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不论你是否关心,不可否认,AGI的时代即将到来了。

在这个突如其来的时代中,OpenAI的ChatGPT无疑处于浪潮之巅。而在ChatGPT背后,我们不能忽视的是LLM(Large Language Model)大型语言模型。

一夜之间所有的大厂商都在搞LLM,虽然很难有谁能和OpenAI相匹敌,但是随着AI领域的新摩尔定律的发功,很快啊,如今的智障都会在不久的将来成为智神,只能说留给人类嘲笑的时间不多了。

如果了解LLM的训练成本的话,注定了这必然不是人人都可从零创造ChatGPT的时代,也注定了这只会是绝对算力实力的竞争,也是抢显卡的竞争。

与其关心谁家的AI更智障,不如关心一下LLM时代之后的软件开发会变成什么样子。

这更像是一个全新的云计算的时代,软件开发者就像是无需关心机房如何运维一样,未来接入LLM的软件开发,也无需关心模型如何训练,仅需通过简单的API调用,就可以发挥AI的力量,一切语义理解都会更加便捷,一切人机交互都会重新塑造。

这不仅仅改变了我们构建软件的方法,也改变了我们理解软件的方式。

如果还感觉这个时代还很远,可以看看如今的一些AI应用,文本生成、文本润色、语言翻译、人机对话、语法纠错、知识问答、内容摘要、代码解释、缺陷修复等等这任意一个都可以是传统应用都需要煞费苦心的功能,如今却仅需要一个接口,通过简单的参数调整就可以实现。这就是LLM的力量。

而且模型会随着训练不断的改进,也就意味着应用程序不需要进行任何的逻辑改动,就可以享受到模型训练所带来的能力提升。这也就契合了 Schillace法则的第一条:
Don’t write code if the model can do it; the model will get better, but the code won’t.

如果对LLM的底层原理感兴趣,可以阅读
What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?—Stephen Wolfram Writings
这篇文章,充分了解ChatGPT背后的来龙去脉。

而对于迎接新时代的软件开发者来说,更加关心的则是如何将LLM融入到我们的软件应用中。

而作为.NET的开发者,Semantic Kernel的出现,直接打开了这道大门。


参考资料:

  1. Concepts Overview for LLM AI | Microsoft Learn
  2. LLM AI Models | Microsoft Learn
  3. Schillace Laws of Semantic AI


  1. 题图:[Midjourney] In the early morning, a huge black sphere hung in the sky, as if about to descend. Human engineers looked up from the ground, with an orange hue and a screen printing style, in a wide format. --ar 2:1
  2. 本文 Notion AI的片汤话未能提供任何协助

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