类ChatGPT新赛道 百度为何能率先起跑？
作为人工智能实验室OpenAI发布的“聊天生成预训练转换器”，ChatGPT在短短数日便席卷了国内各大社交平台。随着ChatGPT的“出圈”，在引发AI产业变革的同时，也引发了科技巨头间一场新的较量，谷歌、微软、百度、阿里、腾讯、字节跳动相继宣布跟进入局。不过目前来看，参与者众，能迅速落地者寡。
那么此次，百度能够迅速拔得头筹、做出自己的大语言模型，其原因何在？
这离不开百度深耕人工智能领域十余年的久久之功，正是基于长期的技术投入，使得百度拥有芯片、框架、模型和应用四层技术栈，具备率先起跑的基础能力和综合优势，不仅能够实现整体与ChatGPT持平，甚至还有可能做到在知识增强、检索增强和对话增强等领域的局部超越。
在知识增强方面，知识图谱是机器认知世界的重要基础，能够以结构化的形式描述真实世界中的实体、属性、关系等，百度文心作为全球首个知识增强千亿大模型，拥有世界上最大规模的知识图谱，包含50亿实体和5500亿级事实，每天调用量超过400亿次。
而检索增强则是指在大模型底层方面，搜索架构和生成式AI架构能够融合，在这方面，百度在真实数据和用户需求理解上具备先发优势，能提升大语言模型的准确性和实效性。
此外，在对话一致性、长期记忆和多轮对话丰富度上，文心一言也可能有更好的表现。在这方面，百度的实力不容小觑，其“知识与深度学习融合的通用对话技术及应用”曾获中国人工智能协会吴文俊奖特等奖，是历史上首个特等奖；“百度大脑核心技术与开放平台”获中国电子学会科技进步奖一等奖；百度超级智能助手也曾获中国专利金奖。
海量应用或将激发更多潜能
毫无疑问，ChatGPT已经展现出巨大潜力，有望打开千行百业的海量应用场景，但我们也必须看到，类ChatGPT赛道的迅速崛起之下，大语言模型依然存在技术难度。
据了解，文心一言和ChatGPT都是基于SFT（模型微调）、RLHF（强化学习）、prompt（用户指令）等技术。在训练阶段，SFT和RLHF通过学习真实的用户数据，提升模型效果；部署阶段，用户的prompt能够给预训练大语言模型提示，使模型能更好地理解人类问题。
百度方面表示，与其他模型通过海量无标注数据训练不同，大语言模型需要有人的参与，才能更好地理解人的意图，进而生成符合人的价值观和表达习惯的回复。因此，与ChatGPT的进化史一样，随着文心一言逐渐开始内测与邀测，真实的用户、开发者调用和模型迭代之间的飞轮开始转动，相信今后，随着应用人数的增多，文心一言也将以更快的速度成长、会变得越来越聪明。
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