झिपु एआई के सीईओ झांग पेंग के साथ संवाद: तकनीकी क्रांति पहले से ही काफी तेज है, केवल “सुपर एप्लिकेशन” के परिणामों पर ध्यान केंद्रित न करें

हुआंगपु नदी पर आयोजित 2024 विश्व आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सम्मेलन में, उद्यमियों, डेवलपर्स और प्रौद्योगिकी उत्साही लोगों ने बड़े मॉडलों की क्रांतिकारी प्रकृति और व्यावहारिक अनुप्रयोगों की असंगति के बारे में शंघाई में 38 डिग्री की गर्मी से भी अधिक उत्साह दिखाया टकराई भी नई चिंगारी.

बड़े मॉडलों की कंप्यूटिंग शक्ति को उत्पादकता में कैसे बदलें?

जब बड़े मॉडल, चिप, क्लाउड कंप्यूटिंग, सन्निहित बुद्धिमत्ता, स्वायत्त ड्राइविंग और अन्य निर्माता नवीनतम उपलब्धियों को एक साथ लाते हैं, तो चीन के एआई परिदृश्य का एक लघु परिदृश्य बनाते हैं, यहां आने वाले हर व्यक्ति को एजीआई की ओर ले जाने वाले कुछ जमीनी स्तर की उम्मीद होती है।

"यह वह कंपनी है जो काफी हद तक OpenAI जैसी दिखती है।" मैं झिपु एआई बूथ के सामने था और मैंने एक प्रदर्शनी आगंतुक को अपने साथियों को इसका परिचय देते हुए सुना। यह शायद कई अभ्यासकर्ताओं का विचार है।

इस चीनी एआई यूनिकॉर्न में विभिन्न आकारों के सामान्य बड़े मॉडल हैं, इसने हाल ही में लामा 3 8बी मॉडल को पीछे छोड़ते हुए जीएलएम-4-9बी मॉडल जारी किया है। मल्टी-मोडल मॉडल GLM-4V-9B 13B की पैरामीटर मात्रा के साथ GPT-4V की तुलनीय क्षमताएं प्राप्त करता है। कल, Zhipu AI ने WAIC पर चौथी पीढ़ी का CodeGeeX कोड मॉडल CodeGeeX4-ALL-9B भी जारी किया।

झिपु एआई के व्यावसायीकरण की गति भी इसके अधिकांश प्रतिस्पर्धियों से आगे है, आज किंगयान एपीपी में 300,000 से अधिक एजेंट सक्रिय हैं और उपयोग के लिए उपलब्ध हैं। Zhipu AI बड़े मॉडल ओपन प्लेटफॉर्म में वर्तमान में 400,000 से अधिक पंजीकृत उपयोगकर्ता हैं, और औसत दैनिक कॉल वॉल्यूम 60 बिलियन टोकन तक पहुंचता है।

झिपू एआई के सीईओ झांग पेंग का मानना ​​है कि बड़े मॉडलों के कारण होने वाला मौजूदा एआई क्रेज पहले से अलग है, एआई तकनीक ने कुछ व्यावहारिक समस्याओं को हल किया है, लेकिन आज के बड़े मॉडलों के विकास ने मानव जैसी महत्वपूर्ण क्षमता ला दी है .

बड़े मॉडल परिदृश्यों और अनुप्रयोगों की श्रृंखला की विविध आवश्यकताओं को हल करने के लिए एक मॉडल पर सामान्यीकरण क्षमताएं प्रदान कर सकते हैं, जिससे लागत और लाभ संतुलन की समस्या का समाधान हो सकता है। यह इसकी आवश्यक विशेषता है।

झांग पेंग ने मौके पर एपीपीएसओ और अन्य मीडिया के साथ साक्षात्कार भी स्वीकार किए, जिसमें बड़े मॉडलों के कार्यान्वयन, सुपर अनुप्रयोगों और प्रौद्योगिकी के भविष्य के वक्र जैसे विषयों पर बात की गई, जिसमें बड़े मॉडल अनुसंधान से व्यावसायीकरण तक कुछ प्रमुख मुद्दों को शामिल किया गया।

