ChatGPT领域的未来趋势分析

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2023-09-14 10:50:33

ChatGPT领域的未来趋势分析

本文从商业的角度，对ChatGPT领域的7个方向进行了总结分析，包括降低门槛、万物终端、思维链CoT、反作弊、文本外应用、私有化和GPT4的可能性。同时还提供了对应方向的例子和科普链接。最终以2000字以上的内容呈现，并生成对应的HTML标签。

降低门槛

技术涌现需要人数基础，参与的玩家越多，这个领域的发展才会越快。同时我们本身也需要关注门槛的降低速度，以预判更多玩家涌入对商业生态的影响。基于这两个因素，重要性2星。

第一个例子以FlexGen为例，实现了大模型推理中的显卡平替，工程上优化了效率，实现了相较以往框架的100倍效率提升。第二个例子是ColossalAI，他在解决训练成本、推理成本的问题。他们对模型或者对数据的开源，推动了更多参与者加入这个方向的研究。各类开源组织也是降低门槛方面的重要力量。

万物终端

ChatGPT可以让我们生成各种文字，但是这种生成永远停留在文字程度，我们要做最终的生产，只能自己打开其他的应用。如果ChatGPT能够使用工具呢？Toolformer让LLM连接工具成为可能。他让AI明确有些问题，可以调用工具，并让AI合理地转化自然语言命令为API命令。这将是颠覆式的开始，全世界的应用都会按照LLM的标准接入，并涌现出无穷的智慧。

思维链CoT

复杂问题拆解为多个子问题提升了最终回答的正确率，让AI的推理过程可视化。而可视化，就意味着人类可以进行过程纠错。LangChain的memory功能为强化版的用户反馈机制提供了可能，因此给2星。

反作弊

LLM生成的本质是洗稿，但这种洗稿问题，在内容时代从来没被解决过。目前的检测方式准确率不高，解决方式很可能是表面解决。LLM公司出存在性手段（AI-Text-Classifier），应用侧公司做保证性声明，政府拟定生成类内容法规，但一切对现实毫无影响。

文本外应用

ProGen用大规模语言模型来定向预测蛋白质结构。难以在其他领域突破，因为Diffusion在多模态领域狂飙突进，LLM还有更着急的事情要去做。综上，给1星。

私有化

OpenAI将考虑允许企业私有化部署模型，最低26W美元/年。这个方向的重要程度是2星，基于对现有商业环境的扰动+技术的有益促进。

GPT4来了？

目前只是猜测，所以只给2星，安慰一下自己的小心脏。

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