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國(guó)盛證券劉高暢在節(jié)目中表示，數(shù)據(jù)方面，高質(zhì)量的中文語(yǔ)料庫(kù)相對(duì)稀缺，會(huì)有一些誤差率的問(wèn)題；算力方面，訓(xùn)練端對(duì)算力的要求不是很極限，但應(yīng)用端對(duì)算力的消耗非常顯著。
以下為文字精華：
提問(wèn)：除了算法，人工智能訓(xùn)練的時(shí)候也需要很大的算力，包括海量的數(shù)據(jù)，特別是我們中國(guó)跟海外的數(shù)據(jù)源可能還存在一些割裂。在算力和數(shù)據(jù)方面，我們和海外有多少差距？
劉高暢：數(shù)據(jù)方面，在GPT3以前用的都是互聯(lián)網(wǎng)的公開(kāi)數(shù)據(jù)，中文目前來(lái)看，客觀的條件就是高質(zhì)量的語(yǔ)料庫(kù)相對(duì)來(lái)講會(huì)稀缺一些。
在整個(gè)OpenAI的大模型中，我們了解到中文的語(yǔ)料庫(kù)使用只有5%，從誤差率的角度來(lái)講，英文可能在2%—3%，中文大概在10%以上。用中文去測(cè)試ChatGPT，效果也不如英文。但是，我們也看到國(guó)內(nèi)的高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)在快速生成中，大家也在探索，包括知乎和萬(wàn)方這樣的一些高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)在形成。
大模型的數(shù)據(jù)還是以互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)為主，可能在寫(xiě)代碼這個(gè)階段，一些頂尖大廠比如微軟，代碼的水平會(huì)比較高，但是畢竟這一塊只是小部分，我們推測(cè)起不了決定性的作用，應(yīng)該不是特別大的瓶頸。OpenAI在去年GPT3.5的時(shí)候，大概用了45TB的數(shù)據(jù)，做模型數(shù)據(jù)集處理和傾斜的部分應(yīng)該是不超過(guò)1TB的，所以其實(shí)是很少的數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)不用特別擔(dān)心。
算力方面，如果從訓(xùn)練端的角度來(lái)看，如果在GPT3以前，用2000張英偉達(dá)A100的算力，如果你訓(xùn)不出來(lái)成果，我們建議就不要去做了，說(shuō)明這個(gè)團(tuán)隊(duì)水平有點(diǎn)問(wèn)題。如果在GPT3.5以前，5000張如果訓(xùn)不出來(lái)，我們建議也不要再做訓(xùn)練了，說(shuō)明這個(gè)團(tuán)隊(duì)多多少少有點(diǎn)問(wèn)題。
我們認(rèn)為在訓(xùn)練階段，對(duì)算力的需求量沒(méi)有那么極限，國(guó)內(nèi)明面上和潛在的產(chǎn)業(yè)中的儲(chǔ)備我們認(rèn)為是夠的。
應(yīng)用端來(lái)看，做模型蒸餾和模型裁剪，把算力的消耗做到以前的90%，已經(jīng)是很高的縮減度了。但是就這樣的情況來(lái)看，算力還是會(huì)捉襟見(jiàn)肘，對(duì)未來(lái)算力的消耗還會(huì)非常顯著，包括我們國(guó)家的一些晶圓代工和設(shè)計(jì)廠商，這也是他們需要努力的地方，其實(shí)是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。
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