निम्नलिखित बातचीत का एक प्रतिलेख है। आप कुछ प्रोफाइल देख सकते हैं कि कैसे चीनी एआई कंपनियों ने बड़े मॉडल लागू किए।

बड़े मॉडल लागू किए गए हैं, केवल सुपर एप्लिकेशन पर ध्यान केंद्रित न करें

प्रश्न: बड़े मॉडलों के लिए टीपीएफ (प्रौद्योगिकी-समस्या फ़िट) के संबंध में, ज़ीपु प्रौद्योगिकी को उत्पादों के साथ कैसे जोड़ती है और फिर इसे कैसे लागू करती है? उद्योग जगत अभी तक इस पर आम सहमति पर नहीं पहुंच पाया है।

झांग पेंग: मुझे कभी नहीं लगता कि इस मामले को विवादास्पद बनाने की आवश्यकता है। किसी भी नई तकनीक के कार्यान्वयन के लिए एक चक्र की आवश्यकता होती है, लेकिन यह चक्र लंबा या छोटा हो सकता है, और जब एक बड़े मॉडल की तरह एक क्रांतिकारी तकनीक लागू की जाती है। इस प्रक्रिया में, निश्चित रूप से अधिक चुनौतियाँ और अधिक समस्याएँ होंगी जिनका हमें समाधान करने की आवश्यकता है।

वस्तुनिष्ठ ऐतिहासिक दृष्टिकोण से, इस तकनीकी क्रांति का कार्यान्वयन काफी तेजी से हुआ है, लेकिन ठीक इसलिए क्योंकि यह इतनी तेज है, इस मामले के बारे में हर किसी की समझ अभी भी कुछ हद तक असमान है, और वितरण का अंतर अपेक्षाकृत बड़ा है।

प्रौद्योगिकी को अभी भी पुनरावृत्त करने और शीघ्रता से अद्यतन करने की आवश्यकता है, लेकिन अनुप्रयोग के संदर्भ में, हम इसे लागू करने से पहले इसके पूरी तरह परिपक्व होने का इंतजार नहीं कर सकते।

प्रश्न: क्या आप बड़े मॉडलों को लागू करने में कुछ अनुभव साझा कर सकते हैं?

झांग पेंग: सबसे पहले, आपको इस मॉडल को पहचानने की क्षमता की गहरी समझ होनी चाहिए। आपको इसके फायदों को समझने की कोशिश करनी चाहिए और इसकी कमियों का फायदा उठाने से बचना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आप मॉडल से बहुत सटीक भौतिक मॉडल या गणितीय सूत्रों की गणना करने के लिए कहते हैं, तो यह बिल्कुल मानव मस्तिष्क की तरह अच्छा नहीं है ऐसा नहीं करना चाहिए.

उदाहरण के लिए, जिस कैलकुलेटर का आप उपयोग कर रहे हैं उसे बदलने के लिए इसका उपयोग करना उचित नहीं है, इसलिए आपको इसके फायदों को पूरा करने के लिए एक उपयुक्त कोण ढूंढना होगा, और विपरीत दिशा में न जाएं, या इसके लिए जगह को अवरुद्ध न करें। इसका विकास पथ, क्योंकि मॉडल क्षमताओं से किसी भी समय समझौता किया जा सकता है।

प्रश्न: हम एआई सुपर एप्लिकेशन से कितने दूर हैं जिसकी चर्चा हर कोई हाल ही में कर रहा है? वास्तव में, 10 मिलियन से अधिक दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं वाले बहुत कम AI एप्लिकेशन हैं।

झांग पेंग: हर किसी की सुपर एप्लिकेशन की परिभाषा बहुत अस्पष्ट है। क्या चैटजीपीटी को एक सुपर एप्लिकेशन माना जाता है?

प्रश्न: आइए देखें कि इसकी तुलना किस उपमा से की जा सकती है।

झांग पेंग : हां, आपके पास हमेशा एक सादृश्य होना चाहिए। चैटजीपीटी पहले से ही 100 मिलियन से अधिक मासिक उपयोगकर्ताओं वाला इतिहास का सबसे तेज़ उत्पाद है। यदि इसे सुपर एप्लिकेशन नहीं कहा जा सकता है, तो सुपर एप्लिकेशन क्या कहा जा सकता है?

