從AIGC來看大模型技術的發展和現狀 原創
“ 能使用和會使用大模型并不是一回事 ”
AIGC——人工智能生成內容，可以說是大模型技術的看家本領了，以openAI發布的影響全世界的chatGPT來說就屬于一個AIGC應用，只不過其主要偏向于語言處理，也就是大模型技術與自然語言領域相結合的結果。
但從AIGC應用的產品來看，不論是基于大模型開發的AIGC產品，還是做AIGC的大模型服務商，AIGC生成的效果可以說是天差地別。
AIGC發展與現狀
AIGC技術經過這兩年的發展取得了不錯的進展，chatGPT剛發布時，AIGC主要以自然語言處理為主，雖然也有其它從事大模型技術領域的企業在發展圖像處理技術。
但到今天為止，可以說AIGC的應用領域如雨后春筍般出現，不論是傳統的文本處理，圖像處理等；還包括音樂，辦公，營銷等多個領域。
但是，從個人最近一段時間接觸的AIGC產品來說，生成的內容質量一言難盡；同樣的平臺，有的人能夠用它生成高質量的效果，而有些人用它生成的結果就是一個笑話。
為什么會出現這種情況？
個人覺得原因主要有兩點，一是大模型的使用門檻問題；二是大模型的技術問題。
先說第一點，大模型的使用門檻雖然很低，但要想用好大模型可不是一件簡單的事情，也就是說大模型雖然名義上沒什么使用門檻，但事實上它卻有很高的門檻。
能使用和會使用大模型不是一回事，有些人已經能夠使用大模型提升工作效率，甚至挖掘出新的商業模式，做產品開公司；而有些人連大模型的基本操作都不懂。
還有就是，目前使用大模型的主要入口就是提示詞(prompt)，一個好的提示詞能夠讓大模型更好地完成任務；而一個壞的提示詞只能讓大模型一本正經地胡說八道。
而怎么才能寫好一個符合應用需求的提示詞，并不是每個人都具備的能力。
而這就是大模型的使用門檻——寫好一個提示詞的能力。
再說第二點，大模型的技術問題；先說為什么需要提示詞？
原因就在于大模型還無法真正做到像人類一樣理解并執行任務，而要想大模型表現的更好就需要有一個好的技巧；但理論上來說，大模型應該做到像人類一樣，做到簡單而不復雜。
而這就是大模型最大的問題，技術問題；也就是說大模型的技術還處于初級階段，它還無法很好的理解人類的指令，必須通過特定的語言——也就是提示詞工程，才能讓大模型盡可能的表現的更好。
但技術發展的目的是讓人的生活更輕松，更簡單，而不是更復雜；而現在的大模型技術在某個方面來說就是讓使用方式變得更復雜，而不是更簡單。
雖然現在大模型的現狀主要是由于其技術不足而導致的，但大模型技術的未來肯定是讓使用者更輕松；這也是為什么openAI CEO山姆奧特曼說要用一到兩年的時間解決提示詞的問題。
而這就需要通過技術的方式來提升大模型對現實世界的理解能力和抽象能力；讓它真正做到像一個人一樣，和我們進行溝通交流，然后讓它按照我們的指令去做事。
人工智能技術雖然由于大模型得到了一個巨大的進步，但大模型技術依然只是萬里長征的第一步。
本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
