现场拔网线！第四范式版GPT能力首秀，有点不一样

十三 2023-04-26 19:09:23 来源：量子位

金磊 发自 第四范式大厦

量子位 | 公众号 QbitAI

国产大模型能大战，又有一员猛将入局。

就在刚刚，第四范式自研大模型“式说”（4Paradigm SageGPT）在上线2个月后，终于来了一波能力首秀。

而且纵观整场活动的发布，最直观的感受就是：不一样，着实不一样。

怎么说？

首先，他敢在现场演示的时候，拔！网！线！

效果是这样的，例如上传一张《狂飙》剧照之后，让“式说”描述一下照片，它的回答是：

这张照片中有一组穿着制服的男子站在一张桌子前。

而后追问剧照中有几个人，“式说”也立即给出了答案：9个。

再来看下以文生图的能力，先让它画一下“狮子头”：

不难看出，生成图片的效果是过关的；此时现场很多人立即开口说到：“红烧狮子头”呢？

第四范式不在怕的，马上在现场演示了起来：

接下来，是代码生成方面，第四范式在现场直接让“式说”秀了一下“Python猜随机数”：

面对敢于拔网线的live演示，现场观众也是惊叹与掌声不断。

但“不一样”的点还不只于此，而且上面展示的这些能力，也仅仅是“开胃菜”。

因为第四范式的GPT，并不是“你以为的你以为”，而是不同于其它厂商的一套玩法——

用AIGC的能力重构软件（AIGS），目的就是以此来提高企业软件的用户体验和开发效率。

例如让“式说”分析集装箱及小箱子尺寸，并设计装箱方案。

它就会先向用户咨询与之相关的细节的信息，然后便一步一步执行它的方案，还是会给出思考过程的那种。

对此，第四范式CEO戴文渊在现场给出了他的解释：

C端产品已经逼近用户体验的上限，而B端的企业级软件往往是个十分复杂的执行系统。

目前这些B端软件极为复杂的交互体验，以及复杂性带来的极低开发效率，恰恰为生成式AI留下足够大的重构和改造空间。

不是你以为的GPT

整体来看，“式说”之所以能够拥有上面展示的这般能力，是因为在它的背后拥有三大技术“利器”。

首先就是多模态大语言模型技术。

“式说”在最初2月发布之际所支持的能力是单一模态的，即文本对话能力。

而时隔仅1个月，第四范式便将语音、图像、表格、视频等多模态输入及输出能力融入了进来。

第二大技术“利器”，则是企业级Copilot。

值得一提的是，这个Copilot并非是微软、GitHub的那个Copilot。

而是第四范式通过自研大语言模型对专业领域的知识做理解，以便帮助用户实现某些功能。

例如在开发的过程中，在企业级Copilot的加持之下，所需的成本就只是把API对接进来即可。

什么概念？

这就好比ChatGPT Plugins一般，只需要安装特定领域第三方的插件，就能让ChatGPT在这个领域变得更加聪明、专业。

同样的，当企业使用“式说”时，Copilot就可以调出企业软件的有关功能，员工可以通过语音、图像、表格、视频等形式获取想要的答案。

例如在航空制造业，软件设计人员只需要上传一些图片，即可提出要求让“式说”在上百万的工装零件库中找出相似零件，并进行组装：

由此可见，“多模态大语言模型+Copilot”这套组合打法，可以让AIGC在产业实际落地过程中更加得心应手。

但若是仅仅如此，依旧还是远远不够的。

因为上述能力只能去应对某些单一的、碎片化的任务，而产业中的问题往往更加纷繁复杂。

就好比我们在用Photoshop去美化一张图片时，往往需要涉及裁剪、调滤镜、调亮度等等多个步骤。

不过往往人们想要的结果是一步到位，直接说一句“给我生成某个产品的海报”，所问即所得。

而这种情况放在企业生产过程中，不仅是要完整结果那么简单，还需要对生成的过程做到“不黑箱”，步步均可解释。