इस निष्कर्ष को समय से पहले न देखें। यदि आप इस प्रक्रिया का अवलोकन करेंगे तो पाएंगे कि यह बहुत तेजी से विकसित हुई है, इसलिए धैर्य रखें। सुपर एप्लिकेशन का उद्भव पूरी तरह से प्रौद्योगिकी-संचालित बात नहीं है, बल्कि ऐसे कई कारकों पर भी विचार करता है बाज़ार के रूप में और क्या उपयोगकर्ता तैयार है ।

मैं आपको एक और सरल उदाहरण देता हूं। Google खोज इंजन के उपयोगकर्ताओं की संख्या काफी बड़ी है। इसे दुनिया का नंबर एक खोज इंजन बनने से लेकर एक सफल व्यावसायिक मार्ग खोजने में कितना समय लगा? 6 वर्ष। वर्तमान मेटा और मूल फेसबुक को भी 6 वर्ष लगे।

प्रश्न: मोबाइल इंटरनेट के उद्भव से लेकर वीचैट और टिकटॉक तक आने में भी अधिक समय लगा।

झांग पेंग : तो हर कोई थोड़ी देर और इंतजार क्यों नहीं कर सकता? इसे भी आज़मा सकते हैं। ठीक वैसे ही जैसे जब हम बच्चे थे जब हम अरकानॉइड का खेल खेलते थे, आप गैप पर निशाना लगाना चाहते हैं और इसे बहुत सटीक रूप से गैप में मारना चाहते हैं, ऐसा करने के लिए, आपको सबसे पहले यह पता लगाना होगा कि गैप कहां है? रास्ता कहाँ है?

कई चीज़ों को एक के बाद एक तलाशने की ज़रूरत है, और यह प्रक्रिया बहुत महत्वपूर्ण है, केवल अंतिम परिणाम न देखें, बल्कि इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि हम कार्रवाई करें, मुझे लगता है कि इस समय हर किसी को इस पर अधिक ध्यान देना चाहिए।

प्रश्न: उद्योग में कुछ लोग सोचते हैं कि अगले कुछ वर्षों में नवोन्मेषी अनुप्रयोग लागू किए जा सकते हैं। उन्होंने लगभग तीन वर्षों का स्पष्ट समय दिया, आप क्या सोचते हैं?

झांग पेंग: शायद कल। जैसा कि मैंने अभी कहा, इस मामले में विभिन्न कारकों पर व्यापक विचार की आवश्यकता है, और दूसरा यह कि क्या बाजार और उपयोगकर्ता स्वयं तैयार हैं। तीसरा मांग की खोज है, और यहां तक ​​कि थोड़ा सा भाग्य भी जोड़ा गया है, इसमें बहुत सारे चर हैं, और मेरे मस्तिष्क जैसे सरल तंत्रिका नेटवर्क के साथ इस तरह की भविष्यवाणी करना मुश्किल है।

प्रश्न: हाल ही में एक गरमागरम बहस हुई है, जिसमें कहा गया है कि आवेदन के बिना एक बुनियादी मॉडल बेकार है।

झांग पेंग : यह मामला स्वयं दो स्तरों में विभाजित है। सबसे पहले, तकनीकी नवाचार अपने आप में सार्थक है, क्योंकि हमारे पास बहुत सारे वैज्ञानिक शोधकर्ता हैं जो लगातार इस बात की खोज कर रहे हैं कि मानव बुद्धि के कारण मशीनों को कैसे तैयार किया जाए।

दूसरा स्तर. यदि इस अन्वेषण का परिणाम यह है कि हम इसे इंजीनियर और उत्पादित कर सकते हैं, इसे अधिक मूल्यवान उत्पादक शक्ति में बदल सकते हैं, तो इसका अधिक महत्व होगा।

