(图片来源:摄图网)
2 月 6 日凌晨,OpenAI 宣布,向所有用户开放 ChatGPT 搜索功能,且用户无需注册。OpenAI 最初在去年 10 月向付费用户推出了搜索引擎功能,随后,在去年 12 月,该功能向所有注册用户开放,而此次全面开放,且无需账户即可使用,意味着 ChatGPT 的搜索功能将直接与谷歌和必应等传统搜索引擎展开竞争。
与传统搜索引擎相比,ChatGPT 搜索功能能够更快地抓取网络信息,并实现分钟级别的解析,这对于股票、体育、财经等需要第一时间获取新闻内容的行业来说帮助非常大。此外,借助大模型的能力,ChatGPT 能够更好地解读用户的搜索意图,提供更加精准、个性化的搜索结果。同时,ChatGPT 还提供搜索结果的源地址,增加了结果的可信度,进一步提升了用户体验。
技术分析师艾米丽 · 汤普森表示,"通过将搜索引擎与 AI 驱动对话系统结合,OpenAI 不仅改变了用户与互联网互动的方式,也对传统搜索引擎带来了挑战。"
OpenAI 的首席执行官山姆 · 奥特曼 ( Sam Altman ) 对 ChatGPT 搜索功能给予了高度评价,他将其誉为自 ChatGPT 首次亮相以来"我们推出的最喜爱的功能"。他指出,使用 ChatGPT 搜索是一种更快速、更简便的方法来获取所需信息,尤其适用于需要进行复杂研究的查询。
ChatGPT 搜索功能的全面开放,引发了网友们的热议。不少网友表示,谷歌时代结束了,谷歌搜索可能会面临大幅度的市场份额下降。
2022 年,OpenAI 发布了 ChatGPT 模型,使得普通人也能够轻松使用和受益于 AI 技术,极大地推动了 AI 技术的普及和应用。
今年年初,DeepSeek 以颠覆性的角色现身,以其强能力和低成本的特点给全球科技圈带来了震撼。大幅降低了 AI 技术的应用门槛,打破了原有的 AI 行业格局,对全球 AI 产业链带来了强烈的借鉴意义。此外,DeepSeek 的火爆也引发了价格战,进一步推动了 AI 技术的普及和成本的降低。过去两天,OpenAI 还发布了全新的 o3 大模型,并免费对外开放。
大语言模型产业链剖析:落地应用层包括搜索引擎
从产业链角度来看,大语言模型产业链主要分为三部分,分别为基础技术层、大语言模型产品以及应用层。基础层包括芯片、云平台、数据等基础技术和数据要素,大语言模型产品目前可分为四大类,分别为国外开源平台、国外闭源平台、国内开源平台、国内闭源平台。在落地应用层面,主要应用包括搜索引擎、对话式 AI、文案输出等。
国内外主要大语言模型研发路径与技术对比
在全球大语言模型 ( LLMs ) 领域,ChatGPT 与 Google 的 Gopher、LaMDA,以及 Meta 的 Llama 等构成了国际标杆,而国内则由百度的"文心一言"、360 的大语言模型、阿里的"通义千问"和商汤的"商量"等引领潮流。就对话和文本生成能力而言,ChatGPT 目前处于领先地位,但这并非技术上不可逾越的壁垒。事实上,国外企业选择了不同的发展路径,这是其暂时落后的主要原因。随着新技术的不断涌现,赶超 ChatGPT 并非不可能。相比之下,国内企业在数据集、计算能力和工程化方面存在短板,短期内难以迎头赶上国外模型,这需要国内 AI 产业全链条的协同进步。
在影响大语言模型性能的因素方面,训练数据、模型规模 ( 即参数数量 ) 、生成算法和优化技术被认为是核心变量。然而,如何准确量化这些因素对模型性能的具体影响,目前还处于探索阶段,没有明确的结论。总体来看,世界顶级的大语言模型在技术层面上尚未拉开明显的差距。
大语言模型的迅猛发展为人工智能领域带来了革命性的进步,它们在自然语言理解、文本生成、机器翻译等方面展现出巨大的潜力和广泛的应用前景。这些模型能够提供个性化的用户体验,辅助决策制定,甚至在内容创作和教育等领域释放人类的创造力。
武汉大学城市安全与社会管理研究中心副主任、特聘教授尚重生表示 AI 搜索是搜索领域的一次重要创新。早期的搜索引擎依赖于关键词匹配,AI 搜索开始理解用户查询背后的真正意图,提供更为相关和有用的搜索结果,极大提升了使用者的搜索效率。他认为,AI 搜索应用创新,未来应进一步和年轻人学习、工作、生活相关的诸多领域深度结合,共同推进 AI 搜索的创新和发展,让更多年轻人受益于技术进步带来的积极影响。
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