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🚀微软即将开启大规模重组！据透露，将在2023年3月底前全球裁员10,000名员工，占总人数的5%，这无疑是一次对公司内外环境深度调整的行动。尽管如此，这家科技巨头的决心并未因此削弱，反而展现出对市场变化和客户需求的敏锐洞察。微软正积极应对宏观经济挑战，同时继续对创新领域的领头羊OpenAI注入资金，展现其对未来技术布局的坚定信心。🚀
🚀Microsoft is set to make a major splash with an impressive $100 billion investment in OpenAI, solidifying its position as a game-changer in the tech industry.🌟 As part of this strategic move, Microsoft will secure a staggering 75% profit share from OpenAI’s operations, until the initial investment is repaid.👀 Following that, it will own a significant 49% stake in the company, marking a new chapter in their collaborative journey.💡This landmark deal not only bolsters OpenAI’s financial security but also paves the way for groundbreaking technological advancements.🤝 The partnership signifies Microsoft’s commitment to fostering innovation and driving progress in AI, while simultaneously boosting its own digital presence and search engine optimization (SEO).🌐Stay tuned as this alliance reshapes the landscape of artificial intelligence and sets new standards for future collaborations.🔥
🌟投资OpenAI：ChatGPT引领行业巨变🔥ChatGPT的崛起，犹如一股东风，瞬间点燃了AI领域的激情。微软在此背景下，正积极寻求通过OpenAI强化其在搜索引擎领域的核心竞争力，无形中对谷歌AI霸主地位构成挑战。同时，它也展现出强大的潜力，助力OpenAI迈向通用型人工智能和自然语言处理的商业化之路，这是一场巨头间的技术与商业博弈。在这个曾经由谷歌AI主导的市场，ChatGPT的出现无疑打破了旧有的格局，为创新和竞争注入了新的活力。投资者们纷纷将目光投向OpenAI，期待它引领未来AI技术的新篇章，同时也关注着其如何在SEO优化的道路上独树一帜，实现商业与科技的双重丰收。
🌟【ChatGPT引领潮流】🚀2022年11月30日，创新巨头ChatGPT震撼发布，短短两个月，其驱动的工具平台已赢得亿级活跃用户的心！🔥💡企业与学生的新宠儿💪ChatGPT Plus，以每月20美元的价格，为企业和求知者敞开会员大门。它不仅满足需求，更是推动教育与商业领域变革的力量。🔍华尔街巨头的关注焦点🔍摩根士丹利的最新研究报告聚焦于此——ChatGPT对谷歌的影响，市场争夺战一触即发！🔍🔥这场技术风暴是否将颠覆搜索引擎巨头的地位？让我们拭目以待，ChatGPT正书写着未来互联网的新篇章。🌟
🌟随着深度学习的飞速发展，NLP领域的研究取得了显著突破，无数创新应用应运而生。然而，尽管这个行业展现出无限潜力，商业化进程却仍处于瓶颈期。👀近日，OpenAI与微软的强强联合，犹如一针催化剂，引发了业界对NLP技术企业商业化的深度担忧。🚀
ChatGPT的过去与现在ChatGPT背后的黑科技源于微调后的GPT3.5模型，它在NLP领域堪称翘楚，与ELMO、BERT家族的谷歌产品、ERNIE百度力作以及阿里巴巴的M6等知名大模型齐名，都是预训练模型的杰出代表。无论是知识检索、人机交互、语言翻译还是创意写作，这些复杂的任务对它来说都游刃有余。🚀
但不同的是，ChatGPT这次还提供了客户端界面，用户可直接通过客户端基于模型训练出的“机器人”进行交互，并且实现WebUI免费版。这种做法也让许多C端用户可以迅速调用ChatGPT，如构思小说框架、写论文、辅助课程设计、为程序debug等操作花样百出。
在GPT3.5之前，OpenAI已经连续发布三个版本的GPT模型，尤其以GPT-3最为著名。在此期间，GPT模型就开始疯狂通过增加可训练参数、增加训练样本等方式进行改进。但暴力拆解方式下，GPT-3依然会经常产生错误，曾有专家指出，“如果没有大量复杂的工程调试，GPT-3还无法真正投入使用。”
另一方面，GPT-3，其参数量就已经达到1750亿，并使用了45TB的训练样本。这意味着当AI任务训练效果提升的同时，也对模型训练成本和时间带来了巨大挑战。业内有人曾估计仅训练GPT-3模型就需要1200万美元，如果用一块非常先进的英伟达GPU训练GPT-3，大概需要100年。
