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第43章又雙叒叕突破啦（1 / 2）

孟繁岐的這番話，聽起來讓人覺得不是那么舒服。

言下之意，給人一種華國ai技術(shù)就是不如國外的感覺。

這是李彥弘不大喜歡的，畢竟他這么早就關(guān)注ai技術(shù)，就是為了研發(fā)最前沿最先進(jìn)的技術(shù)。

孟繁岐大概猜到了他的想法，前世他也曾被早期華國大量發(fā)表的ai論文所迷惑。

覺得在這個新崛起的技術(shù)上，華國已經(jīng)可以和美國分庭抗禮，不落下風(fēng)。

雖然alphago震驚了世人，但畢竟有些華而不實。

直到上千億級別的語言大模型出現(xiàn)，這種純硬核實力的比拼，讓孟繁岐不得不甘拜下風(fēng)。

實際上，并非是技術(shù)手段和算法層面上相差太遠(yuǎn)。

更多的還是因為優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的數(shù)量不足。

白度的文心一言，出圖的時候甚至?xí)⒂脩舻闹形妮斎敕g成英文，再去作圖。

很多較真的網(wǎng)友故意測試了中英文差異很大的詞匯，比如總線(bus)，鼠標(biāo)(mouse)。

文心一言繪出的圖像竟然是大巴車和老鼠，這從中文上是完全說不通的事情。

可見即便不是全部，文心一言這個所謂的專注中文的超級大模型，也在相當(dāng)程度上借助了英文基礎(chǔ)的模型權(quán)重和技術(shù)。

究竟為何要這么做，說到底還是基礎(chǔ)不夠扎實牢靠。

整理數(shù)據(jù)，清洗數(shù)據(jù)，給數(shù)據(jù)打上高質(zhì)量的標(biāo)簽。

這些都是臟活累活，見效慢的工作。

把別人公開的數(shù)據(jù)拿過來跑一跑訓(xùn)一訓(xùn)，多么方便快捷？

以國內(nèi)996大廠的內(nèi)卷風(fēng)氣，很難容下長回報周期的基礎(chǔ)建設(shè)。

早些時候看看不出區(qū)別，只覺得國內(nèi)大廠頻繁在xx榜單上露面，刷榜，又是超過這個，又是超過那個。

直到語言大模型階段，基礎(chǔ)語料數(shù)量和質(zhì)量上的劣勢才暴露無遺。

“其實這也不能完全怪華國的大廠風(fēng)氣，美國的互聯(lián)網(wǎng)起步要早，并且很多領(lǐng)域的文獻(xiàn)材料歸檔做得特別好。”孟繁岐也曾仔細(xì)思索過這方面的問題。

“像github，arxiv這樣的大型公開社區(qū)，里面都是非常優(yōu)質(zhì)的外文代碼或者論文。這些也不只是美國人自己的積累。而是通過免費公用的形式，收割了全世界的數(shù)據(jù)。”

“華國人在github上貢獻(xiàn)的代碼行數(shù)也不在少數(shù)，反過來看看華國的論文社區(qū)，就比如知網(wǎng)，純純就是毒瘤。里面屯點碩博生的論文，還要論頁數(shù)收費。就連下載之后的閱讀器，甚至都需要專門的....”

此消彼長之下，差了多少珍貴的數(shù)據(jù)啊

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