更快、更安全、更方便的交通工具；用戶使用某種工具 ， 是為了解決某個問題 。 市場營銷大師西奧多·萊維特曾說：「用戶不想要四分之一英寸的鉆頭 。 他們想要的是個四分之一英寸的洞 。 」
AI 大模型要與應用場景匹配 ， 才能更好地解決問題 。 所以 ， 飛槳文心大模型將能力分了類 。 基礎大模型沉淀知識與認知推理能力 ， 任務大模型為特定任務優化 ， 行業大模型再疊加行業特有的數據和知識 ， 來讓 AI 獲得更好的認知 ， 幫助人們做出更好的決策 。 在 5 月 20 日的 Wave Summit 2022 深度學習開發者峰會上 ， 飛槳文心大模型一口氣發布了十個大模型 ， 涉及多種專項任務 ， 以及能源電力和金融兩個垂直行業 。
與行業合作 ， 讓能源電力和金融領域的任務提升效果 ， 意味著強大的 AI 能力開始幫助人們解決重要問題了 。
但是這還不夠 。 工具要易學易用 ， 才能廣泛使用；飛槳文心大模型還配套了開發套件、API 以及內置了文心大模型能力的 EasyDL 和 BML 開發平臺 ， 努力降低使用門檻 ， 爭取讓人人都可以成為 AI 開發者 。 開放良好的生態 ， 才能帶來更多創造 ， 文心大模型共創共享飛槳生態 ， 推出大模型創意和探索社區旸谷；飛槳平臺已經凝聚 477 萬開發者 ， 服務 18 萬個企事業單位 ， 創建 56 萬個解決問題的 AI 模型 。 依托飛槳這個平臺 ， 百度協同產學研培養了超過 200 萬 AI 人才 。
飛槳的目標很明確：讓更多人意識到 ， AI 可以幫助人們解決問題；讓更多人知道 ， 如何使用 AI 來解決問題 。

03、未來屬于提出問題的人 畢竟 ， 世界是以問題來組織的 。 世界不在乎學科門類 ， 只是向人們拋出挑戰 。
未來正在變得越來越快 ， 越來越不確定 。 適者生存 ， 未來屬于能敏銳地發現問題、提出問題的人 。
然后 ， 他們將和 AI 一起 ， 面對世界的挑戰 。
提出問題的人 ， 將不僅是政治家、商業領袖或學者；他們可能是創業者 ， 小團隊 ， 行業專家 ， 以及任何想把世界變得更好的人 。

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