为此，第四范式便在上述两大“利器”之上，引入了第三个关键技术——企业级思维链（Chain of Thought，CoT）。

思维链这个概念最早是由谷歌提出，是一种特殊的上下文学习。

它不同于标准提示只是给出输入-输出对的示例，思维链提示还会额外增加一段推理的过程。

员工只需要交代一个任务，它不仅能够给你一个较为完美的答案，而且还会把期间所有流程是怎么思考的、如何执行的，一一都解释清楚。

值得一提的是，第四范式这种企业级思维链是针对特定领域学习的“套路”，是更具专业性、可信度的那种。

不过有一说一，第四范式今天的发布，并非是趁着这波大热潮一蹴而就的事情。

据第四范式介绍，早在BERT出来的时候，范式研究院就开始关注并投入在这个技术领域，GPT3出来以后就更加明确了这个方向。

与此同时，第四范式也坦诚地说“相比今年的投入，过去几年肯定还是有差距的”。

整体来看第四范式的技术路线，大致可以总结为三步：

• 式说1.0：拥有生成语言对话能力，主要场景是文库问答；相当于让GPT学习的企业知识后，可以自然地与员工交互，解答专业问题，并且是可溯源的。
• 式说2.0：加入文本、语音、图像、表格、视频等多模态输入及输出能力，并增加了企业级Copilot能力。
• 式说3.0：发力Copilot和思维链，提升使用传统B端企业软件的体验。

为何如此布局？

一言蔽之，AIGS，即用AIGC的能力重构软件。

毕竟能够用起来的技术好技术，虽然AIGC热潮很火爆、诸如GPT-4这般效果非常强悍的技术出现了，但它们之于产业，目前又带来了怎么技术价值？

这便是第四范式所思考的根本问题，而且戴文渊表示：

要做到AIGS，大模型未必需要是知识广博、十项全能冠军的通才。

更重要的在于模型具备Copilot和思维链CoT的能力。

在第四范式看来，传统B端软件先是出现过体验上的不足，例如企业内的报销系统、HR系统、OA系统等，可以说是“菜单接菜单，菜单何其多”。

而大语言模型的到来，使得这些复杂系统可以通过更好的交互方式去实现功能的调用，这是颠覆之一。

例如在AI改造后的企业软件，以预定会议室为例，不再需要在选日期、选时间段、选会议室了。

而是像跟秘书对话一般，直接来一句“帮我预定某某时间段的会议室”，即可。

在企业软件开发上，亦是如此。

因为传统B端企业软件往往都是高度定制化、基于菜单式的开发，每次一个功能升级，又要周而复始的经历原型图、设计、开发等，至少是月级别的开发时间。

但由于新的交互形式的出现，现在功能和逻辑只需在数据、API和内容层面下功夫即可，变成了天级别的开发效率，这又是颠覆之一。

正如第四范式所说：

我们看到大模型能够带来用户体验的提升，开发效率的提升，所以一定会形成软件行业的飞跃，就是谁率先能做出来的问题。

当软件产业被改造以后，整个行业的业务价值、商业模式都会得到飞跃。这是一个巨大的市场。

那么AIGS这条路，具体又该如何走？

第四范式对这个问题也给出了自己的见解，主要分为三大阶段：

• 第一阶段：Copilot调动不同的信息、数据、应用，作为助手完成用户的指令。相当于在所有企业级软件系统里，配备一个指挥官。指挥官听用户的指挥，比如“把照片亮度调亮20%”。
• 第二阶段：Copilot+基于企业规则的“知识库”，AI能够参照规则做复杂工作，比如AI查询了“人像美化”知识库后，能执行把照片修好看的步骤。
• 第三阶段：Copilot+CoT。软件系统的使用行为最终会被大模型学会，形成AI针对这个领域的思维链，意味着“把照片处理得更好看”这种复杂指令，AI能自动地按照步骤完成。

但更深一层的，若是细看下第四范式的过往，就不难发现如此布局背后的本质——“做企业级”、“与软件公司打交道”似乎一直是刻在第四范式的一个基因。

那么这一次，第四范式是否能用AIGC重塑产业软件的新范式，是值得期待了。