OpenAI生态圈:揭秘OpenAI的未来之路

发表时间: 2023-01-12 10:11

你好,这里是科技前哨,今天继续跟你分享人工智能领域有关的新鲜见闻。

最近,科技前哨的小伙伴发现,我们做了不少人工智能领域的相关研究,都有提到OpenAI,却始终没有介绍过这家超级独角兽,乘着最近ChatGPT大火,我们从一个不一样的视角,看看基于OpenAI的AI技术正在营造出怎样一个创业生态圈吧。

看完你就会发现OpenAI不但是一个技术公司,也是AI应用的超级引擎,它的商业成功也取决于这个生态的繁荣与否。

1.OpenAI的技术思路

今天提到OpenAI 大部分人都只知道ChatGPT,这款5天用户突破100万的AI产品。其实OpenAI已经开发出了9款AI模型,除了ChatGPT外在业内都颇有名气。

这些模型背后都是同一种AI技术思路,简单说就是搭建一个超大的人工智能神经网络机器学习模型,然后使用互联网上的数据进行训练,最后得出一个聪明的AI大脑,把它用到各种各样的地方。

这套模型最关键技术是OpenAI成立之初时推出的“无监督”算法,简单解释就是让人工智能可以自己从数据中学习,极大减少了AI开发中对人力的需求,让人工智能进化速度有了一次大飞跃。

OpenAI知名的GPT系列就贯彻了这整套技术方案和技术原理,2019年推出的GPT-2模型使用了互联网上800万份文档进行训练,AI的智能表现就非常惊人。

下面我们一起看看OpenAI开发出来的各种AI大脑都能干什么吧。

2.同一套技术,不同的用途

GPT-3:这是OpenAI出圈的第一个AI模型。2020年9月发布,推出时最受关注的点是9个月完成开发,参数规模暴涨10倍超过 1750 亿,推出后和真人相差无几的写作能力让人惊叹。

一个大学生利用GPT-3写的鸡汤博客蹿红,大部分人都没有意识到那些文章是AI的作品。

它是OpenAI最主要的AI产品,也是其他一系列产品的底层框架。

OpenAI Codex:这款模型专为编程训练,使用了GitHub上的5400万个数据仓库和159GB的Python文件。

Codex最终生成了微软的编程插件Copilot,被许多编程人员采用。

DALL-E:这款AI相信不少人也都听说过,是知名的AI绘画工具。DALL-E 2021 年 1 月首次推出, 使用 120 亿参数版本的 GPT-3 训练,经过 4 亿对图像和文本训练。

DALL-E用于绘画比较出名,其实它还有一个孪生兄弟CLIP,它被用来判断图像和文字的匹配程度,也正因为它让 DALL-E 快速迭代,绘画能力不断提高。

Whisper:这是一款开源的语音识别模型,任何人都可以用它生成自己的AI语音识别,语言翻译模型。已经有程序员在网上公布免费版本供大家使用。

MuseNet:这是GPT-2 版本开发的一款音乐软件,原本是用于预测音乐文件中的后续音符,但反过来使用它就能生成音乐作品,目前它能自动产生10种不同风格的音乐。

OpenAI Gym:这是一个基于python的人工智能编程环境,用于开发和测试AI代理,帮助人们开发强化学习技术。

OpenAI RoboSumo:这是一款用于机器人双足控制的AI程序,能够让双足机器人学会一些人类的基本动作,比如铲球、踢腿。

OpenAI Dactyl:这款AI用于控制机器人的手指,能够让机器手根据要求进行操作。它目前最知名的功能是只需要普通人60%的时间转好魔方。

3.驱动自己到驱动产业

这一整套开发流程在OpenAI内部得到验证后,他们开始尝试将AI能力向外输出。

通过API为了有需要的企业提供 GPT-3 的服务,允许企业为GPT-3提供特定数据,训练属于自己的AI应用。

这项服务推出后,各种AI应用程序应运而生,电子邮件撰写、文本摘要、网站设计和软件代码生成等功能越来越丰富。

根据他们公开的数据显示,截至 2021 年 3 月,GPT-3 为 300 多个应用程序提供支持,每天生成超过 45 亿个单词,全球数万名开发人员正在该平台上进行构建。

一家名为Viable的公司使用 GPT-3 分析客户反馈并自动提供处理建议。国内比较有名的语言程序Duolingo也已经用上了GPT-3的服务,使用它来提供法语语法更正。

4.进入商业竞争的关键时期

OpenAI这套AI服务模式类似亚马逊的AWS,理论上来说用户越多单位成本越低,对OpenAI而言模型的再开发成本也能进一步摊薄,具有非常明显的飞轮效应。

当然它也就要面对如何解决飞轮转起来的问题。在OpenAI的面前,就是别人为什么要把数据交给你,他们又为什么不开发自己的AI模型。

人工智能大模型高昂的训练成本成为了这一切的答案。这也让OpenAI找到了第一批商业用户,使用AI开发更多应用程序的初创企业。

有了OpenAI的服务这些创业者只需要解决数据问题,构建起自己的业务模型和营销体系,就能推出各种各样的AI功能。

这方面最出名的莫过于Jasper,我们也介绍过得这家AI营销软件公司,他们利用GPT-3训练了自己的AI软件,用户只需要提出要求就能生成所需的营销文案。

通过对工具的优化,将这个服务体系嵌入到其他企业的营销流程中,成为了目前最知名的AI工具初创企业。

科技前哨过去也分析过,这种基于API的业务和生态体系能否做大息息相关,这需要OpenAI完善基于GPT的开发工具,还要能提供服务更多行业的AI模型。

2023年,OpenAI的下一代AI模型GPT-4即将推出,根据我们掌握的情况看,OpenAI的优势还将延续,可预见的2年内还没有敌手,但是人工智能大模型的扩张已经阶段性放缓,模型性能优化主要靠更多的工程调优。

这个时期即是OpenAI商业化的好机会,也是其他竞争对手蚕食它领地的时刻,谷歌、huggingface等企业都在加速奔跑追赶之中。

在这个胜者通吃得领域,OpenAI必须更快推动商业化布局才能真正吃下市场,成为下一个万一巨头。

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