財聯社2月9日訊（記者 付靜）兔年開市以來ChatGPT概念持續爆火，隨著交易所火速下發多份關注函、監管函，昨日起A股相關概念股出現降溫跡象。三六零（601360.SZ）最新披露，“公司的類ChatGPT技術的各項指標只能達到略強于GPT-2的水平，與當前的ChatGPT相比尚有代差的落后。”盡管如此，三六零股價已創下去年4月以來的新高。

三六零坦言，公司投資規模及技術水平與ChatGPT相比還有較大差距，實際上日前亦有業內人士向記者表達類似觀點，GPT-3.5領先國內大模型一個代差似乎已是業內共識。談及海內外玩家在生成式AI方面的差距，方融科技高級工程師、科技部國家科技專家周迪告訴財聯社記者，相比海外玩家，國內在數據量、優質內容開源方面存在瓶頸。

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技術代差落后

此前三六零在互動平臺表示，計劃盡快推出類ChatGPT技術的demo版產品。

不過其昨日晚間公告，目前在類ChatGPT、文本生成圖像等技術在內的AIGC技術方面形成的成果均僅作為內部自用的生產力工具使用，何時推出基于類ChatGPT技術的demo版產品及其實際效果如何均存在重大不確定性。

值得注意的是，公司表示，自家布局ChatGPT類產品的優勢在于數據和語料，在預訓練大模型方面還存在短板。

近日各科技巨頭在介紹其類ChatGPT產品時均提及AI大模型——谷歌CEO桑達爾·皮查伊稱自家的AI對話式機器人Bard由大模型LaMDA提供支持；百度官微顯示，其擁有產業級知識增強文心大模型ERNIE，文心一言位于模型層。

財聯社記者近日獲得的一份調研紀要顯示，ChatGPT是大數據大模型下的一種延續。

據悉，ChatGPT背后的支撐正是AI大模型，自2019年起AI大模型爆發，參數規模指數級增長，ChatGPT基于OpenAI的第三代大模型GPT-3進行升級，在GPT3.5上進行微調而來，即當前ChatGPT的版本為GPT 3.5。

（圖源阿里研究院官微）

中金研報顯示，“GPT-3.5對成本、組織力、工程壁壘、大算力和底層框架都提出極高要求，除顯性的成本外，場景、流量、數據壁壘和社會包容度所形成的隱性成本同樣不可小覷。”

仍面臨諸多瓶頸

財聯社記者注意到，國內多家科技公司日前均宣布各自類ChatGPT研發進度。基于此，近期“中國何時能有ChatGPT”的話題亦引發了諸多討論。

談及海內外玩家在生成式AI方面的差距，周迪對財聯社記者表示，“ChatGPT已經經歷了巨量的數據量學習，其知名度的增長會帶來更多數據量，其答案就越精準，國內在這方面的產品素質訓練還不夠；同時，在美國等英文為主的國家，其優質內容，比如說科學學術類論文是開源的，使得回答更具專業化、更有深度，而國內相對不足。”

另據阿里達摩院有關生成式AI的解讀，在產業化方面，降成本仍是關鍵挑戰。只有像ChatGPT這樣的大模型訓練成本和推理成本足夠低，才有可能規模化推廣。

記者了解到，訓練成本方面，訓練一次GPT-3所要消耗的成本高達近8400萬元人民幣；標注數據方面，在模型訓練第一步，OpenAI雇傭標注師對1.3萬條數據進行人工回答，在第二部分則需對模型給出的3.3萬條答案進行排序。此外據OpenAI統計，2012-2020年人工智能模型訓練消耗的算力增長了三十萬倍，平均每3.4個月翻一番，超過了摩爾定律的每18個月翻番的增長速率。

相比之下,一位A股上市公司人士顯得頗為樂觀,其告訴記者，“國內在算力與數據量方面與美國上尚不存在差異，從自然語言理解角度來看，國內的大模型包括參數等不亞于ChatGTP，算力與數據量方面與美國相比不存在差異，下一個要解決的問題依然是如何把人類的知識更好的接入。”

前述公司人士表示，在NLP方面，未來兩年國內會有很大突破，“國內頭部企業一定都會沿著OpenAI的方向前進，一起受益于ChatGTP已經驗證成功的范式前行。”另外周迪告訴記者，“在國內，類ChatGPT在商業領域中，或將率先在to B領域獲得突破性應用。”

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