यह मामला दो के बीच चुनाव का नहीं, बल्कि मुद्दों की शृंखला का है। अनुप्रयोग निश्चित रूप से बहुत महत्वपूर्ण है। हमें उम्मीद है कि प्रौद्योगिकी को आज अधिक नई उत्पादकता में बदला जा सकता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि तकनीकी नवाचार और आवश्यक अन्वेषण की हमारी खोज बेकार है। किसी भी अति पर न जाएं, वे परस्पर संबंधों को मजबूत कर रहे हैं।

प्रश्न: एक विचार यह भी है कि ओपन सोर्स मॉडल अधिकांश एप्लिकेशन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त नहीं है, और वाणिज्यिक बंद सोर्स मॉडल सबसे प्रभावी है। कुछ समय पहले, ज़ीपू ने GLM-4 का ओपन सोर्स संस्करण भी जारी किया था। आप ओपन सोर्स और क्लोज्ड सोर्स मॉडल के मुद्दे के बारे में क्या सोचते हैं?

झांग पेंग : हमने हमेशा माना है कि खुले स्रोत और बंद स्रोत के अलग-अलग आवश्यक लक्ष्य और अर्थ हैं। बंद स्रोत को व्यावसायिक दृष्टिकोण से अधिक माना जाता है यह बेहतर सेवाएँ और सुरक्षित उत्पाद प्रदान करने का एक व्यावसायिक मार्ग है। जहां तक ​​बड़े मॉडलों के खुले स्रोत की बात है, इसका उद्देश्य मुख्य रूप से पारिस्थितिकी को समृद्ध करना और तकनीकी नवाचार को बढ़ावा देना है।

यदि कोई भी तकनीक केवल एक बंद और एकाधिकार वाले विकास पथ की ओर बढ़ती है, तो उसमें या तो जीवन शक्ति की कमी होगी, या वह एक ऐसी स्थिति बन जाएगी जो संपूर्ण पारिस्थितिकी के लिए अनुकूल नहीं है। जीवमंडल की तरह, विविधता की एक निश्चित डिग्री को बनाए रखा जाना चाहिए। ओपन सोर्स तकनीकी नवाचार और तकनीकी विविधता को बनाए रखने के बारे में है, ताकि ओपन सोर्स समुदाय भी प्रौद्योगिकी के मूल में निवेश कर सके।

प्रश्न: आपने पहले बताया है कि ज़िपू का व्यावसायीकरण फोकस टीओबी पर है। टीओबी ग्राहक वर्तमान में किन उद्योगों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं? आप किन विशिष्ट अनुप्रयोगों से ग्राहकों की सहायता करते हैं?

झांग पेंग: इसका सीधा सा मतलब है कि हमारी आय का वर्तमान मुख्य स्रोत अभी भी टीओबी की ओर है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि हमारा व्यावसायीकरण मार्ग केवल टीओबी है।

वर्तमान में, जिन बी-साइड ग्राहकों को हम सेवा प्रदान करते हैं, उनमें वित्त, शिक्षा, इंटरनेट, खुदरा, ऑटोमोबाइल, ऊर्जा, पारंपरिक विनिर्माण आदि सहित 10 से अधिक उद्योग शामिल हैं।

हम वर्तमान में उद्योग के ग्राहकों को शुरुआत करने में मदद कर रहे हैं, और मैं मुख्य रूप से कई रास्तों का उपयोग करता हूं।

सबसे पहले, हमारे पास अपना खुद का खुला मंच है, जो हमारे ग्राहकों को अपेक्षाकृत कम लागत पर मॉडल क्षमताओं तक जल्दी पहुंचने में मदद कर सकता है, और फिर वे खुद को अपडेट कर सकते हैं और अपने स्वयं के उत्पादों और एआई सशक्तिकरण को दोहरा सकते हैं।

दूसरा कुछ बड़ी कंपनियों के लिए है जिनकी डेटा सुरक्षा और निजीकरण की आवश्यकताएं अपेक्षाकृत अधिक हैं। हम क्लाउड निजीकरण समाधान और स्थानीय निजीकरण समाधान प्रदान करेंगे, और फिर हम कुछ परिदृश्यों के लिए विशिष्ट होंगे, और फिर छोटे व्यवसायों के लिए चीनी समाधान होंगे इस तरह, हम एकीकृत सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर समाधान प्रदान करेंगे।

