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季总惊叹的说:”李总,我记得你在视频采访里面说,你是土木工程专业的吧,没想到你这么擅长AI开发。“
李泽睿为了以后能够顺利的输出技术,再谦虚的话,容易造成团队对他的实力有错误估计,到时候反而误事。
他认真的解释道:“季总,我当时高考是可以选择计算机专业的,只是我当时对此一无所知,所以没有选,但是到了大学以后,刚好舍友都是计算机专业的。跟着他们学了不少。我发现我还是挺有天赋的。”
为了不让别人怀疑,这货不停的给自已戴高帽。
“你也知道,大家其实对于AI开发认识都不深,很多人都是新手,我是比较幸运的,网上认识了一个高手,他带着我学习,算是进步非常快的。”还要继续叠加Buff。
季总都有点嫉妒地说:“我也想要这样的老师啊。”
对于这种讲究天赋的行业里面,要突破天花板时,有个好老师点拨一下,能省多少时间,少走多少弯路啊。
就像刚才李泽睿写的那串解决方法一样,捅破那张纸就简单了。
当然,Chat实际开放过程没有那么简单,他们团队也是不眠不休干了一年的结果。
李泽睿接着给自已叠buff,继续冲击季总的神经:“我发现这个开发过程和我们土木建房有点相似,土木就是要有一个稳定的基础结构,然后做出无数种变形。而AI这个过程也是很相似,先是识别基础元素,再进行叠加,就像小孩子学语言的过程。”
“我先简单模拟过这个过程,如果类似小孩子那种简单的环境,简单的需求,这个学习过程非常快。说到底我们现在进行的是小学版本的AI助手版本,局限于服务行业,而等将来持续开发和升级,才能变成大学生版本,才能到达Chat的高度。”
“一口吃不成胖子,那我们就多吃几口。”
接着,就基于以上前提,详细的讲解了一下整个思路,如何推演的。
当年Chat在自然语言处理领域的突破主要体现在其强大的语言建模能力、引入的人类反馈强化学习技术、实时性和算法质量的有效性以及多元化的输入输出形式等方面。这些突破使得Chat在自然语言处理任务中取得了显著的成效,成为该领域的重大突破。
他们其实是通过暴力叠加数据的方式来实现对人类自然语言的理解,要知道光GPT-3.5开发,它就具有超过1750亿个参数。
而他们的目前的应用场景其实是非常单一,完全不需要那么多的参数。也就不需要那么复杂的模型进行嵌套。可以从另外一条路径走,简化整个过程。
另外,他们走的是一条从简到复的路,和Chat刚好相反。
国人嘛,就擅长这种拆卸、模仿、再组装的过程,只要方向是正确的,这个路径很快就可以实现的。季总现下也是犯了一个灯下黑的错误。
等李泽睿在白板上写了好几个板书以后,季总终于是详细知悉了怎么解决现下的困境。
说实在的,每当季总已经高看李泽睿一眼时,他总能继续刷新对他的认识。
“李总,那你不是很有把握能开发成功这个AI助手?”季总总算对已经签署的协议,咂吧出一点味道了,好小子,谈判的时候放大了开发失败的风险,让他们心甘情愿签下了协议。
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