文章主题：技术代差, ChatGPT, 数据瓶颈
财联社2月9日讯（记者 付静）兔年开市以来ChatGPT概念持续爆火，随着交易所火速下发多份关注函、监管函，昨日起A股相关概念股出现降温迹象。三六零（601360.SZ）最新披露，“公司的类ChatGPT技术的各项指标只能达到略强于GPT-2的水平，与当前的ChatGPT相比尚有代差的落后。”尽管如此，三六零股价已创下去年4月以来的新高。
🌟认知升级！🚀ChatGPT引领潮流，技术与规模的差距如何解读？💡面对行业巨头ChatGPT的强大冲击，国内知名科技公司三六零坦承自身的投资和技术创新水平尚有不小距离。正如业界专家周迪所言，尽管国内大模型在进步，但GPT-3.5的领先已成不争的事实，这无疑揭示了国内外AI竞赛中的一道显著鸿沟。🌍生成式AI领域的较量，数据量与优质内容的供应成为关键环节。相较于海外市场，国内在这方面似乎面临一些挑战。周迪，方融科技的高级工程师及科技部国家科技专家，从内部视角分析了这一短板。📝尽管如此，我们不能忽视中国在AI领域的潜力和努力。随着技术迭代和数据积累，未来的国产模型有望迎头赶上，实现弯道超车。🚀记得关注我们，获取更多关于人工智能动态的深度解析！🌐#ChatGPT对比 #国内科技差距 #AI发展瓶颈
技术代差落后
此前三六零在互动平台表示，计划尽快推出类ChatGPT技术的demo版产品。
🌟💡原公告改写版🚀🌈昨晚，一家公司在其官方声明中透露，尽管已经在AIGC（人工智能生成内容）领域的技术研发上取得了显著进展，包括ChatGPT和文本转图等先进技术，这些内部生产力工具目前仅作为公司的内部实验阶段，尚未公开面向大众。未来的路线图及类ChatGPT技术demo产品的具体面世时间，以及其实际效能的评估，都笼罩在一片神秘的不确定性之中。🚀🌈欲了解更多这方面的最新动态，敬请关注我们后续的官方声明，那里将提供最专业且详尽的技术解析与创新动态。📚💻SEO优化提示：使用相关关键词如”AIGC技术”、”ChatGPTdemo产品”、”内部自用生产力工具”和”不确定性”进行自然融合，同时保持内容连贯性和信息完整性。
🌟💡重要提示🌟📝：作为AI语言艺术大师，我发现公司在ChatGPT领域虽有独特见解，强调其在数据与语料库方面的丰富积累，然而在大型预训练模型的技能上，还需进一步提升和完善。🚀
近日各科技巨头在介绍其类ChatGPT产品时均提及AI大模型——谷歌CEO桑达尔·皮查伊称自家的AI对话式机器人Bard由大模型LaMDA提供支持；百度官微显示，其拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE，文心一言位于模型层。
财联社记者近日获得的一份调研纪要显示，ChatGPT是大数据大模型下的一种延续。
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仍面临诸多瓶颈
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谈及海内外玩家在生成式AI方面的差距，周迪对财联社记者表示，“ChatGPT已经经历了巨量的数据量学习，其知名度的增长会带来更多数据量，其答案就越精准，国内在这方面的产品素质训练还不够；同时，在美国等英文为主的国家，其优质内容，比如说科学学术类论文是开源的，使得回答更具专业化、更有深度，而国内相对不足。”
另据阿里达摩院有关生成式AI的解读，在产业化方面，降成本仍是关键挑战。只有像ChatGPT这样的大模型训练成本和推理成本足够低，才有可能规模化推广。
记者了解到，训练成本方面，训练一次GPT-3所要消耗的成本高达近8400万元人民币；标注数据方面，在模型训练第一步，OpenAI雇佣标注师对1.3万条数据进行人工回答，在第二部分则需对模型给出的3.3万条答案进行排序。此外据OpenAI统计，2012-2020年人工智能模型训练消耗的算力增长了三十万倍，平均每3.4个月翻一番，超过了摩尔定律的每18个月翻番的增长速率。
相比之下,一位A股上市公司人士显得颇为乐观,其告诉记者，“国内在算力与数据量方面与美国上尚不存在差异，从自然语言理解角度来看，国内的大模型包括参数等不亚于ChatGTP，算力与数据量方面与美国相比不存在差异，下一个要解决的问题依然是如何把人类的知识更好的接入。”
前述公司人士表示，在NLP方面，未来两年国内会有很大突破，“国内头部企业一定都会沿着OpenAI的方向前进，一起受益于ChatGTP已经验证成功的范式前行。”另外周迪告诉记者，“在国内，类ChatGPT在商业领域中，或将率先在to B领域获得突破性应用。”
（编辑：曹婧晨）
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