वर्तमान में, हमारे खुले प्लेटफ़ॉर्म में 400,000 से अधिक एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता हैं, जिनमें कुछ छोटी डेवलपर टीमें भी शामिल हैं, जिन्होंने हमारे प्लेटफ़ॉर्म पर हमारे मॉडल एपीआई को पंजीकृत और उपयोग किया है। दैनिक सेवा की मात्रा अब 60 बिलियन टोकन से अधिक है। सेवा की मात्रा बहुत तेज़ी से बढ़ रही है।

प्रश्न: ओपनएआई ने हाल ही में चीनी डेवलपर्स को एपीआई सेवाएं प्रदान करना बंद कर दिया है, और ज़िपू ने जल्द ही एक स्थानांतरण सेवा शुरू की है। यहां से पलायन करने वाले उपयोगकर्ताओं की वर्तमान स्थिति कैसी है?

झांग पेंग: हमारे अवलोकन से, वृद्धि हुई है, लेकिन पूरे बाजार की प्रतिक्रिया की एक प्रक्रिया है, मैंने अपने दोस्तों से भी स्थिति के बारे में पूछा, सभी ने वृद्धि देखी है।

प्रश्न: क्या आपकी आगे विदेश जाने की कोई योजना है?

झांग पेंग: हम पहले से ही अपनी अंतरराष्ट्रीय व्यापार लाइनें बिछा रहे हैं और वर्तमान में कुछ व्यापार पर बातचीत कर रहे हैं।

बड़े मॉडलों के लिए अगला कदम कहाँ है?

प्रश्न: GPT-5 में देरी हो गई है। उद्योग का मानना ​​है कि बड़े मॉडलों का पुनरावृत्ति वक्र धीमा हो रहा है। क्या स्केलिंग कानून समाप्त हो रहा है?

झांग पेंग: प्रारंभिक स्केलिंग कानून बहुत सरल था और केवल मॉडल के मापदंडों पर केंद्रित था, हालांकि, बाद में सभी ने स्केलिंग कानून के अर्थ की खोज की, इसमें अन्य कारक भी शामिल थे जैसे कि हमने प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की मात्रा और टोकन की संख्या के बारे में बात की, और बाद में पाया कि यह गणना की मात्रा से भी संबंधित था, इसलिए स्केलिंग कानून का अर्थ भी लगातार बदल रहा है।

स्केलिंग कानून की सच्चाई के सबसे करीब गणना की मात्रा हो सकती है। गणना की मात्रा कंप्यूटिंग शक्ति और डेटा के साथ-साथ पैरामीटर स्केल को जोड़ती है। अंतिम परिणाम एक व्यापक चर हो सकता है, जो स्केलिंग कानून का बेहतर प्रतिनिधित्व कर सकता है। गणना राशि के दृष्टिकोण से हमारा मानना ​​है कि स्केलिंग कानून अभी भी प्रभावी है।

इसे साबित करने के लिए एक अतिरिक्त उदाहरण यह है कि संयुक्त राज्य अमेरिका अब एआई प्रौद्योगिकी के निर्यात को प्रतिबंधित करता है, इसका प्रतिबंध मानक अब, उदाहरण के लिए, चिप की कंप्यूटिंग शक्ति, या मॉडल के मापदंडों और डेटा की मात्रा नहीं है, बल्कि मात्रा है। गणना की। 10 से 24वीं शक्ति के आधार पर एक रेखा खींचें। यदि इस मॉडल की गणना राशि इस रेखा से अधिक है, तो इसकी अनुमति नहीं दी जाएगी, ताकि आप देख सकें कि यह भी सत्य के करीब दिशा में आगे बढ़ रही है।

लेकिन इसका सार क्या है? हम अभी भी खोज कर रहे हैं, क्योंकि स्केलिंग कानून स्वयं एक देखी गई घटना है और एक प्राप्त नियम है, यह सत्य का अर्थ नहीं है।

प्रश्न: भविष्य में, क्या ज़िपू एआई क्लाइंट साइड या क्लाउड पर बड़े मॉडल को प्राथमिकता देगा?