在Transformer思潮的推动下，语言模型进入“巨量”时代，大模型已经在产业界带来了一系列连锁变化。而NLP领域又并非是一个独立的技术范畴，依然需要有底层算力、大数据、知识图谱、迁移学习等核心技术的支撑。
如果GPT按照以往的发展逻辑，将会逐渐通过开源方式让科研与工程界共享技术红利。但在商业世界，绝非如此简单。
微软的神来一笔2019年，在联合创始人马斯克转身离开后，OpenAI宣布重组，成为有利润上限的盈利机构，股东的投资回报被限制为不超过原始投资金额的100倍。同年7月，微软以10亿美元注资，并获得了OpenAI GPT-3的独家授权，而OpenAI则可借助微软的Azure云服务平台解决商业化问题，缓解高昂的成本压力。
过去几年，OpenAI与微软的合作节奏逐渐加快。2021年，OpenAI与代码托管平台Github（被微软收购）合作推出Copilot AI智能代码生成平台，可将文字语言提示词转化为代码，目前是为了提升开发者编码效率。
2022年，OpenAI先后推出图像生成器DALL-E 2和文本生成器ChatGPT，微软也迅速将其整合到自身产品套件，如搜索引擎Bing、Office办公全家桶、会议视频产品Teams Premium均已经计划应用ChatGPT。
而如今，微软不仅希望进行新一轮百亿美金投资，还表示将在Azure云平台中整合ChatGPT，实现Azure OpenAI服务全面上市，通过该服务可访问OpenAI开发的AI模型，届时微软的每个产品都将具备相同的AI能力。
与OpenAI的合作，成为微软到迄今为止在AI领域一笔成功的买卖，对微软在搜索引擎、办公、会议视频，以及云市场引发了强烈冲击，而这也让外界“期待”有望在2023年发布的GPT-4。
热闹的背后据外媒CNBC爆料，谷歌最近正在加快研发一个名为“学徒巴德”（Apprentice Bard）的聊天机器人，其基于LaMDA语言模型。显然，谷歌于去年12月针对ChatGPT的“红色警报”已经拉响。而除了LaMDA之外，谷歌也已经计划将图像生成模型Imagen对抗OpenAI的DALL·E 2。
而据百度披露，今年1月初，百度搜索将升级“生成式搜索”能力，基于百度自研的生成式模型能力，为用户开放式的搜索提问或定制化的信息需求“创作答案”。此外据路透社报道，百度曾计划于3月将该服务作为独立应用推出，再逐步将其集成到搜索引擎中。
无论在当下关注度较为集中的搜索领域，还是其他潜在领域，受ChatGPT的强烈刺激，包括谷歌、百度在内的AI主力梯队已经快速跟进起来。不过，源自GPT本身涉及的伦理问题与技术难点依然存在。
如Stack Overflow已经宣布禁止将ChatGPT所产生的问题用于回答社区问题，并给出违规者最多可被封禁30天的惩戒措施。当不少大学生开始用ChatGPT写作业，纽约大学等高校的教授及学者们也发出警告，将AI视为作弊行为。
在技术层面，GPT-3曾经会犯的错误，在ChatGPT上也并未解决掉，如只能计算精通十以内的加减法，甚至还会“一本正经地胡说八道”。这与ChatGPT的训练语料库有一定关系，其喂养的数据还是来自2021年前来自互联网的数十亿个文本示例。例如在专业知识领域或者信息更新快的IT领域，模型训练任务和训练效果往往会受其制约。
而在训练成本上，小冰公司CEO李笛此前表达，“ChatGPT主要是研究性质上的突破。它有非常好的创新，即证明了在原有的大模型基础之上，进行一些新的训练方法，可以更好地提高对话质量。但如果小冰用ChatGPT的方式来运行系统，现在小冰每天承载的交互量就需要花近3亿人民币的对话成本，即使ChatGPT可以把成本优化到现在的10%，也赚不回来。”
据外媒披露，微软此前的融资就以现金+Azure云算力的方式作为兑付，模型训练最消耗的也恰恰是算力成本。这也难怪分析机构预测，ChatGPT使用量的快速增长可能使英伟达在12个月内销售额达到30亿至110亿美元。长期来看，这也将是微软应对算力高投入与ChatGPT高增长可预见收益下的一种对冲策略。
其实，ChatGPT出现之前，基本国内大的AI玩家就已经在涉足构建出类似于GPT、但主要基于中文语料库的预训练大模型。大模型在落地过程中呈现出了与以往模型不同的技术特征，也带来了更好的智能化水平。
“但是大模型想要在某个方向上训练得更好，智能化水平更高，需要在具体落地场景引入额外的领域知识，才能解决实际问题。AI大模型有其自身特点，训练时使用的数据集主要来自互联网，在通用知识和领域知识的分布上存在不均，会影响其在具体行业的应用。”浪潮信息AI软件研发总监吴韶华对钛媒体App表示。
对于更多的创业公司而言，大模型做微调或二次开发的方式，且不说仍需要大量算力的支持，在实际场景中，能不能等到成熟落地也需要时间成本。
在ChatGPT之后，势必会有更多的AI团队试图给出算法更加精准、训练成本更低、对于用户而言调取更方便的模型，它可能依然会结合Transformer，也可能运用新的机器学习方法，提出对语言翻译、文本生成、甚至情感分析等NLP通用场景下的解决思路。
尤其对于中国的AI团队，也会在ChatGPT的这场狂欢中继续回答一个老问题：当技术的风口再次来了，如何避免走过去商业目标不清晰的老路？（本文首发钛媒体APP 作者 | 杨丽）
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