AI创作工具和AI软件的发展现状

引言

《生成式人工智能服务管理暂行办法》是从7月13号提出来的，8月15实施的。虽然这个时间段不算太长，但在大模型领域来说，进展已经相当迅速了。在这短短的一个半月内，OpenAI发布了企业版的CHAT GPT，还发布了可以微调的版本。与此同时，国内的玩家也在加紧脚步，阿里云开源了70亿参数的通义千问大模型，并且不久前还开源了名为“多模态大模型”的项目。

图片1：OpenAI发布的CHAT GPT

大模型的使用者需求

对于大模型的使用者来说，最主要的吸引力在于其高智能程度。在国外的大模型发展中就能看出这一点，比如GPT-4一个月收费20刀，依然有大量用户愿意付费使用。相比之下，虽然Google的Bard是免费的，但使用人数却很少。因此，在大模型领域中，赢家通吃的现象相当普遍。

国内大模型的优势

目前，国内的大模型发展相对来说还比较平稳，没有出现什么无敌的玩意。各大平台都在围绕GPT3.5这个水平进行发展，试图在这个基础上寻找新的突破点。

在当前的技术生态中，各大聊天机器人和搜索引擎都有各自独特的发展路线和特色。文心一言采取了与CHAT GPT相似的模式，推出了完全免费的版本以吸引大众用户。与此同时，通义千问选择了与Meta相似的开源策略。

在国外市场，Bard和Claude都备受关注。预计文心一言可能会采取与Bard相似的策略，与浏览器进行集成。而Claude则在国内尚无竞争者，其最新版本支持高达10万字符的输入。

百度和谷歌作为搜索引擎领域的领军企业，为大模型的发展增添了多样性。

综合来看，当前的情况非常令人鼓舞。各大平台和搜索引擎百花齐放，都有各自的特色和优势，为用户提供了丰富的选择。

大模型的分类和发展方向

在当下的人工智能领域，大模型主要分为通用型和垂直型两类。

通用型大模型，如CHAT GPT、Claude、文心一言和通义千问，是真正的全科型智能体。这些模型通过大规模地吸收和分析网络数据进行自我优化和学习。虽然在回答问题时可能存在一定程度的不准确性，但随着技术的不断进步，这些问题有望逐步得到解决和优化。

与之相对应的是垂直型大模型，这些模型可以视为专注于特定领域（如教育、医疗、金融等）的专家。通用型大模型相当于接受了全科教育的学生，而垂直型大模型则相当于某一专业领域的研究生或博士。

图片2：百度的文心一言

大模型的发展前景

目前，具备大模型开发能力的公司或机构数量相对有限，主要集中在规模较大的公司。例如，OpenAI的CHAT GPT每天运营成本高达70万美元，幸运的是，它得到了微软100亿美元的注资。国内的文心一言和通义千问等都得到了科技巨头的支持，这些公司拥有丰富的资金和人才储备。

相对而言，垂直型大模型更为经济友好。因为用户需求明确，即使在某些领域（如编程）不是特别精通，这些模型依然能够在各自垂直领域内取得成功。但需要注意的是，垂直型大模型的成功依赖于通用型大模型的基础研究和开发。

我预感通用型大模型会随着不断的进化逐渐主导各个领域，挑战垂直型大模型的地位。然而，这个变革可能需要相当长的时间，垂直型大模型在这个过程中依然会得到加强和优化。

所以，如果想通过CHAT GPT来学习人工智能或者其他学科的话，我特别推荐参加「知乎知学堂」的2天公开课，快速掌握大模型的潜力和应用。

结论

AI创作工具和AI软件的发展前景非常乐观。通用型和垂直型大模型的不断进化，为用户提供了更多的选择。在未来的发展中，大模型将在各个领域发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利和创新。

参考链接：
– 通义千问70亿参数大模型
– 「多模态大模型」
– InternLM-123B 12项性能位居第一，中国最接近 GPT-4 的大模型来了？有哪些影响？