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未来的互联网市场,归根结底是内容为王。
谁有内容谁就有制霸权。
包括未来的人工智能大语言模型也是。
就比如chatgpt、文心一言这类的ai产品,想要有令人惊人的智能表现,就一定得经过无数数据内容的训练才行。
可是,数据是不能乱用的,只有公开数据或者开源数据,才能免费地供全球的开发者使用。
全球有一个超大型的免费的数据库。
什么语言都有,90%以上都是英文的语料库,中文语料数据也就是2%左右。
全球几乎所有的ai模型,想要训练都要依靠着这些公开的数据内容才行。因为都是英文数据,所以这些ai模型,一定都是以英文为核心。
所以当百度的文心一言推出之后,就会出现很多令人难以理解的事……其实原因很简单,文心一言使用的是英文数据,中文语料的数据实在是太少了。
别看国内人多,但网络上真正有价值的内容实在不多,稍微出格一点,这些有价值的语料就要按法律法规给删除了。
就剩下了一堆没法训练ai的垃圾内容。
就比如,《大时代之巅》到底是一本怎样的书?
如果有人说好,有人说不好,这些内容就都是有价值的内容,ai模型经过一番的训练和评估,从而给出比较客观公正的评价。
如果作者想要维护评论区的和谐,把所有说好的内容都留下了,说差的内容都删除了,最后只剩下了一片赞歌,那么即便这些赞歌都是对的,这也是垃圾信息。
因为对ai模型来说缺少了多元化的评判。
从出发点到终点,有一万条路,ai模型的训练就是把这一万条路都走一遍,然后选出最合适的那条路,这才是ai的价值。
就像生物制药,有一万种选择,ai帮忙给出最好的那几个选择,就会大大地缩减研发经费、提高研发成功率。
要是一开始就只提供一条路,那还训练个屁啊,不给ai选择、评判、思考和分析的机会,就只告诉他一个标准答案,ai就会毫无意义。
德文、法文、日文、韩文的数据量太少,中文的数据量很大,可是因为环境的限制有价值的数据也很少。
所以,想训练出世界级的ai模型,就只能用英文语料来训练。
这就需要一些弱势语言的ai模型,要有语言转换能力,去转换成英文。
就像使用文心一言,让他画一个起重机的图片。
结果画的是鹤。
这就很让人费解。
其实很简单,起重机的英文是crane,而crane在英文里主要是指鹤。所以ai模型就画出了鹤的图片。
又比如“可乐鸡翅”这种,放在中文语境里,其实很好理解,就是一道菜。可是,这里面有一道翻译的手续,把“可乐鸡翅”翻译成英文,在翻译过程中就造成了信息离散,导致画出来的可乐和鸡翅。
chatgpt一样会遇到这样的困境。
用英文向chatgpt提问,回答的速度会非常快,而且准确度极高;如果用中文、日文、韩文、法文、德文等其他语言来提问,反应速度就会很慢,给出的答案也会错误百出。
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