झांग पेंग: हमारा मानना ​​है कि वर्तमान बड़े मॉडल का मार्ग सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता, या यहां तक ​​कि मनुष्यों से आगे निकलने वाली सुपर इंटेलिजेंस की ओर है। यह वर्तमान में एक अपेक्षाकृत विश्वसनीय मार्ग है, लेकिन हम क्लाउड या क्लाइंट पक्ष तक सीमित नहीं रहेंगे। पसंद पर .

हमारा मानना ​​है कि इस तकनीक के विकास के अपने चरण हैं, उदाहरण के लिए, यदि हम सामान्य कृत्रिम के अगले चरण में जाना चाहते हैं, तो क्लाउड में कंप्यूटिंग शक्ति का उच्चतम स्तर हो सकता है इंटेलिजेंस या सुपर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आगे बढ़ता है। इस मजबूत क्षमता को प्रदान करने के लिए इसे अभी भी क्लाउड में केंद्रीकृत किया जा सकता है।

हालाँकि, कुछ विशिष्ट परिदृश्यों में, जैसे ऑन-डिवाइस मोबाइल फोन, कार और रोबोट, क्लाउड के साथ सहयोग करने के लिए एंड-साइड कंप्यूटिंग पावर और एंड-साइड मॉडल का उपयोग करना आवश्यक हो सकता है। क्लाउड और एंड-साइड। इस मॉडल के साथ, हम भविष्य में मोबाइल फोन पर मौजूदा क्लाउड के समान स्मार्ट इंटेलिजेंस प्राप्त करने में सक्षम हो सकते हैं, लेकिन इसमें कई व्यापक कारक शामिल हैं, जैसे चिप्स, कंप्यूटिंग शक्ति और ऊर्जा, और एक श्रृंखला। समस्याएँ।

किसी भी तकनीक के चरण होते हैं। इस स्तर पर, योजना इस प्रकार होती है, लेकिन लंबे समय के पैमाने से, क्या यह (डिवाइस पक्ष और क्लाउड) अंतिम उत्तर है? निश्चित रूप से नहीं, भविष्य में इसका और अधिक विकास अवश्य होगा।

प्रश्न: आपके अनुसार बड़े मॉडलों का अगला विकास कहाँ होगा?

झांग पेंग: वर्तमान में, बड़े मॉडलों की भाषा और लेखन क्षमताएं औसत मानव स्तर के करीब या उससे थोड़ी अधिक हैं। इसके बाद, हम इसका वर्णन करने के लिए एक शब्द का उपयोग करने की उम्मीद करते हैं, "आभासीता से वास्तविकता की ओर बढ़ना", यानी, यह अब एक बर्तन में मस्तिष्क होने तक ही सीमित नहीं है, बल्कि वास्तविक जीवन में प्रवेश कर सकता है और वास्तविक उत्पादकता बनाने के लिए काम कर सकता है।

इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, भाषा की क्षमता के अलावा, कई अन्य क्षमताओं की आवश्यकता होती है, जैसे दृश्य क्षमता, श्रवण क्षमता और हाथों और पैरों को विकसित करने के लिए हाथों और पैरों का उपयोग करने की क्षमता। हमें उम्मीद है कि यह एक मल्टी-मोडल ए राज्य बन जाएगा -अत्याधुनिक मॉडल जो मानवीय इरादों को समझ सकता है, मानवीय इरादों को तार्किक निष्पादन चरणों में विघटित कर सकता है, और इन कार्यों को पूरा करने के लिए भौतिक दुनिया से जुड़ने के लिए उपकरणों का उपयोग कर सकता है।

चूँकि हम चाहते हैं कि इसमें भौतिक दुनिया में हस्तक्षेप करने की एक मजबूत क्षमता हो, इसलिए इसे वास्तविक भौतिक दुनिया में हानिकारक चीजें करने से रोकने के लिए सुरक्षा अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है। डिजिटल दुनिया में भी हमें सुरक्षा में सुधार करने की आवश्यकता है संरेखण के साथ, हम इसे सुपर इंटेलिजेंस और सुपर संरेखण कहते हैं।

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