专家解读ChatGPT能做什么 虚火过后才知道谁是赢家(3)
据腾讯研究院资深专家、前沿科技研究中心主任王强介绍，Transformer的精度和性能上都要优于之前流行的CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等模型，大幅提升了模型训练的效果，让人工智能得以在更大模型、更多数据、更强算力的基础上进一步增强能力。
此外，Transformer还具有很强的跨模态能力，不仅在自然语言理解领域表现优异，在语音、图像方面也显示出了优异的性能。
“我们把ChatGPT的技术称为根技术，根技术的创新和突破会带来一个技术群，即一个技术体系，就是指除了大模型之外，它还有很多其他技术。”刘刚告诉记者，ChatGPT的根技术还涉及一个产业的生态系统创新，包括生态系统的完善和向各个产业的扩散。要对标ChatGPT的大模型，某种意义上就是要缩短我们在根技术创新上存在的差距。
（图源自CFP）
强算力、优数据
为支撑大模型更多元应用夯实基础
值得注意的是，白皮书中还提出，加强人工智能算力基础设施布局。
加速人工智能基础数据供给。
对此，吴文峻告诉记者，一方面是算力基础设施，目前只有头部企业和大的研究机构拥有训练大模型所需的算力。
不过，如果大模型基础底座长期被少数企业“垄断”，不利于人工智能长期健康发展。
“加强基础设施其实是希望让我们有更多的人能参与到大模型应用的研发推广和产品技术升级当中，而算力是基础。政府则可以推动打造普适的算力基础设施，把生态做大，让大家来共同参与，助力整个产业再进一步。”
另一个方面是数据，吴文峻表示，“大模型非常依赖数据，不论是自然语言，还是将来把大模型用在视觉、图像等方面所需的大规模数据。同时，数据不只是从网上爬取数据后进行简单的汇集就行，还要对数据做好预处理，才能更好地训练大模型，所以如何打造优质的基础数据也是一个非常重要的问题。”
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